Mercado de IA para descubrimiento de fármacos: tamaño, cuota de mercado y previsiones 2031

El mercado de la IA para el descubrimiento de fármacos alcanzó un valor de 3700 millones de dólares en 2025 y se prevé que llegue a los 20 840 millones de dólares en 2034 , con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 21,2 % entre 2026 y 2034. La creciente integración de la inteligencia artificial en la identificación de dianas terapéuticas, la optimización de compuestos principales, el descubrimiento de biomarcadores y la selección de candidatos clínicos está transformando los flujos de trabajo de la investigación farmacéutica. El aumento de la capacidad computacional, la creciente disponibilidad de datos biológicos y la presión por reducir los plazos de desarrollo siguen impulsando su adopción en todo el ecosistema global.

En toda Norteamérica, la sólida actividad inversora, la avanzada infraestructura para las ciencias biológicas y la amplia adopción de plataformas computacionales en la nube impulsan la continua expansión del mercado. El mercado de la IA para el descubrimiento de fármacos en la región se beneficia del elevado gasto en I+D farmacéutica y de la creciente colaboración entre las empresas de biotecnología y los proveedores de tecnología de IA. Se prevé un crecimiento regional de entre el 19,5 % y el 22,5 % de tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC ) durante el periodo de pronóstico.

Evaluación y perspectivas del mercado de la IA para el descubrimiento de fármacos

La evolución de los modelos de IA multimodales, las plataformas de química generativa y los algoritmos de aprendizaje automático con orientación biológica ha transformado el descubrimiento de fármacos en muchos sentidos. Cada vez más desarrolladores de fármacos aprovechan los datos genómicos a gran escala y el análisis predictivo para descubrir nuevas dianas y desarrollar nuevos compuestos con mayor rapidez que con los enfoques tradicionales. La mayor implementación de tecnologías de computación de alto rendimiento (HPC) y la computación en la nube está mejorando la eficiencia de la investigación, al tiempo que aumenta la calidad de la selección de candidatos y reduce el riesgo de abandono.

Se prevé que el crecimiento se vea impulsado por la aceleración de las inversiones en medicina de precisión, la colaboración internacional en investigación y el respaldo de los organismos reguladores a las herramientas de descubrimiento de fármacos basadas en IA. La creciente implementación de estas herramientas entre las compañías farmacéuticas de mercados emergentes, como Asia-Pacífico y algunos países de Oriente Medio, está haciendo que el descubrimiento de fármacos mediante IA sea más común. Con los avances en la interoperabilidad de datos y los ecosistemas de investigación digital, es probable que los flujos de trabajo basados ​​en IA se conviertan en una parte integral de la innovación farmacéutica.

Alcance del informe de mercado sobre IA para el descubrimiento de fármacos

Análisis de mercado de la IA para el descubrimiento de fármacos

El crecimiento del mercado de la IA para el descubrimiento de fármacos se debe a la creciente presión sobre las organizaciones farmacéuticas para acortar los ciclos de desarrollo y, al mismo tiempo, mejorar la productividad de la investigación. El descubrimiento de fármacos sigue siendo costoso y requiere mucho tiempo, e implica, por lo general, importantes esfuerzos de cribado y validación. El uso de la IA ayuda a los científicos a trabajar con conjuntos de información biológica complejos, priorizar objetivos, predecir interacciones moleculares y encontrar los mejores candidatos en una etapa temprana del descubrimiento de fármacos. La creciente disponibilidad de datos ómicos, registros electrónicos de salud y evidencia del mundo real contribuye a aumentar la eficiencia de los modelos de IA y su adopción en el ámbito empresarial.

La cadena de valor incluye empresas que recopilan datos, desarrolladores de software de IA, proveedores de tecnología en la nube, empresas biotecnológicas, farmacéuticas e instituciones de investigación. Una mayor cooperación entre todos estos actores contribuye al surgimiento de ecosistemas para el descubrimiento de fármacos. Los avances en la capacidad de procesamiento y las tecnologías de automatización permiten trabajar con grandes conjuntos de datos y modelos complejos.

