Amgen Apuesta por Talento Externo para Liderar su Estrategia de Inteligencia Artificial
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Cuando el Dr. David Reese, el primer director de tecnología de Amgen, inició el proceso de selección para un responsable de inteligencia artificial el año pasado, consideró perfiles con experiencia en bienes de consumo, finanzas y otros campos ajenos a la biofarmacéutica. Finalmente, encontró al candidato ideal en la industria del calzado deportivo. En agosto pasado, incorporó a Sean Bruich, quien había desarrollado su carrera durante los últimos 11 años en Nike, como vicepresidente senior de IA y datos, un movimiento que podría parecer, a primera vista, poco convencional.
«Durante una cena mientras discutíamos su incorporación, me comentó: ‘No soy biólogo molecular ni químico'», relató Reese a Evox News. «Le respondí: ‘Ya contamos con excelentes profesionales en esas áreas, de los mejores del mundo. Lo que necesitamos es tu experiencia y perspectiva'».
Al igual que otras grandes farmacéuticas y startups biotecnológicas más pequeñas, Amgen, con sede en Thousand Oaks, California, y una capitalización de mercado de $151 mil millones, confía en la IA para acelerar el descubrimiento de fármacos y optimizar sus operaciones. Sin embargo, la mayoría de los científicos de datos más destacados no trabajan actualmente en el sector salud. La trayectoria de Bruich lo llevó de Google a Facebook y luego a Nike, antes de aterrizar en Amgen, desarrolladora de medicamentos exitosos como Enbrel para enfermedades autoinmunes y Repatha para reducir el colesterol LDL.
En su nueva posición en Amgen, Bruich tiene la responsabilidad de impulsar la aplicación de la IA y la ciencia de datos en todas las áreas, desde el plegamiento de proteínas, crucial en el diseño de fármacos, hasta la gestión de trámites regulatorios. «Mi labor consiste en escalar estas aplicaciones desde pruebas de concepto hasta sistemas operativos a nivel empresarial», explicó Bruich. Aunque la biología es un campo nuevo para él, la ciencia de datos subyacente le resulta familiar.
El Reto de Integrar la IA en las Ciencias de la Vida
Generalmente, el sector de las ciencias de la vida se encuentra rezagado en la adopción de la IA en comparación con las empresas tecnológicas o de servicios financieros, que llevan tiempo incorporándola en sus operaciones. Por ello, la estrategia de Amgen de contratar talento externo no es única. Joni Noel, codirectora global de salud y ciencias de la vida en la firma de búsqueda de ejecutivos ZRG Partners, confirma esta tendencia: «Constantemente observamos contrataciones de profesionales provenientes de otros sectores».
Reese ve un enorme potencial en el uso de la IA y la ciencia de datos en el ámbito sanitario, a pesar de su gran complejidad. «Existen muchos escépticos, pero se demostrará que están equivocados», afirmó.
Como oncólogo de formación y anterior vicepresidente ejecutivo de investigación y desarrollo de Amgen, Reese considera que los recientes avances en IA representan «una oportunidad única en una generación que transformará fundamentalmente esta industria».
Objetivos Ambiciosos: Acortar Tiempos y Costos
Reese ha expresado su intención de utilizar la IA para incrementar las tasas de éxito en el descubrimiento de fármacos y reducir el tiempo necesario para que un medicamento pase del laboratorio a la aprobación comercial. Según la asociación sectorial PhRMA, este proceso actualmente requiere al menos 10 años y un costo promedio de $2.6 mil millones. La IA tiene el potencial de reducir significativamente ese plazo. Reese también identifica oportunidades para la IA en la automatización de sus plantas de producción, un aspecto que considera fundamental aunque menos visible.
El año pasado, Amgen instaló un superordenador Nvidia en su filial deCode genetics en Reykjavik, Islandia. Allí utiliza esta capacidad computacional para analizar enormes cantidades de información genética con el objetivo de descubrir nuevos tratamientos. Esto podría ser especialmente útil para enfermedades molecularmente complejas, como las enfermedades autoinmunes tipo lupus, señaló Reese. «Estoy convencido de que solo a través de la IA y su poder computacional tenemos alguna esperanza de descifrar esa complejidad».
Experiencia Transferible: De los Algoritmos al Biotech
Aunque Bruich es nuevo en el sector salud, no lo es en la complejidad de los datos ni en las alianzas que las grandes corporaciones establecen para acelerar la adopción de la IA. Inició su carrera en Google en 2006, cuando la ciencia de datos como disciplina estaba en sus inicios, y posteriormente trabajó en el área de ventas publicitarias de Facebook. Más tarde, en Nike, fue responsable de los esfuerzos para digitalizar las operaciones internas de la compañía mediante mediciones y pronósticos basados en datos.
«La experiencia adquirida trabajando en los algoritmos de Facebook y luego en Nike, desarrollando su infraestructura de venta directa al consumidor y experiencias de cliente personalizadas mediante algoritmos, es lo que aplicaré inicialmente aquí», comentó Bruich. «En Nike, enseñábamos a los especialistas en marketing sobre marketing digital y a los líderes empresariales a utilizar los datos».
Si bien existe una diferencia notable entre vender zapatillas y sudaderas y desarrollar medicamentos, Bruich considera que, aunque la biología sea nueva para él, la tecnología subyacente es transversal a distintas industrias. «No solo es el momento idóneo para estar en biotecnología, y como aficionado a la ciencia lo entiendo, sino que él [Reese] ha construido algo realmente diferente al fusionar la ciencia y la tecnología de una manera innovadora», concluyó.
Insights de Evox News: Cómo la Estrategia de Talento IA de Amgen puede impactar tu negocio
La decisión de Amgen de contratar a un líder en IA proveniente de una industria no relacionada como la de bienes de consumo (Nike) subraya una tendencia crucial para las empresas en todos los sectores: la creciente importancia de la experiencia en datos e IA, independientemente del campo específico de aplicación.
Ventaja Competitiva: Las empresas que, como Amgen, buscan activamente talento en IA fuera de sus silos tradicionales pueden obtener una ventaja significativa. Estos profesionales aportan perspectivas frescas y experiencia probada en la implementación y escalado de soluciones de IA (como algoritmos de personalización o análisis predictivo) que pueden no ser comunes en el sector, permitiendo innovaciones disruptivas y una mayor eficiencia operativa frente a competidores más conservadores en su contratación.
Innovación y Transferencia de Conocimiento: La incorporación de talento externo fomenta la polinización cruzada de ideas. Técnicas de IA perfeccionadas en sectores como el comercio electrónico o las finanzas pueden encontrar aplicaciones novedosas y valiosas en áreas como la manufactura, la logística, la atención al cliente o, como en el caso de Amgen, la investigación y desarrollo. Esto puede acelerar la curva de aprendizaje de la IA dentro de la empresa y desbloquear nuevas vías de innovación.
* Impacto Económico: Si bien atraer talento de primer nivel en IA desde otros sectores puede implicar una inversión inicial mayor en compensación, el retorno potencial es considerable. La capacidad de implementar rápidamente sistemas de IA eficientes puede traducirse en ahorros de costos significativos (por ejemplo, optimizando cadenas de suministro, automatizando procesos o, en el caso farmacéutico, acelerando el costoso desarrollo de fármacos) y en la generación de nuevas fuentes de ingresos a través de productos o servicios mejorados por la IA. Las empresas deben evaluar el coste de oportunidad de no invertir en este tipo de talento frente a los beneficios a largo plazo
