La innovación de la IA en la industria biotecnológica y la reestructuración del mercado: Cambio de paradigma en curso en 2026
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En 2026, la industria biotecnológica está experimentando un cambio sin precedentes con la adopción plena de la tecnología de inteligencia artificial. Se prevé que el tamaño del mercado global de biotecnología crezca un 12.1%, pasando de 1.32 billones de dólares en 2025 a 1.48 billones de dólares en 2026, con soluciones biotecnológicas basadas en IA representando aproximadamente 28 mil millones de dólares. En particular, el uso de IA en el desarrollo de nuevos medicamentos está aumentando rápidamente, provocando un cambio fundamental en los procesos tradicionales de desarrollo farmacéutico. Según el último informe de McKinsey, el desarrollo de nuevos medicamentos utilizando IA puede reducir el tiempo de desarrollo en un 30-40% y mejorar la tasa de éxito en las etapas iniciales en un 15-20%.
La industria biotecnológica de Corea también está experimentando un rápido cambio para alinearse con estas tendencias globales. Samsung Biologics (ubicada en Incheon) registró ingresos de 1.24 billones de won en el cuarto trimestre de 2025, un crecimiento del 18.7% en comparación con el mismo período del año anterior, y anunció que la introducción de un sistema de gestión de calidad basado en IA mejoró la eficiencia de producción en un 12%. Celltrion (también en Incheon) está enfocada en el desarrollo de biosimilares utilizando IA y espera reducir los costos de desarrollo en aproximadamente 15 mil millones de won aplicando modelos predictivos de IA a tres líneas de productos que se lanzarán en la primera mitad de 2026. Esto indica que las empresas biotecnológicas coreanas están transformándose de simples fabricantes por contrato a empresas innovadoras basadas en IA.
Las inversiones en IA por parte de grandes empresas farmacéuticas globales también han alcanzado niveles sin precedentes. Roche de Suiza (con sede en Basilea) invirtió 3.2 mil millones de dólares en I+D de IA en 2025 y planea aumentar esta cifra a 3.8 mil millones de dólares en 2026. En particular, la plataforma de desarrollo de tratamientos personalizados basada en IA de Roche se está aplicando actualmente a 47 líneas de productos, de las cuales 12 han entrado en la fase 2 de ensayos clínicos. Johnson & Johnson de EE.UU. (con sede en Nueva Jersey) también aumentó su inversión relacionada con IA en un 45% en comparación con el año anterior, alcanzando los 2.8 mil millones de dólares en 2025, centrándose especialmente en el descubrimiento de biomarcadores en el campo de los inmuno-oncológicos utilizando IA.
La influencia de la IA en el desarrollo de nuevos medicamentos es particularmente notable. En el proceso tradicional de desarrollo de nuevos medicamentos, desde el descubrimiento de objetivos hasta los ensayos clínicos, se solían necesitar de 10 a 15 años, pero con la introducción de la tecnología de IA, este tiempo se ha reducido a 7-10 años. La IA de predicción de estructuras de proteínas como AlphaFold3 de DeepMind ha predicho más de 200 millones de estructuras de proteínas, mejorando la eficiencia del descubrimiento de objetivos para nuevos medicamentos en un 300% en comparación con métodos anteriores. Novartis de Suiza (con sede en Basilea) ha tenido éxito en el desarrollo de tratamientos para enfermedades raras utilizando la tecnología AlphaFold, informando una reducción de costos de desarrollo de aproximadamente 200 millones de dólares. Estos logros muestran que la IA se está estableciendo como un motor central en el desarrollo de nuevos medicamentos, más allá de ser una simple herramienta auxiliar.
Crecimiento acelerado del mercado de diagnóstico y medicina de precisión basada en IA
La aplicación de la tecnología de IA en el campo del diagnóstico médico está mostrando el crecimiento más rápido en 2026. Se prevé que el mercado global de diagnóstico médico con IA crezca un 34%, de 4.7 mil millones de dólares en 2025 a 6.3 mil millones de dólares en 2026, superando significativamente la tasa de crecimiento del 22% del mercado total de IA médica. En particular, la precisión de la IA en el diagnóstico por imágenes ha alcanzado niveles comparables a los de los especialistas humanos, aumentando rápidamente su uso en la práctica clínica real. La FDA de EE.UU. aprobó 127 dispositivos médicos basados en IA en 2025, un aumento del 41% en comparación con el año anterior.