El análisis del mercado de la IA para el descubrimiento de fármacos indica que la diferenciación competitiva depende cada vez más de conjuntos de datos propios, la precisión de los modelos y las capacidades de traslación. Los líderes del sector siguen mejorando su posición mediante colaboraciones, fusiones y la expansión de sus plataformas. Las empresas buscan desarrollar soluciones integrales para el descubrimiento de dianas terapéuticas, la optimización de compuestos, el descubrimiento de biomarcadores y el apoyo al desarrollo clínico.

IBM Corporation ha estado empleando tecnologías analíticas avanzadas. Por otro lado, NVIDIA Corporation ofrece capacidad de procesamiento para el entrenamiento de modelos complejos. Exscientia plc, BenevolentAI Group, Owkin Inc. y BPGbio Inc. se han centrado en el desarrollo de soluciones de descubrimiento de fármacos basadas en IA. Merck KGaA y Aurigene Pharmaceutical Services Limited están incorporando soluciones de IA en sus operaciones de investigación farmacéutica.

Mercado de la IA para el descubrimiento de fármacos: Perspectivas estratégicas

Perspectivas regionales

Mercado norteamericano de IA para el descubrimiento de fármacos

América del Norte representó entre el 40 % y el 44 % de la cuota de mercado de la IA aplicada al descubrimiento de fármacos en 2025 y sigue siendo el principal contribuyente regional. Una industria farmacéutica altamente desarrollada, una sólida actividad de capital riesgo y el despliegue generalizado de plataformas de IA respaldan el liderazgo regional. Se prevé que el mercado crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 19,5 % al 22,5 % hasta 2034. Las instituciones de investigación y las empresas de biotecnología siguen generando grandes conjuntos de datos adecuados para modelos de descubrimiento basados ​​en aprendizaje automático.

La región también se beneficia de una infraestructura en la nube avanzada y una importante inversión en computación. Las alianzas estratégicas entre proveedores de tecnología, compañías farmacéuticas e instituciones académicas han acelerado la adopción de tecnologías en oncología, enfermedades metabólicas e investigación neurológica. Se espera que el apoyo continuo a las iniciativas de medicina de precisión mantenga un fuerte dinamismo comercial.

Mercado estadounidense de IA para el descubrimiento de fármacos

Estados Unidos representa entre el 76 % y el 80 % de los ingresos de Norteamérica y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 20 % al 23 % . La concentración de líderes farmacéuticos mundiales, empresas emergentes de biotecnología y desarrolladores de IA crea un entorno de innovación favorable. La amplia adopción de plataformas de investigación genómica y metodologías de desarrollo basadas en datos respalda la continua expansión del mercado.

La presencia de empresas como IBM Corporation, NVIDIA Corporation y destacadas farmacéuticas contribuye a una rápida comercialización. Las aplicaciones se extienden cada vez más, desde la identificación de objetivos hasta la generación de moléculas y el diseño de ensayos clínicos. El creciente uso de modelos fundamentales y tecnologías de IA generativa refuerza aún más la posición del país dentro del ecosistema regional.

Mercado europeo de IA para el descubrimiento de fármacos

Europa representó entre el 26 % y el 30 % de la cuota de mercado en 2025 y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 20 % al 23 % . Alemania sigue siendo el mercado regional líder gracias a su sólida capacidad de fabricación farmacéutica y a las importantes inversiones en salud digital. El Reino Unido se beneficia de un ecosistema biotecnológico consolidado y de destacadas empresas de descubrimiento de fármacos centradas en la IA, como BenevolentAI Group y Exscientia plc.

Francia, Italia y España están ampliando su participación mediante iniciativas públicas de investigación, programas de innovación farmacéutica y una mayor inversión en biología computacional. La colaboración transfronteriza, respaldada por marcos de investigación europeos, mejora la capacidad de intercambio de datos y fortalece la competitividad regional. Se prevé que el continuo crecimiento de la medicina de precisión y la investigación sobre enfermedades raras impulse su adopción a largo plazo.

Mercado de IA para el descubrimiento de fármacos en la región Asia-Pacífico

La región Asia-Pacífico representó entre el 22 % y el 26 % de la cuota de mercado en 2025 y se prevé que registre la expansión regional más rápida, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 23 % al 26 % . China lidera la adopción regional gracias a la importante inversión en IA, la creciente innovación farmacéutica y los amplios recursos de datos sanitarios.

