ഫേസ് III പരീക്ഷണങ്ങളിൽ പരാജയപ്പെടുന്ന ഒരു മരുന്ന് $500M–$1B ചെലവഴിച്ചിരിക്കും. അതേ പരാജയം AI സിദ്ധാന്ത ഘട്ടത്തിൽ കണ്ടെത്തുന്നു, മൊത്തം ചെലവ് $100K-ൽ താഴെ ആയിരിക്കുമ്പോൾ. AI നിക്ഷേപത്തിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും കൂടുതൽ പ്രയോജനം ലഭിക്കുന്ന വിഭാഗമായി R&D-യെ ഇപ്പോൾ ഏകദേശം 40% എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾ റാങ്ക് ചെയ്യുന്നു.
This article was translated from the English original. Translations are machine-assisted and reviewed on a rolling basis.
പരമ്പരാഗത R&D-യുടെ സാമ്പത്തികശാസ്ത്രം ഒരു വേദനാജനകമായ അസമമിതിക്ക് ചുറ്റും ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു: പ്രക്രിയയിൽ പിന്നീട് ഒരു പരാജയം സംഭവിക്കുന്തോറും അതിന്റെ ചെലവ് കൂടുന്നു. ബെഞ്ചിൽ പരാജയപ്പെടുന്ന ഒരു സിദ്ധാന്തത്തിന് ദിവസങ്ങളും ആയിരക്കണക്കിന് ഡോളറും മാത്രമേ ചെലവാകൂ. ഫേസ് III ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ കണ്ടെത്തുന്ന അതേ പരാജയം വർഷങ്ങളും കോടിക്കണക്കിന് ഡോളറും ചെലവഴിച്ചിരിക്കും. സ്റ്റേജ്-ഗേറ്റ് R&D എന്ന മുഴുവൻ വിഭാഗവും ഈ അസമമിതി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതാണ് — മോശം ആശയങ്ങളെ കഴിയുന്നത്ര നേരത്തെ ഇല്ലാതാക്കാൻ.
AI ലക്ഷ്യം മാറ്റുന്നില്ല. മോശം ആശയങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുന്ന വേഗതയും കൃത്യതയും, നല്ല ആശയങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്ന വ്യാപ്തിയും ആണ് അത് മാറ്റുന്നത്.
01 — ഇടുങ്ങിയ അന്വേഷണത്തിൽ നിന്ന് വിപുലീകൃത ഓപ്ഷൻ സ്പേസിലേക്ക്
R&D-യിൽ AI മാറ്റുന്ന ആദ്യ കാര്യം അന്വേഷണത്തിന്റെ വ്യാപ്തിയാണ്. മനുഷ്യ ഗവേഷകർ, എത്ര വിദഗ്ധരായാലും, ഒരു തൊഴിൽ ജീവിതകാലത്ത് വായിക്കാനും സമന്വയിപ്പിക്കാനും പരീക്ഷിക്കാനും കഴിയുന്നതിനാൽ പരിമിതരാണ്. AI സിസ്റ്റങ്ങൾ അങ്ങനെയല്ല.
Merck KGaA അതിന്റെ കോമ്പൗണ്ട് ലൈബ്രറിയിലുടനീളം കെമിക്കൽ ടാർഗെറ്റുകൾ വെർച്വലായി സ്ക്രീൻ ചെയ്യാൻ AI വിന്യസിക്കുന്നു. ഈ സിസ്റ്റത്തിന് മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ 60 ബില്യണിലധികം കെമിക്കൽ ടാർഗെറ്റുകൾ സ്ക്രീൻ ചെയ്യാൻ കഴിയും, മനുഷ്യ കെമിസ്റ്റുകൾ പിന്നീട് വിലയിരുത്തുന്ന ഷോർട്ട്ലിസ്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നു. മുമ്പ് വർഷങ്ങളുടെ പരീക്ഷണ പ്രവർത്തനം ആവശ്യമായിരുന്നത് ഒരു പ്രീ-സ്ക്രീനിംഗ് ഘട്ടത്തിലേക്ക് ചുരുക്കിയിരിക്കുന്നു. ഫലം വേഗത മാത്രമല്ല — അത് അടിസ്ഥാനപരമായി വലിയ ഒരു അന്വേഷണ സ്പേസാണ്. ഈ സമീപനത്തിലൂടെ സമയത്തിലും ചെലവിലും 70% ലാഭം Merck KGaA റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു.
