Si è rinnovato anche quest’anno, per la terza volta consecutiva, l’appuntamento di informazione e aggiornamento organizzato da NCF – Notiziario Chimico Farmaceutico, con il patrocino di AFI – Associazione Farmaceutici Industria. Un momento di scambio tra i professionisti della filiera del Pharma, riunitisi lo scorso 3 dicembre 2025 presso il Palazzo della Cultura di Milano del Gruppo Tecniche Nuove. Il tema di quest’ultima edizione, intitolata “Pharma ex Machina. Il mondo della salute tra umano e artificiale”, è di strettissima attualità, visto l’impatto su tutta la filiera di tecnologie quali l’AI, l’Internet of Things, la robotica e le piattaforme digitali.
L’evento fa seguito alle due precedenti edizioni, intitolate “Il Pharma Made in Italy” (2023) e “Oltre le Molecole” (2024), sottolineando l’intenzione di seguire il settore in tutte le sue evoluzioni in modo costante e puntuale. Anche questa volta, a fare gli onori di casa è stato Ivo A. Nardella, presidente del Gruppo Tecniche Nuove, che ha accolto il pubblico con una riflessione sull’intelligenza artificiale. Questa è ormai presente in ogni settore e coinvolge tutti e, come ogni innovazione, è normale chiedersi se rappresenti un’opportunità o una preoccupazione. Ovviamente non c’è una risposta univoca a questa domanda ma, come raccontano alcuni film di fantascienza, si potrebbe pensare a un certo punto di spegnere le macchine e potenziare le capacità dell’uomo. L’uomo quindi non deve necessariamente soccombere, ma può prendere il sopravvento ed essere artefice del proprio futuro. Negli interventi di “Pharma ex Machina” è emersa una convinzione generale: l’uomo non sarà sostituito ma sempre più affiancato dalle macchine, se saremo in grado di programmarle per fare solo quello che ha senso far fare alla tecnologia.
Come i primi due, anche il terzo convegno di NCF ha visto il patrocinio di AFI, rappresentato nel corso dell’evento dal presidente Giorgio Bruno e dal Coordinatore GdS innovazione Alberto Bartolini, che è anche direttore scientifico di NCF. Quella tra AFI e Tecniche Nuove è una collaborazione che dura da oltre sessant’anni, e continua per offrire ai professionisti del Pharma opportunità di aggiornamento e formazione di alto livello.
Il convegno è sta realizzato con il contributo di Cegeka, Omag, Abar, Universal Pack, DHL, IMA, Indena, Del Corno & Associati e in partnership con AboutPharma, CPA Italy, Ride2Med Foundation e Healthcare & Lifesciences Club – Polimi Graduate School of Management
Human e AI, da che parte stare?
Per entrare nel vivo del convegno, il moderatore Giulio Zuanetti (AboutPharma), ha illustrato i quattro approcci nei confronti dell’AI descritti da Reid Hoffman nel testo “Superagency”. Questi includono: i Doomer, ovvero i più negativi convinti che l’uomo perderà il controllo sull’AI. Più moderati ma prudenti, i Gloomer ritengono che serva una forte regolamentazione nell’uso di questa tecnologia. Dalla parte dei positivi, invece, troviamo i Bloomer fiduciosi nei suoi benefici e sicuri che farà la differenza. Infine, gli Zoomer sono quelli super entusiasti della diffusione di soluzioni di AI. Come gestire dunque l’uso di intelligenza artificiale nel creare innovazione senza rischi?
