Novo Nordisk instala un hub de agentes autónomos con AWS en Londres

Novo Nordisk está en una encrucijada. La compañía danesa, que perdió terreno frente a su rival Eli Lilly en el mercado de los GLP-1 inyectables durante los últimos dos años, ha visto un repunte en su valor accionario —un 35% desde su mínimo de marzo— gracias al lanzamiento de su píldora oral Wegovy. Pero la batalla no se libra solo en el consultorio médico: se está librando también en los servidores de Amazon Web Services (AWS).

En un movimiento que conecta directamente con su estrategia comercial, Novo Nordisk anunció una expansión de su uso de herramientas de inteligencia artificial de AWS, con un foco particular en la IA agéntica para el descubrimiento de fármacos. El acuerdo, anunciado recientemente, convierte a AWS en el proveedor de nube preferido y socio estratégico de IA de la farmacéutica. Más importante aún, ambas empresas han creado un centro de co-innovación en las instalaciones que Novo ya tiene en Londres. Allí, los ingenieros de AWS y los científicos de Novo trabajarán codo a codo con los datos y conocimientos de investigación de la compañía.

El objetivo declarado es claro: acortar el camino que va desde la identificación de un objetivo farmacológico (una proteína o gen involucrado en una enfermedad) hasta la primera dosis en humanos. En un sector donde los plazos de desarrollo pueden extenderse por más de una década, cualquier reducción de tiempo representa una ventaja competitiva monumental. La IA agéntica —sistemas que no solo analizan datos, sino que ejecutan tareas y toman decisiones de forma autónoma dentro de un flujo de trabajo— se aplicará aquí a la identificación de objetivos, el diseño de terapias y los flujos de trabajo de investigación.

El enfoque no es teórico. Novo Nordisk ya utiliza la tecnología de AWS en cargas de trabajo internas de IA. Según un estudio de caso de AWS, más de 25.000 empleados de Novo han usado una plataforma de IA generativa construida sobre Amazon Bedrock para crear chatbots que cubren más de 2.500 casos de uso. Esa plataforma se emplea para recuperación de información y redacción de documentos en procesos no regulados, una señal de que la compañía ya ha integrado la IA en su operación diaria. El nuevo hub en Londres busca dar el siguiente paso: reducir los traspasos entre el análisis computacional y la investigación en laboratorio.

Thilde Hummel Bøgebjerg, vicepresidenta ejecutiva de IT Empresarial y Calidad de Novo Nordisk, lo resumió así: "La IA tiene el potencial de transformar cómo descubrimos, desarrollamos y entregamos medicamentos, pero el impacto real viene de combinar tecnología avanzada con profundo conocimiento científico".

La carrera por el mercado de la obesidad y el rol de la IA

Todo esto ocurre mientras Novo libra una guerra comercial y legal con Eli Lilly por el mercado de la obesidad, que los analistas estiman superará los 100.000 millones de dólares solo en EE.UU. para finales de la década. La píldora oral Wegovy ha dado a Novo un respiro, ya que su demanda supera a la de Foundayo, la píldora de Lilly.

La IA no es un lujo en esta contienda; es una necesidad. Para una compañía que ha enfrentado cambios en la dirección y ajustes en su plantilla, la capacidad de acelerar la I+D sin aumentar la plantilla es crítica. La IA agéntica permite que los científicos se concentren en las decisiones de alto valor, mientras los agentes automatizados manejan el análisis masivo de datos genómicos, la simulación de interacciones moleculares y la priorización de candidatos.

¿Qué implica para América Latina?

Para los laboratorios y empresas biofarmacéuticas de América Latina, el movimiento de Novo representa una señal de hacia dónde se dirige el estándar de la industria. Si los grandes actores globales comienzan a recortar años de desarrollo usando IA, la presión competitiva sobre los actores regionales será inmensa.

En mercados como Brasil, México o Colombia, donde la infraestructura cloud y el talento en IA aún están en desarrollo, adoptar este tipo de herramientas requerirá inversiones en dos frentes. El primero es la nube: la mayoría de los modelos de IA agéntica para ciencias de la vida corren sobre plataformas como AWS, Azure o GCP, y los costos de transferencia de datos y almacenamiento pueden ser prohibitivos. El segundo es el talento: no solo se necesitan científicos de datos, sino expertos en química computacional y biología que sepan traducir problemas del laboratorio al lenguaje de los modelos.

Una ruta posible para los laboratorios latinoamericanos es buscar alianzas con los hyperscalers o startups locales que ofrezcan plataformas de IA especializadas en ciencias de la vida. También podrían apostar por consorcios público-privados que compartan infraestructura de cómputo, un modelo que empieza a ganar tracción en países como Chile y Uruguay.

La pregunta para todo ejecutivo de I+D en la región es simple: ¿cuánto tiempo y dinero se está dispuesto a perder si la competencia global descubre el próximo fármaco en dos años en lugar de diez? La respuesta empieza con una mirada seria a la infraestructura de datos y la estrategia de nube.