Japón, Corea del Sur, India y Australia están incrementando el uso de plataformas de investigación de fármacos basadas en inteligencia artificial. El apoyo gubernamental a la salud digital, la expansión del sector biotecnológico y el creciente desarrollo de la investigación clínica crean condiciones favorables para el crecimiento regional. Las alianzas farmacéuticas internacionales fortalecen aún más el desarrollo del mercado.

Mercado de IA para el descubrimiento de fármacos en Oriente Medio y África

El mercado de Oriente Medio y África sigue siendo relativamente pequeño, pero muestra un potencial creciente. Se proyecta un crecimiento anual compuesto del 17,0 % al 20,0 % durante el período de pronóstico. Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos continúan invirtiendo en transformación digital, infraestructura para ciencias de la vida e iniciativas de innovación en inteligencia artificial.

Sudáfrica lidera la actividad investigadora en África, mientras que otros países de Oriente Medio y África amplían gradualmente sus capacidades biotecnológicas. Se espera que la mejora de la infraestructura de investigación y los programas de modernización de la atención médica impulsen la futura implementación de tecnologías de descubrimiento asistidas por IA en áreas terapéuticas específicas.

Análisis de segmentación

Tipo de fármaco

Se prevé que el sector de fármacos crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 20,0 % al 23,0 % . Las herramientas de IA se aplican cada vez más en el diseño de moléculas, la predicción de estructuras y las actividades de optimización. Las capacidades computacionales mejoradas contribuyen a optimizar la calidad de los candidatos y a reducir las iteraciones experimentales en los distintos programas de desarrollo.

• Molécula pequeña : Ampliamente adoptada debido a los flujos de trabajo de cribado establecidos, los abundantes conjuntos de datos y su gran compatibilidad con las plataformas de modelado predictivo y química generativa.
• Moléculas grandes : Cada vez más importantes para el desarrollo de productos biológicos, donde la IA respalda la ingeniería de proteínas, la optimización de anticuerpos y el análisis de interacciones moleculares complejas.

Tecnología

Se prevé que la tecnología crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 22,0 % al 25,0 % . Las mejoras continuas en los algoritmos, la infraestructura informática y la disponibilidad de datos están acelerando la implementación en los flujos de trabajo de descubrimiento y aumentando la fiabilidad de los modelos.

• Aprendizaje profundo : Permite realizar tareas avanzadas de diseño molecular, interpretación de imágenes y predicción biológica, lo que la convierte en una tecnología fundamental para las plataformas de descubrimiento de próxima generación.
• Aprendizaje automático : Se utiliza ampliamente para la validación de objetivos, la priorización de compuestos, la predicción de toxicidad y el reconocimiento de patrones en grandes conjuntos de datos biomédicos.

Área terapéutica

Se prevé que esta área terapéutica crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 21,0 % al 24,0 % . La diversidad de enfermedades y el aumento de las iniciativas de medicina de precisión fomentan el uso de la IA para identificar nuevas oportunidades terapéuticas y acelerar los plazos de desarrollo.

• Enfermedades metabólicas : Se benefician de amplios conjuntos de datos de pacientes y de un enfoque cada vez mayor en intervenciones personalizadas.
• Enfermedades cardiovasculares : La IA ayuda a identificar biomarcadores y a desarrollar estrategias terapéuticas basadas en el riesgo.
• Oncología : Sigue siendo un área de aplicación importante debido a las elevadas necesidades no cubiertas y a la fuerte actividad inversora.
• Enfermedades neurodegenerativas : El creciente interés se debe a la complejidad de los mecanismos de estas enfermedades, que requieren enfoques analíticos avanzados.

Usuario final

El segmento de usuarios finales muestra una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 20,5 % al 23,5 % . El mercado de la IA para el descubrimiento de fármacos continúa expandiéndose a medida que las organizaciones buscan mejorar la eficiencia, reducir los costos y aumentar las tasas de éxito en todos los procesos de investigación.