A riflettere su questo tema è stata Cristina Ingrassia, VP & Senior Partner Commercial Cluster & Lifesciences Industry Leader di IBM Consulting Italy. La relatrice si è focalizzata in particolare sull’uso dell’AI all’interno dell’impresa. Mettere questo strumento a disposizione della popolazione aziendale è diventato più rischioso da quanto esiste l’AI generativa, perché accessibile e fruibile dai non addetti ai lavori. Estenderne l’uso, quindi, impone una stringente regolamentazione e una linea guida etica. Occorrono poi interventi formativi non solo sulle funzionalità degli strumenti, ma anche su un loro uso etico e consapevole e sulla protezione dei dati e degli insight. Va poi sempre ricordato che la macchina non sostituisce l’uomo, ma è uno strumento per aumentare le capacità umane. Per uno sviluppo tecnologico etico e strategico, quindi, l’uomo deve continuare a detenere le capacità tipiche dell’essere umano (intuizione, intelligenza emotiva, creatività) e la macchina quelle della tecnologia (calcolo probabilistico, elaborazione grande mole di dati in tempi rapidi).
L’uso dell’AI nella nutraceutica
Passando dalla teoria alla pratica, vediamo qualche applicazione concreta dell’uso dell’intelligenza artificiale in campo farmacologico. Sheila Leone, Prof.ssa in Farmacologia all’Università di Chieti-Pescara e referente SINUT Abruzzo, ha illustrato una case history sull’uso di AI in un sistema volto a rilevare le interazioni tra farmaci e nutraceutici. Questo tipo di interazione è ancora molto complessa da prevedere rispetto a quella tra soli farmaci. Mancano infatti studi clinici rigorosi, non sempre si conoscono i meccanismi d’azione dei principi attivi e i numerosi prodotti in commercio sono formulati in modo estremamente variabile. Per rendere medici e pazienti più consapevoli delle possibili interazioni tra farmaci e nutraceutici sono stati sviluppate App e siti Internet con il supporto del Ministero della Salute. Ma cosa accade se proviamo a chiedere all’AI di indicarci le possibili interazioni tra uno specifico nutraceutico e un farmaco? Sicuramente otteniamo una risposta veloce e articolata, ma spesso purtroppo le informazioni sono errate o inventate a causa di allucinazioni o bias del sistema. La verifica da parte dell’uomo resta quindi imprescindibile nel controllo di quanto produce l’intelligenza artificiale.
AI generativa nella ricerca e nella produzione
Una visione concorde sul ruolo cruciale dell’uomo nel controllo dell’intelligenza artificiale è emersa anche dall’intervento congiunto di Fabio Di Bello, Artificial Intelligence Architect & Strategist, Eliana Russo, Regulatory Affairs Expert, Quality, Lean Six Sigma, AI Compliance – Medical Device e Matteo Sartori, PhD, Assessor Clinico Qualificato di terza parte Ente Notificato – Notified Body. I tre relatori hanno presentato delle case history dettagliate per dimostrare che l’AI utilizzata senza controllo produce inevitabilmente diversi errori. Se invece l’intelligenza umana e quella artificiale lavorano assieme, ognuna con le competenze che le sono proprie, si arriva alla co-evoluzione delle due intelligenze. Come nel machine learning, l’uomo deve controllare e validare quanto produce l’AI. Viene quindi riconosciuta l’utilità di questa tecnologia nel generare nuove informazioni e conoscenze, ma la correttezza delle conclusioni finali non si può delegare alla macchina. L’uomo deve farsene garante e mantenere tutto il processo epistemologico: dalla formulazione delle ipotesi, alla verifica, fino alla validazione delle conoscenze. I relatori hanno fatto poi dimostrazioni pratiche dei risultati che si ottengono con l’uso di AI nella ricerca scientifica (provando a cercare le terapie per l’Alzheimer oggi disponibili) e in produzione, per cercare una soluzione ai difetti nel confezionamento di un farmaco.
