Eli Lilly, AI adoption di un top player del settore pharma

Eli Lilly è l’azienda farmaceutica più capitalizzata della storia. Ed è esattamente per mantenersi a questi livelli, che ha deciso di investire un miliardo sull'AI.

Viene da chiedersi: perché un'azienda al top dovrebbe preoccuparsi così tanto? Questo è il punto.

Lilly è l'azienda che con i suoi prodotti ha ridisegnato la lotta all'obesità e al diabete, portando il suo valore di mercato a livelli che un decennio fa sembravano irrealistici. Ma nel farmaceutico l’approccio è da maratoneta e non da velocista: quello che scopri oggi lo venderai forse nel 2035. E se non costruisci l'infrastruttura giusta adesso, può darsi che nel 2035 avrai meno da offrire al mercato rispetto ai tuoi concorrenti.

La mossa più rilevante si chiama LillyPod: il supercomputer più potente mai costruito e messo in opera da un'azienda farmaceutica, oltre 1.000 GPU di ultima generazione e una potenza di calcolo immensa. Costruito in soli quattro mesi, anche questo è un dato che dice molto.

Adesso che abbiamo un mezzo potente e tutto nuovo, dove andiamo di bello?

Fino a ieri Lilly testava circa 2.000 idee di molecole all'anno in laboratorio fisico. Con questa infrastruttura, il team di ricerca può valutare miliardi di combinazioni molecolari in parallelo, addestrare reti neurali su piccole molecole, modelli genomici, ecc.. Il laboratorio fisico resta indispensabile, ma smette di essere un potenziale collo di bottiglia. Inoltre, agli agenti AI vengono affidate attività trasversali: pianificazione, collaborazione tra team di ricerca, gestione di digital twin dei macchinari di produzione. Insomma, uno strumento a disposizione dell’intera azienda.

Lilly ha lucidamente ridimensionato le attese: non aspettiamoci di scoprire nuovi farmaci in tre mesi. Il valore dell'AI in questo settore non ha un impatto immediato, sta nella compressione sistematica dei tempi: passare da dieci anni a cinque per portare un farmaco in clinica, anche grazie all'automazione del recruiting dei pazienti nei trial clinici non è un'ottimizzazione marginale, ma un vantaggio competitivo strutturale.

Ricks, il CEO di Lilly, non è uno di quelli che vende AI come panacea per la scienza. Ha detto esplicitamente che i modelli linguistici generici non sono addestrati sul linguaggio della chimica e della fisica e non sono particolarmente attrezzati per risolvere i problemi della scoperta scientifica. La direzione giusta è quindi costruire modelli specializzati per problemi di predizione specifici, da qui la realizzazione di LillyPod.

La morale non riguarda solo il farmaceutico. Le aziende più forti investono nell'infrastruttura di lungo periodo esattamente quando non sembrano averne bisogno. hashtag#HealthTech hashtag#AI hashtag#Innovation