• Empresas farmacéuticas y biotecnológicas : Principales empresas comerciales que adoptan la IA para la optimización de carteras, el descubrimiento de objetivos y los programas de desarrollo acelerado.
• Instituciones académicas y de investigación : Contribuyen de manera importante a través de la innovación en algoritmos, la generación de conjuntos de datos y las colaboraciones en investigación.

Resumen de la oportunidad

Análisis de los factores de crecimiento y el impacto de la IA en el mercado del descubrimiento de fármacos.

Mayor necesidad de reducir los costes del desarrollo de fármacos

Los costes del desarrollo de fármacos están aumentando en los principales mercados farmacéuticos, lo que ha impulsado el uso de estrategias basadas en datos para aumentar la eficiencia. La IA proporciona una indicación temprana del potencial de éxito de un fármaco y una asignación más eficiente de los recursos de investigación. El poder predictivo de la IA ayudará a eliminar proyectos fallidos, así como a mejorar los procesos de toma de decisiones en todas las etapas del descubrimiento. Ante la búsqueda de una mayor rentabilidad de la I+D, los sistemas basados ​​en IA se están convirtiendo en una necesidad.

Expansión de los ecosistemas de datos biomédicos

Existe una gran cantidad de datos genómicos, proteómicos, de imagen y clínicos generados por estudios de investigación y proyectos de salud digital. Las soluciones de inteligencia artificial transforman estos conjuntos de datos en valioso conocimiento biológico que ayuda a los investigadores a descubrir nuevas conexiones y posibilidades de tratamiento. Una mayor disponibilidad de datos mejora el rendimiento de los modelos, amplía el alcance de las aplicaciones y ofrece una mayor garantía de éxito en el descubrimiento computacional. Esta situación garantiza una demanda constante de potentes herramientas analíticas. Además, la combinación de diversas fuentes de información permite realizar modelos de enfermedades más detallados y desarrollar enfoques de medicina de precisión. Los algoritmos avanzados de aprendizaje automático pueden revelar nuevos biomarcadores, predecir los resultados de los pacientes y desarrollar nuevos tratamientos. Una mejor calidad e integración de los datos garantizan mejores resultados de las plataformas de descubrimiento basadas en IA.

Avances en la infraestructura de computación de alto rendimiento

El rápido desarrollo de tecnologías como la computación en la nube, las unidades de procesamiento gráfico y los equipos específicos de IA contribuye a la creación de algoritmos más avanzados para el descubrimiento de fármacos. El aumento de la capacidad de procesamiento reduce el tiempo de entrenamiento y permite simular interacciones biológicas con mayor precisión. Las empresas pueden analizar conjuntos de moléculas más amplios y realizar predicciones con mayor rapidez. La inversión en infraestructura informática seguirá siendo fundamental para el desarrollo del mercado a largo plazo. Además, las mejoras en el campo de la computación de alto rendimiento y la IA distribuida permiten analizar conjuntos de datos genómicos, proteómicos y clínicos con mayor agilidad. Gracias a una mayor escalabilidad, es posible identificar los objetivos con mayor precisión y optimizar los candidatos a fármacos.

Tendencias futuras del mercado de la IA para el descubrimiento de fármacos

Crecimiento de las plataformas de biología generativa

Las tendencias del mercado de la IA para el descubrimiento de fármacos apuntan cada vez más hacia sistemas de biología generativa capaces de diseñar moléculas, proteínas y candidatos terapéuticos con mínima intervención humana. Estas plataformas combinan grandes conjuntos de datos biológicos, modelos fundamentales y bucles de retroalimentación de laboratorio automatizados. A medida que mejoran las capacidades de validación, se espera que los enfoques generativos respalden una mayor proporción de los procesos de descubrimiento y mejoren la precisión del diseño de fármacos en múltiples áreas terapéuticas. Además, los avances en la capacidad computacional, los entornos de investigación en la nube y los modelos de IA multimodales permiten una generación de hipótesis y una optimización experimental más rápidas. Las compañías farmacéuticas y biotecnológicas invierten cada vez más en estas tecnologías para reducir los plazos de desarrollo, mejorar las tasas de éxito de los candidatos y acelerar la innovación en áreas con importantes necesidades médicas no cubiertas.