La smart factory e la valorizzazione dei dati
Qual è la situazione dell’uso di AI e nuove tecnologie nell’industria? Ne ha parlato, presentando una serie di dati, Giulio Salvadori, Direttore Osservatorio Internet of Things del Politecnico di Milano. Nello sviluppo della smart factory l’Iot avrà un ruolo sempre più importante perché metterà l’AI in grado di prendere il dato direttamente alla fonte, cioè dall’oggetto connesso distribuito sul territorio. L’intero mercato dell’IoT in Italia vale complessivamente 10 miliardi di euro. Gli oggetti connessi sul territorio sono 155 milioni. Sul totale del mercato, la fabbrica intelligente rappresenta il 10%. Per fabbrica intelligente, o smart factory, intendiamo un impianto produttivo dotato di numerosi macchinari interconnessi e tecnologie di ultima generazione, che si avvalgono di algoritmi. Parliamo però anche di aziende che definiscono strategie mirate alla valorizzazione dei dati ricavati da questi sistemi. Dati che possono essere usati per sviluppare nuovi modelli di business o migliorare i prodotti. L’uso congiunto di intelligenza umana e artificiale renderà le imprese sempre più abili nell’estrarre valore dai dati. A livello globale già il 74% delle aziende ha implementato o sta per implementare una strategia IIoT (industrial IoT). In Italia, nonostante vari incentivi proposti negli scorsi anni, la smart factory, specialmente nella versione 5.0, stenta ancora a decollare, anche nelle medie-grandi imprese. Benché la sperimentazione di varie iniziative di Industrial IoT sia stata avviata da un buon numero di aziende, resta ancora limitata la valorizzazione dei dati.
La filiera intelligente
Ad Alberto Bartolini, coordinatore GdS Innovazione e Supply Chain AFI, è stato affidato il compito di esaminare la situazione della filiera. Parlando di farmaci va sempre sottolineato che si parla di salute del paziente e il prodotto deve ovviamente arrivare a destinazione in perfetto stato, preservando qualità e caratteristiche. Il settore farmaceutico è fortemente regolamentato, ma mentre le aree ricerca & sviluppo e produzione sono sotto la responsabilità dell’AIFA, il resto della filiera è sotto quella del Ministero della Salute, uno sdoppiamento che crea una serie di difficoltà. La filiera è costituita da produttori, distribuzione primaria, grossisti, farmacisti e paziente. Naturalmente nella filiera rientra anche il trasporto, che include sia i grandi mezzi che gestiscono numerosi bancali sia i piccoli vettori che smistano il farmaco verso la periferia. Cosa intendiamo quindi per filiera intelligente? Anzitutto un sistema che assicuri la tracciabilità del prodotto, identificando in modo univoco il farmaco, monitorandone il percorso e verificando il rispetto delle condizioni di conservazione. Tracciabilità è sinonimo di garanzia. Occorre poi pensare anche alla rapida crescita dei farmaci biotech che necessitano condizioni di conservazione e trasporto ancora più complessi e rigorosi. L’integrazione di dati e sistemi permette quindi di avere un controllo puntuale e scrupoloso sia della cold chain che degli altri aspetti da monitorare. Per raggiungere questo obiettivo, ci sono ancora varie criticità da superare, tra cui la mancanza di una governance centrale.
Implementazione nelle aziende: le case history
L’ultima parte del Convegno si è chiusa con l’innovation panel, una tavola rotonda alla quale hanno partecipato i rappresentanti di alcune aziende di diversi settori della filiera farmacologica. Il primo a prendere la parola è stato Alessio Trussardi, Industry Manager Pharma & Life Sciences di Cegeka, multinazionale di servizi IT. L’azienda ha già realizzato alcune applicazione pratiche di AI per l’industria farmaceutica. Tra queste, una riguarda i processi di procurement, con lo sviluppo di un agente, una sorta di assistente virtuale, che supporta l’uomo nelle operazioni di procurement fin dalla selezione dei fornitori. L’umano resta sempre a capo delle operazioni, ma l’agente svolge diverse mansioni operative. Un altro agente sviluppato segue invece il processo di richiamo di un prodotto difettoso. Giovanni Nocita, Sales Director di Omag ha raccontato le esperienze della sua azienda, che costruisce macchine per il confezionamento. I fornitori di macchinari sono oggi tenuti a offrire soluzioni davvero intelligenti e che possano dare un valore aggiunto agli utilizzatori. La digitalizzazione deve quindi creare valore. Tra gli ambiti nei quali Omag applica le nuove tecnologie troviamo, per esempio, la manutenzione predittiva con algoritmi proprietari di machine learning, che riducano quanto più possibile i fermi macchina dei clienti. Altre soluzioni evolute applicate alle macchine sono quelle che permettono il monitoraggio da remoto tramite IoT o un servizio post-vendita proattivo. Vengono anche sviluppati gemelli digitali per simulare e ottimizzare le macchine prima della loro costruzione.
