Finanças e pesquisa farmacêuticas: a conexão com as ciências da vida

Os grupos de ciências da vida descritos na Parte G estão entre os maiores investidores privados em inteligência artificial na Suíça, embora seu investimento sirva mais à pesquisa e ao desenvolvimento do que às finanças. A Roche, por meio de sua organização de pesquisa e de sua subsidiária Genentech, em South San Francisco, construiu um programa que denomina “lab in the loop”, no qual modelos geram hipóteses para o desenho de medicamentos que experimentos de laboratório testam e que os resultados, por sua vez, aperfeiçoam. A Genentech adquiriu a empresa de aprendizado de máquina Prescient Design em 2021 e anunciou uma colaboração com a fabricante de chips NVIDIA em 2023.¹ A Novartis seguiu uma estratégia semelhante por meio de parcerias, incluindo uma aliança com a Microsoft firmada em 2019 e uma colaboração com a Isomorphic Labs, empresa do grupo Alphabet, anunciada em janeiro de 2024.²

Ainda é incerto se esses programas encurtarão o longo e custoso caminho do alvo terapêutico ao medicamento aprovado. Vários compostos descobertos com uso substancial de aprendizado de máquina entraram em ensaios clínicos no início da década de 2020, mas ainda não se demonstrou que a proporção dos que chegam ao mercado difira da dos compostos encontrados por métodos convencionais. Observadores cuidadosos tratam, por isso, as afirmações do setor com cautela.³ Para o centro financeiro, o efeito importa de duas maneiras. O investimento em inteligência artificial altera a composição dos gastos com pesquisa e o perfil dos especialistas que os grupos recrutam em Basileia. Se a tecnologia for bem-sucedida, poderá também alterar a economia do licenciamento e do financiamento de venture capital em biotecnologia, descrita na Parte G, Capítulo IV, porque equipes menores com acesso a modelos e dados poderiam gerar candidatos a medicamentos a um custo menor.

Os grupos também usam a inteligência artificial em suas funções de finanças e tesouraria. Os centros de serviços compartilhados de contabilidade, compras e folha de pagamento, vários dos quais atendem às operações mundiais a partir de Basileia ou de locais de menor custo no exterior, são candidatos naturais à automação. Os departamentos de tesouraria usam modelos de previsão para fluxos de caixa e exposições cambiais. Os departamentos tributários, que enfrentam as obrigações de reporte do Pilar Dois descritas na Parte G, Capítulo III, usam ferramentas de dados para coletar e conciliar informações de muitas jurisdições.⁴ Essas aplicações são menos visíveis do que a descoberta de medicamentos, embora seu efeito sobre o emprego na região possa muito bem revelar-se maior.

Notas

1. Roche e Genentech, relatórios anuais e comunicados à imprensa sobre a aquisição da Prescient Design (2021) e a colaboração com a NVIDIA (novembro de 2023); descrições da abordagem “lab in the loop” em publicações da Genentech. ↩
2. Novartis, comunicados à imprensa sobre a aliança estratégica com a Microsoft (outubro de 2019) e a colaboração de pesquisa com a Isomorphic Labs (janeiro de 2024), e relatórios anuais. ↩
3. Sobre o pipeline clínico de compostos descobertos por IA e as primeiras evidências sobre taxas de sucesso, ver os artigos de revisão em Nature Reviews Drug Discovery e Drug Discovery Today desde 2022. ↩
4. Sobre as funções de finanças corporativas e tributárias dos grupos farmacêuticos, ver a Parte G, Capítulos II e III; sobre o uso de IA em serviços compartilhados e no reporte tributário, ver as publicações das grandes firmas de auditoria e consultoria. ↩

Apenas para fins de informação geral. Este artigo não constitui assessoria jurídica ou tributária, não substitui a análise de um caso concreto e não estabelece relação entre advogado e cliente. Reflete a situação jurídica em outubro de 2026.