Integración de datos de investigación multimodales

El desarrollo futuro implicará la combinación de información genómica, clínica, de imagen y molecular en entornos de IA unificados. Los sistemas multimodales pueden proporcionar una comprensión biológica más profunda y mejorar la precisión en la identificación de objetivos al descubrir relaciones complejas entre diversas fuentes de datos. Es probable que las organizaciones que adopten marcos analíticos integrados obtengan ventajas competitivas gracias a una mayor capacidad predictiva y mejores resultados traslacionales. Estas plataformas también pueden respaldar un descubrimiento más eficiente de biomarcadores, la estratificación de pacientes y la optimización de la terapia, lo que ayuda a los investigadores a tomar decisiones mejor fundamentadas durante todo el proceso de desarrollo de fármacos. A medida que las tecnologías de integración de datos maduren, se espera que la IA multimodal desempeñe un papel cada vez más importante en la aceleración de la medicina de precisión y la mejora de la productividad general de I+D.

Oportunidades de mercado para la IA en el descubrimiento de fármacos

Expansión en regiones farmacéuticas emergentes

Los centros emergentes de biotecnología ofrecen un importante potencial de inversión a medida que los gobiernos fortalecen sus capacidades de innovación en el sector salud. El aumento de la infraestructura de investigación, los programas de salud digital y la disponibilidad de mano de obra cualificada crean condiciones favorables para su adopción. Las previsiones del mercado de la IA para el descubrimiento de fármacos indican oportunidades sustanciales para los proveedores de plataformas que establezcan alianzas regionales y ecosistemas de descubrimiento localizados que impulsen la innovación farmacéutica. Además, la creciente colaboración entre instituciones académicas, empresas de biotecnología, proveedores de atención médica y agencias gubernamentales fomenta la innovación y acelera la adopción de tecnología. Se espera que las inversiones en marcos de intercambio de datos, instalaciones de investigación avanzadas y la modernización regulatoria mejoren la madurez del ecosistema. Estos avances pueden contribuir a un desarrollo de fármacos más rápido, atraer inversión internacional y fortalecer la posición competitiva de los mercados emergentes de ciencias de la vida.

Programas de descubrimiento de enfermedades raras basados ​​en inteligencia artificial

Las enfermedades raras siguen estando infrarrepresentadas en los modelos tradicionales de desarrollo de fármacos debido a los limitados incentivos comerciales, las pequeñas poblaciones de pacientes y las dificultades para generar conjuntos de datos clínicos a gran escala. Las plataformas basadas en IA están ayudando a superar estas barreras al permitir el análisis eficiente de datos limitados, la identificación de nuevos mecanismos biológicos y el descubrimiento de posibles dianas terapéuticas que de otro modo podrían pasar desapercibidas. Las técnicas avanzadas de aprendizaje automático también pueden acelerar la priorización de candidatos y respaldar estrategias de investigación más rentables. Las organizaciones que desarrollan soluciones especializadas para enfermedades raras basadas en IA pueden obtener ventajas estratégicas mediante plazos de descubrimiento más rápidos, una mayor eficiencia en la investigación y capacidades diferenciadas que permiten la innovación en áreas terapéuticas poco atendidas. A medida que el interés por la medicina de precisión sigue creciendo, se espera que las aplicaciones de IA centradas en enfermedades raras atraigan una mayor inversión y colaboración estratégica en todo el ecosistema sanitario.

Sobre el autor (Tecnología, medios y telecomunicaciones Equipo de investigación)

Ankita Mittal

Gerente,
Investigación y asesoramiento de mercados

Ankita es una profesional dinámica en investigación de mercados y consultoría con más de 8 años de experiencia en los sectores de tecnología, medios de comunicación, TIC, electrónica y semiconductores. Ha liderado y ejecutado con éxito más de 100 proyectos de consultoría e investigación para clientes globales como Microsoft, Oracle, NEC Corporation, SAP, KPMG y Expeditors International. Sus principales competencias incluyen la evaluación de mercado, el análisis de datos, la previsión, la formulación de estrategias, la inteligencia competitiva y la redacción de informes.

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