Компания Bristol Myers Squibb объявила о новом технологическом партнерстве: фармпроизводитель договорился с Anthropic, чтобы предоставить сотрудникам доступ к модели Claude. Цель инициативы — ускорить весь цикл работы над лекарствами: от поиска новых молекул и доклинических исследований до разработки, производства и последующего вывода препаратов на рынок. По планам компании, воспользоваться возможностями ИИ смогут более 30 тысяч сотрудников.
Claude для команды Bristol Myers Squibb
В рамках соглашения Bristol Myers Squibb будет использовать Claude AI во внутренних рабочих процессах. Речь идет не только о пилотных сценариях, а о масштабировании решения на корпоративном уровне — для специалистов из разных подразделений, вовлеченных в создание и сопровождение лекарственных продуктов.
Как отмечают в компании, подобный подход должен помочь быстрее находить релевантную информацию, сокращать время на рутинные этапы обработки данных и повышать эффективность принятия решений. В фармотрасли это особенно важно: значительная часть знаний хранится в документах, протоколах испытаний, лабораторных записях и корпоративных базах, доступ к которым часто ограничен или требует ручной переработки.
Использование Claude Code и оценка в ключевых направлениях
Помимо основной модели, Bristol Myers Squibb намерена задействовать Claude Code — инструмент Anthropic, предназначенный для задач программирования и автоматизации разработки. Такой компонент обычно рассматривают как способ ускорять создание и поддержку программных решений, используемых в исследованиях и производственных процессах.
Компания также планирует оценить целесообразность применения инструмента в нескольких сферах:
- научные исследования;
- разработка лекарственных препаратов;
- производственные процессы и контроль качества;
- другие коммерческие и медицинские направления, где важны анализ данных и подготовка материалов.
Почему сделки с ИИ в фарме участились
Сотрудничество Bristol Myers Squibb с поставщиком ИИ — часть более широкой тенденции. В последние годы фармацевтические компании начали активно заключать сделки с технологическими игроками, рассчитывая превратить искусственный интеллект из экспериментальной технологии в инструмент повседневной работы.
Драйвером служит ожидание, что ИИ поможет:
- ускорить поиск кандидатов на новые лекарства;
- снижать издержки на обработку массивов данных;
- повышать качество решений за счет более точного анализа информации;
- оптимизировать процессы, связанные с производством и документацией.
Ставка на улучшение вероятности успеха новых препаратов
Ориентация на рост эффективности разработки — общая стратегия индустрии. В частности, Eli Lilly также делает ставку на ИИ и сотрудничает с Nvidia — ведущим производителем чипов для вычислений и машинного обучения. Логика таких партнерств заключается в том, что вычислительные мощности и специализированные ИИ-инструменты могут поддерживать более глубокие модели, ускорять эксперименты и помогать точнее прогнозировать результаты.
«Главная ценность — за пределами чат-ботов»
Заместитель руководителя цифровых и технологических процессов Bristol Myers Squibb, Greg Meyers, сформулировал ключевую мысль инициативы так: большинство корпоративных ИИ-решений ограничиваются уровнем чат-бота, тогда как реальная выгода связана с данными, накопленными за десятилетия. По его мнению, значительная часть этой информации «заперта» в разрозненных хранилищах — так называемых дата-сайло (от англ. data silos), где знания сложно извлекать и использовать без серьезной ручной работы. Именно поэтому, по оценке компании, сотрудничество с Anthropic должно помочь раскрыть потенциал этих массивов.
Агентный ИИ: что это значит для клинических разработок
Отдельный акцент делается на концепции агентного ИИ (agentic AI). Под этим обычно понимают системы, которые способны выполнять задачи более автономно: не только отвечать на запросы, но и предпринимать шаги для достижения цели — например, подготавливать черновики документов, инициировать цепочки анализа, предлагать варианты действий и обновлять результаты по мере получения новых данных. Такой подход предполагает меньше постоянного участия человека.
Консалтинговая компания McKinsey в прошлом году приводила оценку, согласно которой агентный ИИ может увеличить продуктивность в клинической разработке примерно на 35%–45% в течение следующих пяти лет. Для индустрии это выглядит особенно перспективно, поскольку клинические исследования требуют значительных ресурсов, а их планирование и сопровождение включают множество повторяющихся операций.
Контекст: как ИИ обычно применяют в фарме
Чтобы понять потенциальный эффект, полезно вспомнить, как устроен процесс разработки лекарств. Он включает этапы, где большую роль играют данные: от химической и биологической информации до результатов экспериментов и данных наблюдений. ИИ может выступать как инструмент для:
- поиска закономерностей в больших наборах данных;
- ускорения подготовки материалов для исследовательских команд;
- поддержки принятия решений в условиях множества параметров;
- автоматизации части технической работы, включая программирование и поддержку цифровых систем.
Партнерство Bristol Myers Squibb и Anthropic вписывается в эту логику: компания рассчитывает не просто внедрить «умный интерфейс», а использовать ИИ как технологическую основу для более быстрых и масштабируемых рабочих процессов.
