21/08/2026
AI di Industri Farmasi Beralih dari Proyek Percontohan ke Model Operasional
CC : Tanya Apoteker Nofa Dunia Farmasi GWS Care
Diskusi mengenai AI dalam industri farmasi dan ilmu hayati (*life sciences*) kini memasuki fase baru.
"Bagaimana kita merancang ulang alur kerja inti berbasis AI dan meningkatkannya (*scaling*) secara bertanggung jawab?" Penelitian kesehatan terkini menyoroti pergeseran ini: 50% organisasi kesehatan di AS yang disurvei melaporkan penerapan AI Generatif (*Gen AI*), sementara 51% sedang mengembangkan bukti konsep (*proof of concept*) untuk AI Agen (*Agentic AI*).
Bagi industri farmasi, peluang ini mencakup seluruh rantai nilai:
🧬 Penemuan Obat: Mempercepat identifikasi target, desain molekul, penemuan pengetahuan ilmiah, dan penelitian praklinis.
🧪 Uji Klinis: Mentransformasi pengembangan protokol, perekrutan pasien, operasional uji coba, pemantauan, dan dokumentasi regulasi.
🔬 Biomarker & Diagnostik Pendamping: Menghubungkan data genomik, klinis, pencitraan, dan data dunia nyata (*real-world data*) untuk memajukan pengobatan presisi.
🏭 Manufaktur Farmasi: Meningkatkan kualitas, pemeliharaan prediktif, optimalisasi proses, hasil produksi (*yield*), dan ketahanan rantai pasok.
📊 Urusan Komersial & Medis: Mentransformasi manajemen pengetahuan, perolehan wawasan, dan interaksi yang dipersonalisasi.
🤖 AI Agen (*Agentic AI*): Beralih dari sekadar pembuatan konten menuju sistem AI yang mampu bernalar, menggunakan perangkat, mengorkestrasi alur kerja, dan melakukan tindakan yang terkelola dengan baik.
Namun, meningkatkan skala penerapan AI di industri farmasi bukanlah tantangan teknologi semata, melainkan tantangan terkait model operasional.
Organisasi yang unggul akan membangun enam kapabilitas berikut:
✅ Nilai di atas volume: Memprioritaskan hasil yang terukur—baik secara ilmiah, bagi pasien, operasional, maupun finansial—bukan sekadar jumlah proyek percontohan AI.
✅ Transformasi alur kerja menyeluruh (*end-to-end*): Merancang ulang proses secara keseluruhan, bukan hanya tugas-tugas individual.
✅ Fondasi data yang siap untuk AI: Menghubungkan data ilmiah, klinis, operasional, dan komersial yang tepercaya, terkelola, dan dapat saling beroperasi (*interoperable*).
✅ AI yang bertanggung jawab sejak tahap desain: Mengintegrasikan aspek keamanan, privasi, transparansi (*explainability*), validasi, keamanan siber, dan pengawasan manusia sejak awal.
✅ Tata kelola & akuntabilitas AI: Menetapkan kepemilikan yang jelas atas model, agen, data, keputusan, dan hasil yang dicapai.
✅ Realisasi nilai & peningkatan skala: Menciptakan mekanisme yang dapat direplikasi untuk mengukur ROI dan mentransformasi proyek percontohan yang sukses menjadi penerapan skala penuh di perusahaan.
Dalam lingkungan farmasi yang memiliki risiko tinggi, keahlian manusia akan tetap krusial, terutama ketika keputusan berdampak pada pasien, kualitas produk, validitas ilmiah, atau hasil terkait regulasi.
Keunggulan kompetitif tidak akan lahir dari sekadar banyaknya eksperimen AI.
Keunggulan tersebut akan muncul dari kemampuan organisasi untuk mengimplementasikan AI secara luas dan sistematis (*industrialisasi AI*) dengan cara yang aman, bertanggung jawab, dan dapat direplikasi. Perjalanan AI di industri farmasi terus berkembang:
✅Gen AI → Agentic AI → Alur kerja berbasis AI → Perusahaan berbasis AI (AI-native)
Bagi para eksekutif (CXO) farmasi, langkah strategis yang harus diambil sudah jelas:
Beralih dari sekadar eksperimen AI menuju transformasi berbasis AI.
Mereka yang unggul akan memadukan:
✅Keahlian Ilmiah + Data Tepercaya + AI + Transformasi Alur Kerja + Tata Kelola yang Bertanggung Jawab + Pengawasan Manusia
Dengan cara inilah industri farmasi dapat beralih dari proyek percontohan AI menuju penciptaan nilai perusahaan yang terukur, memiliki tata kelola yang baik, dan berkelanjutan.
