Se ha generado un gran revuelo en torno al potencial de la IA para el descubrimiento de fármacos. Pero en Eli Lilly, la mayor farmacéutica del mundo, el primer gran beneficio, aunque no reconocido, de la IA ha sido la fabricación de sus populares fármacos GLP-1, Zepbound (para la pérdida de peso) y Mounjaro (para la diabetes). 

"El año pasado, literalmente, fabricamos más productos de los que podríamos haber fabricado sin IA", declara Diogo Rau, director de información y tecnología digital de Lilly, a Forbes. Si bien se negó a especificar las cifras exactas, afirma que fue "suficiente como para que hubiera sido relevante en nuestros informes de resultados". 

Esto es fundamental para Lilly, ya que la demanda de estos fármacos inyectables ha sido altísima y la empresa ha tenido dificultades para producir una cantidad suficiente. Desde finales de 2022 hasta 2024, la FDA determinó que había escasez de estos fármacos, lo que significó que se permitió a los fabricantes de compuestos producirlos bajo ciertas condiciones a pesar de las protecciones de patente de los fármacos. 

“Para nosotros, era nuestra prioridad: no queremos estar en la lista de escasez”, afirma Rau, quien se incorporó a Lilly en 2021 tras una década en Apple y reporta directamente al director ejecutivo, David Ricks. “Teníamos un proceso que todos creíamos haber optimizado. El riesgo de escasez nos hizo reconsiderarlo, aunque creíamos que teníamos un proceso lo mejor posible”. 

Para acelerar su producción de GLP-1, Lilly utilizó lo que se conoce como gemelo digital, una representación virtual de una fábrica que utiliza datos en tiempo real para mostrar con precisión lo que sucede en el mundo real, lo que le permite probar mejoras en el mundo digital antes de implementarlas. Los gemelos digitales se utilizan cada vez más para optimizar la fabricación. 

Lilly pudo utilizar la inteligencia artificial y su gemelo digital para aumentar la eficiencia de su proceso de fabricación, lo que le permitió producir los medicamentos en mayores volúmenes de lo que habría sido posible de otro modo. Para ello, modeló todos los aspectos de su fábrica, desde las máquinas hasta las entradas y los procesos, lo que permitió al gemelo digital simular diferentes configuraciones.

Además, logró detectar mejor los defectos en sus inyectores, afirma Rau. Su tecnología puede, por ejemplo, tomar docenas de fotografías de cada uno de esos autoinyectores, desde diversos ángulos, en incrementos de unos pocos cientos de milisegundos, para detectar cualquier rotura. 

No es tan atractivo como usar IA para el descubrimiento de fármacos. Pero Zepbound y Mounjaro representaron más de la mitad de los 65 000 millones de dólares en ingresos de Lilly el año pasado. Las ventas de Mounjaro alcanzaron los 23 000 millones de dólares, el doble de los 11 500 millones de dólares que reportó en 2025, mientras que los ingresos de Zepbound se dispararon a 13 500 millones de dólares desde los 4900 millones de dólares del año anterior. Ese crecimiento impulsó a Lilly a convertirse en la primera empresa del sector sanitario en alcanzar una capitalización bursátil de 1 billón de dólares a finales del año pasado (ahora cotiza justo por debajo).  @@FIGURE@@

Lilly sigue utilizando la IA para el desarrollo de fármacos, pero se trata de un proceso mucho más largo, dado el tiempo que tarda un fármaco en pasar de la idea a la aprobación. En enero, Lilly y Nvidia anunciaron su colaboración para invertir 1000 millones de dólares en un laboratorio de innovación para abordar los problemas de la industria farmacéutica, con la ayuda de una potente supercomputadora. Ese mismo mes, Lilly también firmó un acuerdo de colaboración con la prometedora startup de IA Chai Discovery, que ha recaudado 230 millones de dólares con una valoración de 1300 millones de dólares, para desarrollar un modelo de IA que pueda acelerar el descubrimiento de fármacos biológicos. Los fármacos biológicos se derivan de fuentes naturales como proteínas o células, a diferencia de las sustancias químicas que se sintetizan en un laboratorio. 

Cualquier rédito en el desarrollo de fármacos aún está lejos. "Eso ocurrirá a mediados de la década de 2030, o incluso a finales de esa década, cuando esos medicamentos estén en el mercado", afirma Rau. "Es una gran apuesta de futuro". 

La gente pregunta: "¿Qué tan rápido podremos fabricar medicamentos ahora? ¿Podremos tener medicamentos disponibles en seis o dieciocho meses?", dice. "Es algo que se sobrevalora y conlleva un riesgo crítico de socavar la IA en la industria, porque esa no debería ser nuestra expectativa". Encontrar la mejor opción. "Pensamos que esto parece demasiado bueno para ser verdad, pero el mundo físico seguía coincidiendo con el gemelo digital", explica.

Nota publicada en Forbes US.