Oltre la regolamentazione: 4 tendenze dell’IA che trasformano la tecnologia delle scienze della vita nel 2026
L’intelligenza artificiale (IA) si sta integrando sempre di più nei sistemi di qualità, conformità e produzione, influenzando il modo in cui i team interagiscono con il software, come vengono gestiti i processi e come viene fornito il lavoro. L’era della sperimentazione sta cedendo il passo a quella dell’integrazione aziendale, dove scala, sicurezza e allineamento con la regolamentazione diventano più importanti della novità. Quattro cambiamenti in particolare si distinguono come probabilmente definitivi per l’evoluzione della tecnologia delle scienze della vita nel 2026.
Adozione crescente di IA e processi agentici
Nel prossimo anno, le organizzazioni delle scienze della vita richiederanno di più dall’IA: non sarà più sufficiente che i sistemi rispondano semplicemente; gli utenti si aspetteranno che agiscano. Con l’espansione degli strumenti di IA di tipo consumer, i dipendenti entreranno nei laboratori o nelle linee di produzione con aspettative di reattività, adattabilità e capacità decisionale simili a quelle dei loro dispositivi personali. Le organizzazioni devono quindi muoversi verso capacità agentiche, sistemi in grado di pianificare, decidere ed eseguire i passaggi del flusso di lavoro all’interno di chiare strutture di governance e conformità.
Questo cambiamento introduce nuovi imperativi di governance, richiedendo quadri di supervisione più robusti, tracciabilità rigorosa e controlli di sicurezza solidi per garantire che il comportamento autonomo rimanga conforme e tracciabile. Nelle scienze della vita, dove qualità e sicurezza sono non negoziabili, il vantaggio competitivo non deriverà solo dalla potenza dei modelli, ma da come tali sistemi si integrano senza soluzione di continuità con gli ecosistemi di qualità dei fornitori.
Robotica nell’ambiente aziendale
Sebbene l’automazione software sia ben consolidata nei flussi di lavoro farmaceutici, il 2026 segnerà un punto di svolta per l’automazione fisica nell’ambiente delle scienze della vita. La robotica sta entrando sempre più in produzione, logistica e laboratori, creando una forza lavoro ibrida in cui umani, robot e sistemi guidati dall’IA coesistono. Questa convergenza presenta nuove sfide per la connettività, la sicurezza dei dati e il design dell’infrastruttura.
La robotica è già presente nella produzione biopharma, in aree come il riempimento asettico e la gestione dei materiali. Ciò che sta cambiando è il suo ruolo. Nel 2026, vedremo il passaggio da routine robotiche predefinite a un’autonomia guidata dall’IA, in cui i robot effettuano aggiustamenti contestuali basati su dati in tempo reale.
IA multipiattaforma che sostituisce soluzioni uniche
Nel 2026, l’IA nelle scienze della vita non sarà più confinata a una singola applicazione o dipartimento. Si estenderà su più domini, estraendo dati e attivando processi attraverso sistemi clinici, normativi, di qualità, di produzione e della catena di approvvigionamento. Le organizzazioni si aspetteranno che gli agenti operino fluidamente tra gli ambienti, gestendo compiti che spaziano tra ERP, LIMS, QMS, CRM e altro.
Questo spostamento da silos di piattaforme singole a ecosistemi multipiattaforma sfida sia l’architettura sia la conformità. I dati che prima risiedevano in un unico sistema dovranno ora essere condivisi in modo sicuro tra più piattaforme, elevando il controllo degli accessi, la crittografia e la tracciabilità a imperativi strategici.
IA che cambia lo sviluppo software attraverso il vibe coding
Il modo in cui il software per le scienze della vita viene costruito sta subendo una trasformazione significativa. L’IA generativa, combinata con ambienti di sviluppo agentici, sta cambiando il modo in cui le applicazioni vengono create, distribuite e mantenute. I programmatori definiranno sempre di più l’intento, stabilendo la “vibrazione”, la logica o il risultato richiesto, lasciando che l’IA generi componenti su misura in tempo reale.
Questa accelerazione nello sviluppo consentirà una rapida personalizzazione e un veloce ingresso nel mercato per strumenti su misura per flussi di lavoro clinici o di produzione regolata. Allo stesso tempo, il ruolo degli ingegneri umani si sposterà verso supervisione, governance e assicurazione del rischio. In un settore in cui la validazione e i controlli di versione sono integrati nel ciclo di vita dello sviluppo, la governance del codice generato diventerà importante quanto il codice stesso.
Prospettive per il 2026
Il settore delle scienze della vita sta entrando in un periodo in cui l’innovazione deve lavorare a fianco della conformità. Man mano che l’IA si integra in qualità, produzione e sistemi normativi, l’attenzione si sposterà dalla sperimentazione all’affidabilità e alla validazione. Il successo nel 2026 dipenderà da quanto efficacemente le organizzazioni applicheranno nuove tecnologie all’interno di processi provati, trasparenti e conformi.