Insilico Medicine-ന്റെ ഏജന്റിക് റിസർച്ച് പ്ലാറ്റ്ഫോം ഇത് കൂടുതൽ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നു: ടാർഗെറ്റ് തിരിച്ചറിയലിൽ നിന്ന് പ്രീക്ലിനിക്കൽ കാൻഡിഡേറ്റ് വരെയുള്ള എൻഡ്-ടു-എൻഡ് AI-ചാലിത മരുന്ന് രൂപകൽപ്പന. കമ്പനിയുടെ പ്രീക്ലിനിക്കൽ കാൻഡിഡേറ്റിലേക്കുള്ള ശരാശരി സമയം ഇപ്പോൾ 13 മാസമാണ് — അഞ്ച് വർഷം മുമ്പ് പരമ്പരാഗത ഫാർമസ്യൂട്ടിക്കൽ R&D-യിൽ അസംഭവ്യമെന്ന് കണക്കാക്കപ്പെട്ടിരുന്ന ഒരു സമയരേഖ.
02 — നേരത്തെ പരാജയപ്പെടുക അല്ലെങ്കിൽ ചെലവേറിയ രീതിയിൽ പരാജയപ്പെടുക
പരമ്പരാഗത R&D ചെലവ് ഘടന ഒരു കാസ്കേഡ് ആണ്. ഓരോ ഘട്ടവും അതിന്റെ മുമ്പുള്ളതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ മൂലധനം ചെലവഴിക്കുന്നു. ഫേസ് III-ൽ എത്തി പരാജയപ്പെടുന്ന ഒരു മരുന്ന് കാൻഡിഡേറ്റ് ഒരു തിരിച്ചുവരവുമില്ലാതെ നിക്ഷേപത്തിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും ആഗിരണം ചെയ്തിരിക്കും. പരാജയം കണ്ടെത്തുന്നത് കഴിയുന്നത്ര ആദ്യ ഘട്ടത്തിലേക്ക് നീക്കുന്നതിലൂടെ AI ചെലവ് മോഡൽ മാറ്റുന്നു.
Lundbeck-ന്റെ ന്യൂറോസയൻസ് R&D പ്രോഗ്രാമിലുടനീളമുള്ള AI വിന്യാസം നേരത്തെ പരാജയപ്പെടുക എന്ന തത്വം പ്രായോഗികമായി വ്യക്തമാക്കുന്നു. കമ്പനി 54 ദശലക്ഷം മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു നോളജ് ഗ്രാഫ് നിർമ്മിച്ചു, ഇത് പരമ്പരാഗത സാഹിത്യ അവലോകനത്തേക്കാൾ 80% വേഗത്തിലുള്ള ടാർഗെറ്റ് തിരിച്ചറിയലോടെ മരുന്ന് ടാർഗെറ്റുകളും വിരുദ്ധ ഘടകങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ AI-യെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ചെലവേറിയ ലാബ് ജോലിയിലേക്ക് മുന്നേറുമായിരുന്ന ടാർഗെറ്റുകൾ നോളജ് സിന്തസിസ് ഘട്ടത്തിൽ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
സമയരേഖയുടെ മറ്റേ അറ്റത്ത് Ignota Labs ഈ തത്വം പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു: പരീക്ഷണങ്ങളിൽ പരാജയപ്പെട്ട ഉപേക്ഷിക്കപ്പെട്ട മരുന്ന് കാൻഡിഡേറ്റുകൾ AI ഉപയോഗിച്ച് പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്തു, $1 ദശലക്ഷത്തിൽ താഴെ ചെലവിൽ രണ്ട് വർഷത്തിനുള്ളിൽ അവയെ ക്ലിനിക്കൽ പ്രോഗ്രാമുകളിലേക്ക് തിരികെ കൊണ്ടുവന്നു. പരമ്പരാഗത പുനർരൂപകൽപ്പനയ്ക്ക് ഏഴ് മുതൽ എട്ട് വർഷവും $10 ദശലക്ഷമോ അതിലധികമോ ആവശ്യമായി വരുമായിരുന്നു. AI ശാസ്ത്രത്തെ എളുപ്പമാക്കിയില്ല. അത് ആവർത്തന ചക്രത്തെ ചെറുതാക്കി.
