Intelligenza artificiale e innovazione, dal Pharma arriva un segnale chiaro che merita attenzione ben oltre i confini dell’industria farmaceutica. Oggi il 62% delle imprese del settore integra soluzioni di intelligenza artificiale nei reparti di ricerca e sviluppo; secondo il dossier AIFA, l’Agenzia Italiana del Farmaco, dedicato a intelligenza artificiale e salute, questa quota è destinata a crescere ancora nei prossimi cinque anni.
Il punto, però, non è soltanto la diffusione della tecnologia. Il punto è che cosa sta cambiando nel lavoro dell’innovazione: l’AI entra nella fase più critica e costosa del ciclo di sviluppo, quella in cui si esplorano molecole, si formulano ipotesi, si scartano piste, si selezionano candidati e si comprimono tempi che fino a ieri sembravano incomprimibili.
Nel farmaceutico, del resto, la pressione è estrema. Sviluppare un nuovo farmaco richiede mediamente circa dieci anni e investimenti superiori ai 2 miliardi di euro. In questo contesto, l’AI non è solo un acceleratore operativo: è uno strumento che amplia la capacità esplorativa dei team R&D, perché consente di analizzare milioni di composti in poche ore, identificare target terapeutici, stimare la tossicità di una molecola prima ancora della sintesi e aumentare la probabilità di concentrare risorse sui candidati più promettenti. Sempre secondo il quadro richiamato da AIFA, questa “ricerca aumentata” può contribuire a ridurre tempi, sprechi e fallimenti precoci.
È qui che il caso Pharma diventa interessante per i manager dell’innovazione di tutte le industry. Perché non racconta soltanto un settore che adotta una nuova tecnologia, ma un settore in cui l’intelligenza artificiale sta modificando il mestiere stesso di chi innova: meno attività manuali di screening, più simulazione, più test virtuali, più capacità di decidere dove concentrare l’esplorazione.
In altre parole, l’AI non entra a valle, quando il prodotto è già definito: entra molto prima, quando il prodotto è ancora un’ipotesi. Ed è esattamente questo il terreno su cui si muove il progetto InnoverAI di Nextwork360, che nasce per osservare l’impatto dell’AI sui processi di innovazione, sulle pratiche, sui ruoli e persino sul paradigma stesso dell’innovazione.
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Dove l’AI comprime il ciclo dell’innovazione
La stessa logica di accelerazione che emerge nel Pharma può estendersi ad altre categorie di prodotto? La risposta, con le dovute cautele, è sì.
A suggerirlo non è solo il caso farmaceutico. Secondo un report BCG l’AI sta trasformando le funzioni di R&D, innovazione, engineering e industrializzazione in settori molto diversi, con un impatto atteso tra il 10% e il 20% di riduzione del time-to-market e fino al 20% di riduzione dei costi R&D.
Tra le funzioni aziendali in cui l’AI genera più spesso benefici di ricavo compare proprio il product and service development. Non è un dettaglio: significa che il valore dell’AI non si esaurisce nell’efficienza di back office, ma tocca direttamente la capacità di concepire, sviluppare e portare sul mercato nuovi prodotti e servizi.
Questa è una chiave di lettura molto utile per Chief Innovation Officer, Digital Transformation Officer e innovation manager. Il caso Pharma mostra in forma estrema qualcosa che potrebbe diventare sempre più frequente altrove: l’AI come tecnologia capace di accorciare il passaggio da esplorazione a decisione, da concept a test, da intuizione a validazione.
Le industry in cui l’AI può funzionare come nel Pharma
Il primo terreno è quello dei materiali. Qui l’analogia con il Pharma è molto forte: anche nel materials discovery il problema è esplorare spazi enormi di possibilità, prevedere proprietà, pianificare sintesi, ridurre il numero di tentativi fisici necessari.