El mercado de IA médica en Corea también está experimentando un rápido crecimiento con el apoyo activo del gobierno. Según la ‘Estrategia de Innovación en Salud Digital’ anunciada en diciembre de 2025, el gobierno coreano planea invertir un total de 1.2 billones de won en el campo de la IA médica desde 2026 hasta 2030. De esta cantidad, el 40%, es decir, 480 mil millones de won, se asignará al desarrollo de tecnologías de diagnóstico basadas en IA, y el 30%, es decir, 360 mil millones de won, se destinará a la construcción de plataformas de tratamiento personalizadas. Empresas coreanas de IA médica como Samsung Medison, Lunit y Vuno están acelerando su entrada en el mercado global con este apoyo gubernamental, logrando resultados notables especialmente en los mercados del sudeste asiático y Medio Oriente.
El uso de IA en el campo de la medicina de precisión está abriendo nuevos horizontes para los tratamientos personalizados. El tratamiento personalizado combinado con el análisis genómico y la IA se está aplicando actualmente de manera más activa en el campo del tratamiento del cáncer, superando el 85% de precisión en la predicción de la respuesta al tratamiento por paciente. Pfizer de EE.UU. (con sede en Nueva York) invirtió 1.5 mil millones de dólares en 2025 en el desarrollo de medicamentos oncológicos personalizados utilizando IA, y anunció que en las seis líneas de productos en curso, todos mostraron una mejora de más del 30% en eficacia en comparación con los tratamientos estándar existentes. Esto indica que la IA está revolucionando no solo el diagnóstico, sino también los propios métodos de tratamiento.
Junto con la mejora en la precisión del diagnóstico, la eficiencia de costos también ha mejorado significativamente. Los sistemas de diagnóstico patológico basados en IA muestran una reducción de costos de más del 50% en comparación con los diagnósticos basados en personal, manteniendo una precisión de más del 95%. En particular, la contribución de la IA es notable en el campo del diagnóstico de enfermedades raras, donde el tiempo promedio de diagnóstico, que solía ser de 7.6 años, se ha reducido a 2.3 años con la introducción de la IA. Estos logros contribuyen directamente a mejorar el acceso a la atención médica y la calidad de vida de los pacientes, y conducen a una mayor eficiencia en todo el sistema de salud.
Transformación digital y automatización en la manufactura biotecnológica
En el campo de la manufactura biotecnológica, también se está acelerando la adopción de tecnologías de IA y automatización. En 2026, la proporción de tecnología de fábricas inteligentes en el mercado global de manufactura biotecnológica alcanza aproximadamente 34 mil millones de dólares, con un crecimiento anual del 28%. Esto se debe a que los fabricantes biotecnológicos tradicionales están impulsando una gran transformación digital para mejorar la eficiencia de producción y reforzar la gestión de calidad. En particular, después de la pandemia de COVID-19, la necesidad de una producción rápida y masiva de vacunas y tratamientos ha resaltado, aumentando significativamente las inversiones en automatización por parte de los fabricantes biotecnológicos.
Samsung Biologics anunció que en 2025 introdujo un sistema de gestión integrado basado en IA en su tercera planta en Incheon, mejorando el rendimiento de producción en un 15% en comparación con el anterior. Este sistema reduce la tasa de fallos de lotes del 3.2% al 1.8% mediante el monitoreo de procesos en tiempo real y la gestión de calidad predictiva, generando un ahorro de costos anual de aproximadamente 20 mil millones de won. Además, planean construir una línea de producción completamente automatizada basada en IA en la cuarta planta, que se completará en la segunda mitad de 2026, lo que se espera que aumente la capacidad de producción en un 40% en comparación con la actual.
Los fabricantes biotecnológicos globales también están realizando grandes inversiones en automatización. AbbVie de EE.UU. (con sede en Illinois) invirtió un total de 2.4 mil millones de dólares en 2025 para establecer sistemas de gestión de producción basados en IA en 13 instalaciones de manufactura en todo el mundo, mejorando la eficiencia de producción total en un 22%. En particular, en la producción de la próxima generación de inmuno-oncológicos para responder a los biosimilares de Humira, utilizaron modelos predictivos de IA para automatizar el ajuste de la producción según la demanda del mercado, reduciendo los costos de gestión de inventarios en un 30%. Estos logros muestran que la tecnología de IA se está utilizando como una herramienta de toma de decisiones estratégicas en la manufactura biotecnológica, más allá de la simple automatización.
