Novartis zwiększa wykorzystanie sztucznej inteligencji w odkrywaniu i rozwoju leków

Prezes Novartisa zapowiedział plan zwiększenia roli sztucznej inteligencji (AI) w pracach badawczo-rozwojowych firmy. Novartis zamierza dalej rozwijać inwestycje w narzędzia AI, aby ograniczać czas potrzebny na opracowanie nowych leków oraz poprawiać wyniki badań klinicznych.

Spółka podkreśla, że to element szerszego podejścia do cyfryzacji całego procesu: od etapu odkrywania leków po rozwój i prowadzenie badań. W praktyce chodzi m.in. o wykorzystanie AI w analizie danych, projektowaniu badań i wyborze cząsteczek.

Novartis działa w segmencie dużych globalnych firm farmaceutycznych skoncentrowanych na lekach na receptę i terapiach złożonych. Taki model wiąże się z długimi cyklami rozwoju i wysokimi kosztami. Ponieważ konkurenci również inwestują w cyfrowe narzędzia, szersze wykorzystanie AI w kluczowych obszarach, takich jak przesiew cząsteczek, projektowanie badań oraz analiza danych, może wpływać na tempo, z jakim firma wprowadza nowe produkty do swojego pipeline’u.

Dla inwestorów śledzących notowania SWX:NOVN istotne są wypowiedzi prezesa, które sygnalizują przesunięcie wewnątrz firmy. Może ono stopniowo zmienić sposób alokacji zasobów w R&D w kolejnych latach. Na razie nie wiadomo, jak przełoży się to na koszty, terminy uzyskiwania zgód regulacyjnych ani strukturę portfolio. Kierunek zmian wskazuje jednak na rosnące oparcie decyzji w kluczowych obszarach badawczych na danych.

W tle tych zapowiedzi Novartis balansuje między umiarkowanymi prognozami na 2026 rok a mieszanymi ostatnimi wynikami. W II kwartale 2026 roku spółka miała 14 408 mln USD przychodów netto, wobec 14 054 mln USD rok wcześniej. Zysk netto wyniósł 3 264 mln USD, wobec 4 041 mln USD przed rokiem. Jednocześnie Novartis wykazał wyższe odpisy z tytułu utraty wartości aktywów niematerialnych: 199 mln USD wobec 92 mln USD.

Na cały 2026 rok spółka prognozuje niskojednocyfrowy wzrost przychodów netto oraz niskojednocyfrowy spadek podstawowego zysku operacyjnego. W takim otoczeniu wykorzystanie AI w projektowaniu badań, doborze cząsteczek i analizie danych wygląda raczej jak wewnętrzne narzędzie ukierunkowane na produktywność i efektywność w R&D, a nie jak szybki sposób na poprawę wyników.

Dla inwestorów kluczowe pytanie brzmi, czy Novartis zdoła przełożyć te inwestycje w AI na stabilniejszy napływ zatwierdzeń, w tym dla terapii takich jak Fabhalta, oraz na bardziej efektywne wykorzystanie wydatków na R&D w czasie. W branży podobne działania podejmują też m.in. Pfizer, Roche i Bristol Myers Squibb, które również intensywnie inwestują w zdolności związane z AI.

Szersze wdrażanie AI w odkrywaniu leków wzmacnia narrację, że korzyści z poprawy efektywności operacyjnej oraz rozwój zaawansowanych terapii mogą pomagać Novartis w kontrolowaniu kosztów i wspierać marże w długim terminie. Wzrost odpisów z tytułu utraty wartości oraz prognoza niskojednocyfrowego spadku podstawowego zysku operacyjnego pokazują jednak, że korzyści z produktywności wynikające z AI nie są jeszcze widoczne w raportowanej rentowności. Może to osłabiać oczekiwania budowane przez optymistyczne spojrzenie na pipeline.

Szczegółowy wpływ AI na odsetek powodzeń w badaniach klinicznych, terminy rozwoju oraz mix wysoko wartościowych terapii, takich jak radioligand i terapie genowe, nie został w pełni opisany w dotychczasowej narracji. Może to dodać kolejny wymiar do oceny sytuacji w miarę postępu projektów.

Ryzyka i potencjalne korzyści, które inwestorzy powinni rozważyć

• Wyższe odpisy z tytułu utraty wartości aktywów niematerialnych oraz prognoza niskojednocyfrowego spadku podstawowego zysku operacyjnego pokazują, że obecna jakość zysków i zwrot z wcześniejszych inwestycji pozostają obszarem do wnikliwej oceny.

• Duże programy AI mogą być kosztowne i trudne do wdrożenia w całym dziale R&D. Jeśli efekty będą słabsze lub wolniejsze niż zakładano, Novartis może odnieść ograniczone korzyści, podczas gdy konkurenci, tacy jak Roche lub Bristol Myers Squibb, mogą działać szybciej.

• Skalowanie AI w odkrywaniu i rozwoju leków może pomóc Novartis w priorytetyzacji aktywów o wyższym prawdopodobieństwie powodzenia. Może to wspierać bardziej zbalansowany pipeline i sprawiać, że prognoza przychodów netto będzie w przyszłości łatwiejsza do osiągnięcia.

• Jeśli procesy wspierane przez AI usprawnią projektowanie badań i interpretację danych, firma może prowadzić bardziej ukierunkowane badania dla terapii takich jak Fabhalta oraz innych leków specjalistycznych. Może to wzmocnić jej pozycję w obszarach, gdzie konkurują także m.in. AstraZeneca, Pfizer i inni.

Co obserwować w kolejnych miesiącach

Inwestorzy powinni śledzić, jak często Novartis łączy inicjatywy AI z konkretnymi kamieniami milowymi w pipeline, takimi jak odczyty wyników z badań klinicznych, złożenia wniosków do regulatorów oraz uzyskiwanie zgód dla produktów w kluczowych obszarach, m.in. chorobach nerek, onkologii i terapii genowej. Ważne będzie również obserwowanie, czy przyszłe aktualizacje wyników pokażą jakąkolwiek zmianę w produktywności R&D lub w trendach dotyczących odpisów, gdy narzędzia AI będą wdrażane szerzej.

Kluczowe będą też informacje od zarządu o kosztach wdrożenia tych systemów oraz porównania, jak konkurenci wykorzystują AI w swoich pipeline’ach. To pozwoli ocenić, czy Novartis uzyskuje przewagę konkurencyjną, czy po prostu utrzymuje tempo rynkowe.