Fulvia Lo Duca, membro del CdA di Abar e psicoterapeuta, riconosce le paure legate all’AI, ma sottolinea come questa tecnologia debba affiancare, non sostituire, le capacità adattive umane. L’azienda, specializzata in astucci e fogli illustrativi per farmaci, procede con cautela nell’adozione dell’intelligenza artificiale, mentre ha già investito con successo in Industria 4.0 e Transizione 5.0. La strategia attuale punta a osservare l’evoluzione del mercato e dei fornitori, alcuni dei quali stanno implementando soluzioni basate su Google Gemini e si preparano al roll-out. Martina Stefanon, Digital Services Coordinator, Global Service Business di IMA, ha illustrato l’approccio della sua azienda che si occupa di produzione di macchine automatiche per il packaging e il processo. Tra le diverse applicazione delle nuove tecnologie, IMA ha già sviluppato un tool che si avvale di AI generativa per il supporto post vendita. Un altro ambito in cui viene usata l’AI è lo sviluppo delle competenze, attraverso learning managing system, realtà aumentata e gemello digitale usato a scopo di training.
L’intelligenza artificiale è senza dubbio uno strumento che riguarda anche la logistica, come ha confermato Gianni Piroddi, General Manager, BU Biopharma – Health & Beauty Care – Medical Devices di DHL Supply Chain Italy. Chi si occupa di stoccaggio e trasporto di farmaci subisce gran parte delle pressioni di tutta la filiera, dovendo rispettare normative rigorose e tempi stretti. Per rispondere a queste sfide DHL si avvale dei suoi innovation center dove vengono testate le soluzioni di nuova generazione per il magazzino intelligente. Tra tante innovazioni già sviluppate, una delle più interessanti è lo studio della pianificazione supportata dall’intelligenza artificiale. Una soluzione in grado di programmare l’attività di magazzino. L’AI contribuisce a pianificare la disponibilità di risorse, di prodotti, di materiali e di mezzi per il trasporto. Con questo sistema si cerca di prevedere variabili come l’oscillazione della domanda e la stagionalità. A questo scopo si avvale non solo di dati storici interni all’azienda ma anche di dati di mercato e altre informazioni utili. L’uso delle nuove tecnologie non è più un’opzione secondo Simone Marzi, Sales Director Pharma Division di Universal Pack, che produce macchinari per confezionamento. L’interazione uomo-macchina è già stata introdotta nella progettazione. In questo ambito l’AI permette di simulare a priori le soluzioni che si possono adottare a livello meccanico ed elettronico e valutarne performance e rischi. Si riesce, quindi, prima della produzione del macchinario a trovare delle soluzioni efficienti e di qualità. Dopo la produzione del macchinario, Universal Pack si avvale di soluzioni di intelligenza artificiale anche per il controllo qualità (sensoristica, telecamere di controllo di stampa codici, sistemi di controllo del corretto peso del prodotto all’interno della bustina). Questi sistemi riescono a fornire una serie di dati utili per valutare le performance del macchinario e, soprattutto, raggiungere elevati standard qualitativi.
Troverete un focus di approfondimento sul convegno nel numero di gennaio di NCF.