La contribución de la IA en el campo de la gestión de calidad es particularmente destacable. Dada la naturaleza de los productos biofarmacéuticos, incluso pequeños cambios en la calidad pueden tener consecuencias graves, por lo que una gestión de calidad estricta es esencial. Los sistemas de predicción de calidad basados en IA pueden detectar anomalías de calidad con una precisión del 99.7% en comparación con los métodos de gestión de calidad tradicionales. En el caso de Roche de Suiza, después de la introducción de un sistema de gestión de calidad basado en IA, la tasa de retiro de productos se redujo del 0.08% al 0.02%, evitando pérdidas anuales de aproximadamente 120 millones de dólares. Además, lograron reducir el tiempo de interrupción de la producción en un 60% en comparación con el anterior mediante el monitoreo de calidad en tiempo real.
El uso de la tecnología de IA también se está extendiendo en la gestión de la cadena de suministro. En la compleja cadena de suministro global de productos biofarmacéuticos, el análisis predictivo de IA detecta inestabilidades en el suministro de materias primas con anticipación y sugiere alternativas, minimizando el riesgo de interrupciones en la producción. Johnson & Johnson anunció que mediante un sistema de optimización de la cadena de suministro basado en IA en 2025, redujeron los costos de adquisición de materias primas en un 18% y mejoraron la estabilidad del suministro del 95% al 98.5%. Estos logros indican que los fabricantes biotecnológicos están impulsando la transformación digital de toda la cadena de valor, más allá de la simple optimización de la producción.
Sin embargo, la innovación de la IA en la industria biotecnológica enfrenta varios desafíos. El mayor problema es la incertidumbre del entorno regulatorio. Las directrices regulatorias para dispositivos médicos y nuevos medicamentos basados en IA aún no están completamente establecidas, lo que dificulta que las empresas tomen decisiones de inversión. La FDA de EE.UU. ha anunciado que publicará un marco regulatorio integral para dispositivos médicos con IA en la primera mitad de 2026, pero aún persisten muchas incertidumbres. Además, la obtención de datos de alta calidad necesarios para el desarrollo de IA también es un desafío importante. La sensibilidad de los datos médicos y las regulaciones de privacidad de datos hacen que sea difícil obtener suficientes datos de aprendizaje, lo que actúa como un factor limitante para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
Desde una perspectiva de inversión, el campo de la IA en biotecnología presenta un alto potencial de crecimiento junto con riesgos considerables. La inversión de capital de riesgo en el campo global de la IA en biotecnología alcanzó los 14.2 mil millones de dólares en 2025, un aumento del 31% en comparación con el año anterior. Sin embargo, la volatilidad de los retornos de inversión también ha aumentado significativamente, ampliando la brecha entre casos de éxito y fracaso. Las empresas biotecnológicas de IA exitosas muestran una tasa de crecimiento de ingresos anual promedio del 40-50%, mientras que las empresas fracasadas en su mayoría son eliminadas del mercado en 3-5 años, mostrando una polarización. Esto sugiere que los inversores deben evaluar integralmente no solo la capacidad tecnológica, sino también la capacidad de respuesta regulatoria, la capacidad de obtención de datos y las estrategias de comercialización.
Mirando hacia la segunda mitad de 2026, se espera que el crecimiento del mercado de IA en biotecnología continúe, pero se prevé que la reestructuración del mercado se acelere. A medida que las grandes empresas farmacéuticas integran la tecnología de IA, las empresas biotecnológicas puramente de IA tendrán dificultades para sobrevivir a menos que posean tecnología diferenciada y datos exclusivos. Por otro lado, las empresas que logren una fusión exitosa de IA y biotecnología crearán nuevos modelos de negocio que cruzan las fronteras de la industria existente y liderarán el mercado. Se espera que las empresas coreanas, con el apoyo activo del gobierno y aprovechando su fortaleza en la manufactura, puedan asegurar competitividad global en el campo de la automatización de la manufactura biotecnológica.
Este contenido se proporciona solo con fines informativos y no debe interpretarse como una recomendación o consejo de inversión. Al tomar decisiones de inversión, consulte siempre a un experto.