03 — ഭൗതിക പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളിൽ നിന്ന് വെർച്വൽ വാലിഡേഷനിലേക്ക്
ഉൽപ്പന്ന വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം — ഫാർമസ്യൂട്ടിക്കൽസ് മാത്രമല്ല — WEF/Accenture 2026 റിപ്പോർട്ട് കണ്ടെത്തുന്നത് AI ആദ്യ ഘട്ട പരിശോധനയെ ഭൗതികത്തിൽ നിന്ന് വെർച്വലിലേക്ക് മാറ്റുന്നു എന്നാണ്. യുക്തി സ്ഥിരമാണ്: ഡിജിറ്റൽ ട്വിനുകൾക്കും സിമുലേഷനുകൾക്കും ഭൗതിക പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും ചെലവിന്റെ ഒരു അംശത്തിലും സമയത്തിന്റെ ഒരു അംശത്തിലും വാലിഡേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പരിശോധന ഇതിനകം കടന്ന ഉയർന്ന ആത്മവിശ്വാസമുള്ള ചെറിയ എണ്ണം കാൻഡിഡേറ്റുകൾക്ക് മാത്രമായി ഭൗതിക പരിശോധന നീക്കിവയ്ക്കുന്നു.
Landing Med സെൽ കൾച്ചർ പ്രോസസ്സിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ AI-പവർഡ് ലിക്വിഡ് ഹാൻഡ്ലിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, മണിക്കൂറിൽ 12-ൽ നിന്ന് 60 സാമ്പിളുകളിലേക്ക് സ്ക്രീനിംഗ് ത്രൂപുട്ട് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു — 5× ഉൽപ്പാദനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തൽ — 13 ദശലക്ഷത്തിലധികം സ്ക്രീനിംഗുകൾ നടത്തുന്നു. ഇപ്പോൾ കമ്പ്യൂട്ടേഷണലായി ലഭ്യമായ വാലിഡേഷൻ ജോലിയുടെ അളവ് മനുഷ്യ-പ്രവർത്തിത ത്രൂപുട്ടിൽ കൈവരിക്കാൻ കഴിയുമായിരുന്നില്ല.
സോഫ്റ്റ്വെയർ R&D-യിൽ Google-ന്റെ AI വിന്യാസം അതേ ഘടനാപരമായ യുക്തി പിന്തുടരുന്നു: LLM-കൾ സിന്തറ്റിക് ടെസ്റ്റ് ഇന്ററാക്ഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, സുരക്ഷാ പരിശോധന ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ ടെസ്റ്റിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോകളിലെ ഏകദേശം 12% ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതായി കാണിച്ചിരിക്കുന്നു. തത്വം — ചെലവേറിയ മനുഷ്യ അവലോകനത്തിന് പ്രതിജ്ഞാബദ്ധമാകുന്നതിന് മുമ്പ് ടെസ്റ്റിംഗ് ഉപരിതലം വിപുലീകരിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുക — ഡൊമെയ്നുകളിലുടനീളം ഒരുപോലെയാണ്.
04 — ഹ്രസ്വ പഠന ചക്രങ്ങൾ ഒരു പ്രവർത്തന മോഡലായി
R&D-യിലേക്ക് AI കൊണ്ടുവരുന്ന ഏറ്റവും ആഴത്തിലുള്ള മാറ്റം ഒറ്റപ്പെട്ട വേഗതയോ വ്യാപ്തിയോ അല്ല. അത് സിദ്ധാന്തം, പരീക്ഷണം, പഠനം എന്നിവയ്ക്കിടയിലുള്ള ഇടവേളയുടെ തകർച്ചയാണ്. പരമ്പരാഗത R&D പഠന ചക്രങ്ങൾ മാസങ്ങളിലോ വർഷങ്ങളിലോ അളക്കുന്നു. AI-പ്രാപ്തമാക്കിയ R&D പഠന ചക്രങ്ങൾ ദിവസങ്ങളിലോ ആഴ്ചകളിലോ അളക്കുന്നു. ഇത് ഒരു ഗവേഷണ സ്ഥാപനത്തിന്റെ പ്രവർത്തന മോഡലിനെ മാറ്റുന്നു.
