MSD y Google Cloud: agentes de IA para la industria farma

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La farmacéutica estadounidense Merck & Co., conocida como MSD fuera de Estados Unidos y Canadá, quiere implantar con Google Cloud una plataforma de agentes de IA en varias áreas de negocio. La alianza plurianual abarca investigación y desarrollo, fabricación, ventas y funciones corporativas. El anuncio ofrece a las empresas farmacéuticas y químicas medianas puntos de referencia para planificar sus propios proyectos. Son decisivos el caso de uso concreto, el acceso a los datos y la responsabilidad sobre los resultados.

Qué han anunciado MSD y Google Cloud

Los socios presentaron su colaboración el 22 de abril de 2026. Según el comunicado de la empresa, la plataforma utilizará, entre otras tecnologías, Gemini Enterprise. Los ingenieros de Google Cloud trabajan para ello junto a equipos de MSD. Se prevén aplicaciones en investigación y desarrollo, fabricación, ventas y funciones corporativas.

El comunicado describe objetivos y áreas de aplicación previstas. Aún no permite conocer qué resultados alcanzarán las distintas aplicaciones en funcionamiento. Los 75.000 empleados mencionados corresponden a la plantilla mundial de la farmacéutica y no acreditan que el despliegue se haya completado para cada persona.

Para situar la noticia en Alemania, es importante distinguir los nombres: la estadounidense Merck & Co. opera fuera de Estados Unidos y Canadá como MSD. La alemana Merck KGaA, con sede en Darmstadt, es una empresa independiente.

Del proceso de negocio al primer agente

¿Qué es un agente de IA? Un agente de IA es un sistema que puede ejecutar varios pasos para alcanzar un objetivo. Según su configuración, puede, por ejemplo, buscar información, elaborar una propuesta o utilizar una herramienta conectada. La aplicación concreta determina qué pasos puede ejecutar por sí mismo.

Para una empresa mediana, un proceso claramente delimitado puede ser un buen punto de partida. En el control de calidad, por ejemplo, un agente podría reunir documentación sobre una desviación y preparar un borrador para el especialista responsable. La revisión profesional sigue siendo necesaria para determinar si las fuentes están completas y qué medidas deben tomarse.

Antes de un proyecto piloto, el área de negocio y el departamento de TI deben definir conjuntamente qué datos se necesitan, quién puede acceder a ellos y cómo se revisarán los resultados. También deben establecer un procedimiento para los resultados erróneos: ¿quién los corrige y cuándo se detiene al agente? Solo con esas reglas puede evaluarse si su uso tiene sentido en el proceso previsto.

Revisar datos y proveedores en el contrato

La documentación de investigación, los datos de producción y la información comercial presentan distintas necesidades de protección. Por ello, las empresas deben revisar el origen, la autorización y la finalidad de uso de los datos para cada acceso previsto. Cuando se trate de datos personales, la revisión de la protección de datos debe formar parte de los preparativos.

Al evaluar ofertas de plataformas de agentes, además del precio cuentan el tratamiento de datos, los derechos de acceso y las responsabilidades. Los departamentos de compras y TI pueden aclarar cómo se factura el uso, qué registros están disponibles y cómo se pueden exportar los datos y las configuraciones si se cambia de proveedor. La oferta debe especificar si el proveedor de servicios utiliza fondos de apoyo y si estos benefician al cliente.

Google Cloud ha anunciado un fondo para su ecosistema mundial de socios. De ello no se deriva para un cliente individual el derecho a recibir una subvención ni a obtener un precio de proyecto determinado.

Aclarar las obligaciones legales y las responsabilidades

El Reglamento europeo de Inteligencia Artificial se aplica de forma gradual. Según la Comisión Europea, desde el 2 de febrero de 2025 está vigente la obligación de que proveedores y responsables del despliegue adopten medidas para fomentar la alfabetización en IA de las personas que se ocupan de su funcionamiento y uso. Las medidas deben tener en cuenta, entre otros aspectos, los conocimientos de las personas implicadas y el contexto de uso.

La clasificación de un sistema de IA como de alto riesgo y las obligaciones que se derivan de ella dependen del sistema concreto, su finalidad y la función que desempeñe la empresa. Su uso en la producción farmacéutica no basta por sí solo para responder a esa pregunta. En aplicaciones relacionadas con la producción o relevantes para la calidad, las empresas también deben revisar por separado los requisitos sectoriales aplicables en cada caso.

Los registros pueden ayudar a garantizar la trazabilidad. Antes de la implantación conviene comprobar qué información debe registrarse y si un producto la proporciona realmente. El mero hecho de denominar agente de IA a una aplicación no genera una pista de auditoría.

Preguntas frecuentes

Fuente de la imagen: generada con IA (noviembre de 2026)

Traducido del original en alemán con inteligencia artificial. La versión alemana es la de referencia.