MSD punta sull’AI “agentica”

L’agentic AI è proattiva e può avviare attività da sola. È caratterizzata da autonomia, orientamento agli obiettivi, ragionamento, adattabilità e capacità collaborative.

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6 hours fa

MSD punta sull’AI “agentica”: accordo fino a 1 miliardo con Google Cloud per accelerare lo sviluppo dei farmaci

Redazione Pharmastar – 23 aprile 2026

MSD scommette sull’intelligenza artificiale per sostenere la sua prossima fase di crescita. L’azienda ha annunciato un accordo pluriennale fino a 1 miliardo di dollari con Google Cloud per integrare sistemi di AI agentica lungo tutta la propria organizzazione, che conta circa 75.000 dipendenti.

L’obiettivo è ambizioso: trasformare radicalmente il modo in cui la tecnologia supporta l’intera catena del valore farmaceutica, dalla ricerca alla produzione fino alla commercializzazione.

AI agentica, la nuova frontiera dell’intelligenza artificiale
L’AI agentica rappresenta una nuova fase dell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. A differenza dei sistemi tradizionali, che si limitano a eseguire compiti specifici o a rispondere a input umani, questa tecnologia è progettata per agire in modo più autonomo, con l’obiettivo di portare a termine processi complessi.

In pratica, non si tratta più di un software che aspetta istruzioni passo dopo passo, ma di un sistema capace di ricevere un obiettivo generale e decidere come raggiungerlo. Per farlo, l’AI agentica combina diverse funzioni: analizza grandi quantità di dati, pianifica le azioni necessarie, prende decisioni intermedie e adatta il proprio comportamento in base ai risultati che ottiene lungo il percorso. È proprio questa capacità di “ragionare” e di agire in autonomia che la distingue dalle forme di AI più diffuse finora.

Nel contesto farmaceutico, come nel caso di MED, questo approccio può avere un impatto significativo. Un sistema di AI agentica può, ad esempio, esplorare enormi database biologici, identificare potenziali nuove molecole, simularne il comportamento e selezionare quelle più promettenti, riducendo il numero di tentativi falliti e accelerando i tempi della ricerca. Allo stesso modo, può contribuire a ottimizzare i processiproduttivi o a migliorare l’interazione con pazienti e medici attraverso analisi sempre più personalizzate.

Il punto chiave è che l’AI non viene più utilizzata solo come strumento di supporto, ma come una sorta di “agente digitale” capace di collaborare attivamente con l’essere umano. Non sostituisce le competenze dei ricercatori o dei clinici, ma ne amplifica la capacità decisionale e operativa.

Per questo motivo, molti osservatori considerano l’AI agentica un passaggio cruciale verso modelli industriali più efficienti e data-driven. In settori complessi come quello della salute, dove i processi sono lunghi e ricchi di incertezza, la possibilità di integrare autonomia decisionale e capacità di analisi su larga scala potrebbe tradursi in un’accelerazione concreta nello sviluppo di nuove terapie e, in ultima analisi, in un accesso più rapido dei pazienti ai trattamenti.

Pressione competitiva e nuove sfide
La mossa arriva in un momento cruciale per MSD. Il brevetto di pembrolizumab— il farmaco oncologico di punta — potrebbe scadere già nel 2028, mettendo pressione sui ricavi futuri. L’azienda punta infatti a raggiungere circa 70 miliardi di dollari di fatturato entro la metà degli anni 2030, un traguardo che richiede un’accelerazione significativa su più fronti.

Dall’AI alla scoperta di nuovi farmaci
Il cuore dell’accordo è l’utilizzo della piattaforma Gemini Enterprise, che permetterà di progettare nuove molecole, prevedere con maggiore precisione le interazioni tra farmaci, aumentare le probabilità di successo regolatorio.

L’iniziativa si inserisce in una strategia più ampia: MSD ha già stretto partnership nel campo dell’AI con Tempus e Mayo Clinic.

Ridurre il tempo “dal laboratorio al paziente”
Uno degli obiettivi chiave è comprimere il cosiddetto ciclo “whiteboard-to-patient”, ovvero il tempo che intercorre tra la scoperta in laboratorio e l’arrivo del farmaco sul mercato.

Grazie all’integrazione dei dati e all’automazione dei processi critici, MSD mira a ridurre i tempi di sviluppo (tradizionalmente di anni), migliorare l’efficienza produttiva tramite analytics predittivi e personalizzare l’interazione con pazienti e operatori sanitari.

Verso un nuovo modello industriale
Secondo Thomas Kurian, l’accordo rappresenta “un cambiamento fondamentale” nel ruolo della tecnologia nel pharma. L’integrazione tra capacità decisionali dell’AI e competenze umane potrebbe infatti aprire la strada a una nuova generazione di sviluppo farmaceutico, più veloce e data-driven.

In un settore sempre più competitivo, la scommessa di MSD è chiara: usare l’AI non solo come supporto, ma come leva strategica per ripensare l’intero modello industriale.