SandboxAQ ഒരു പോയിന്റ്-ഇൻ-ടൈം ടൂളിനുപകരം തുടർച്ചയായ ഗവേഷണ സഹായിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ശ്രേണീകൃത ഏജന്റിക് കോ-റിസർച്ചർ നിർമ്മിച്ചു. ഈ സിസ്റ്റം സമാന്തര അന്വേഷണങ്ങൾ നടത്തുന്നു, സാഹിത്യത്തിലും ആന്തരിക ഡാറ്റയിലുമുള്ള ഫലങ്ങൾ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ വിലയിരുത്തലിനായി മനുഷ്യ ഗവേഷകർക്ക് കണ്ടെത്തലുകൾ എസ്കലേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഇതിന്റെ നേരിട്ടുള്ള ഫലമായി 4× പ്രോജക്ട് ത്രൂപുട്ടും 50% മത്സര സമയത്തിലെ കുറവും SandboxAQ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു.
JLL-ന്റെ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ടെക്നോളജി ടീമുകൾക്കുള്ള എൻഡ്-ടു-എൻഡ് AI പ്രാപ്തമാക്കൽ ഒരു നോൺ-സയൻസ് സന്ദർഭത്തിൽ അതേ കൂട്ടിച്ചേർക്കൽ പ്രഭാവം പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു. ഫ്രണ്ട്എൻഡ് ഡെവലപ്മെന്റ് ടീമുകൾ പതിവ് ജോലികളിൽ 75–85% സമയ ലാഭം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു, പ്രോഗ്രാമിലുടനീളം 30% റിസോഴ്സ് കുറവോടെ. സംവിധാനം ഒരുപോലെയാണ്: AI ടെസ്റ്റ്-ബിൽഡ്-വാലിഡേറ്റ് ചക്രം ചുരുക്കുന്നു, കൂടാതെ മനുഷ്യ ശേഷി അത് ആവശ്യമുള്ള തീരുമാനങ്ങളിലേക്ക് മാറുന്നു.
മുന്നിലേക്ക് കുതിക്കുന്ന R&D സ്ഥാപനങ്ങൾ വെറും AI ടൂളുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക മാത്രമല്ല ചെയ്യുന്നത്. അവർ പോർട്ട്ഫോളിയോ ഗവേണൻസ് പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു, സ്വീകാര്യമായ ആദ്യ ഘട്ട പരാജയം എന്താണെന്ന് പുനർനിർവചിക്കുന്നു, കൂടാതെ മനുഷ്യ അവലോകന ചക്രങ്ങൾക്ക് പകരം AI ഔട്ട്പുട്ടുകൾക്ക് ചുറ്റും തീരുമാന ഗേറ്റുകൾ പുനഃസംഘടിപ്പിക്കുന്നു. സാങ്കേതികവിദ്യ സമയരേഖ ചുരുക്കുന്നു. ചുരുക്കൽ മത്സര മേൽക്കൈയായി മാറുന്നുണ്ടോ എന്ന് സംഘടനാ വാസ്തുവിദ്യ നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
Frequently asked questions
How is AI accelerating drug discovery?+
AI enables organizations to screen billions of molecular candidates computationally before committing to lab work. Merck KGaA can virtually screen over 60 billion chemical targets in minutes, narrowing to a shortlist for human review — compressing what previously took years into weeks.
What is virtual-first validation in R&D?+
It means shifting most early testing from physical prototypes to simulations and digital twins, reserving physical testing only for high-confidence candidates. This lowers the cost and cycle time of early R&D, allowing more programmes to run simultaneously.
How much can AI reduce R&D cycle times?+
The WEF/Accenture 2026 report cites 20–80% acceleration in R&D cycle times across product industries, up to 50% reduction in time-to-market, and 70% increase in R&D success rates.
Free download
2026 AI Transformation Executive Brief
The WEF data, distilled. Key findings, adoption stages, and the five structural decisions — in one PDF. Or read it now: The 15% Gap (PDF).