La letteratura scientifica più recente segnala che i foundation model stanno mostrando risultati promettenti nella previsione di proprietà, nella pianificazione della sintesi e nella generazione di nuove strutture, mentre review più ampie parlano esplicitamente di accelerazione dei breakthrough e di impatto crescente sull’applicazione ingegneristica dei nuovi materiali.
Tradotto in termini industriali: batterie, semiconduttori, materiali avanzati, chimica e componentistica potrebbero essere tra i primi ambiti in cui l’AI comprime davvero il ciclo di innovazione di prodotto.
Il secondo terreno è l’automotive, dove la compressione dei tempi di sviluppo è già una priorità competitiva. Un report McKinsey mostra come virtual testing, modeling e review process più evoluti permettano di anticipare fasi tradizionalmente lente del design e dell’industrializzazione, riducendo di mesi il time-to-market. Qui l’AI non inventa da sola il veicolo del futuro, ma rende più rapido il passaggio da architettura a validazione, da progettazione a tooling, da sviluppo a rilascio di nuove funzionalità. Anche in questo caso, il punto non è l’automazione in sé: è la trasformazione della macchina dell’innovazione.
Il terzo terreno è il consumer packaged goods, dove l’innovazione prodotto è meno science-based che nel Pharma, ma non per questo meno esposta a una riconfigurazione profonda.
In una ricerca dedicata NielsenIQ osserva che l’AI accelera la product innovation analizzando gap di mercato, trend emergenti e nuove possibilità di concept; i modelli generativi possono simulare esiti potenziali e aiutare i team R&D a testare e affinare idee prima di investire nello sviluppo completo. In categorie come food, beauty, personal care e household, questo significa spostare a monte parte dell’apprendimento: capire più in fretta che cosa ha senso sviluppare, per chi e con quali probabilità di successo.
Il punto non è la tecnologia, ma il processo di innovazione
L’AI è potentissima nel moltiplicare lo spazio delle alternative, nel generare opzioni, nel simulare esiti, nel sostenere sperimentazione e visualizzazione; ma non risolve automaticamente il problem framing, e anzi può amplificare il bias solution-first se non è governata con metodo.
È per questo che il caso farmaceutico non va letto come una semplice vittoria dell’automazione. Va letto come un’indicazione più profonda: quando l’AI entra nei processi di innovazione, il vantaggio non nasce solo dal fare più in fretta, ma dal decidere meglio dove esplorare. Nel Pharma questo si traduce in target discovery, screening, previsione della tossicità, trial più efficienti e drug repurposing. In altri settori può tradursi in materiali più performanti, prodotti più aderenti ai bisogni emergenti, cicli di sviluppo più brevi, portafogli di innovazione più selettivi.
La lezione per chi guida l’innovazione
Per i leader dell’innovazione aziendale, la lezione è chiara. Il Pharma ci dice che l’AI dà il meglio di sé non quando viene applicata genericamente all’impresa, ma quando viene inserita nei passaggi ad alta intensità cognitiva e ad alta incertezza del processo di sviluppo: esplorare uno spazio di possibilità, formulare ipotesi, scartare opzioni, costruire evidenze, accelerare l’apprendimento.
Ed è qui che la domanda diventa strategica per tutti gli altri settori: quali categorie di prodotto hanno caratteristiche simili? Dove esistono grandi spazi di ricerca, costi elevati di sperimentazione, tempi lunghi di validazione, forte incertezza a monte? Dove innovare significa soprattutto ridurre il tempo che separa un’intuizione da una decisione fondata?
In fondo, il punto non è chiedersi se l’AI farà per tutti quello che sta facendo nel Pharma. Il punto è capire quali industrie sono pronte a trasformare l’AI in una leva per ripensare il proprio modo di innovare. Perché il vero cambio di paradigma, anche qui, non sta nell’adozione della tecnologia. Sta nel fatto che l’innovazione comincia a diventare un processo più aumentato, più simulato, più predittivo e, potenzialmente, più veloce. E per chi guida innovazione in azienda, è proprio lì che si apre la partita più interessante.
