O Claude Science mostra para onde vamos; mas a oportunidade está nos serviços que permitem fazer investigação em IA regulada. Os ambientes de trabalho científicos estão a entrar na indústria farmacêutica mais rapidamente do que a maturidade dos mecanismos de governação, validação e controlo de evidência. Para as equipas de I&D que já estão a testar o Claude Science ou ferramentas semelhantes, a questão já não é se são úteis. A questão é se a organização dispõe dos dados, da governação, dos processos de validação, dos requisitos de compliance e dos controlos operacionais necessários para as escalar com segurança.

É neste gap que a BI4ALL pode intervir: transformar a aceleração da investigação numa capacidade empresarial governada, através de uma sprint de preparação, um piloto governado e um modelo operacional escalável.

A Anthropic lançou o Claude Science a 30 de junho de 2026 como um ambiente de trabalho de IA para cientistas. Este lançamento é relevante porque reduz o atrito na investigação computacional, mas deve ser visto como um ponto de partida — não como a totalidade da oportunidade. O Claude Science é apenas um exemplo de uma transformação mais ampla rumo a ambientes de trabalho científicos agênticos, copilotos científicos, ferramentas automatizadas de revisão de literatura, agentes de biologia computacional e ambientes de geração de evidência assistidos por IA. Para organizações reguladas, a questão não é se um produto específico terá sucesso; é se esta nova classe de ferramentas entra na indústria farmacêutica através de canais governados ou de experimentação descontrolada.

O Claude Science liga-se a mais de 60 bases de dados científicas, submete workloads computacionais a clusters de alto desempenho próprios ou a recursos cloud sob demanda, e assegura a rastreabilidade (provenance), permitindo que os resultados possam ser associados ao código e às interações que os geraram. Funciona com base no Claude Opus 4.8, integrando um agente coordenador e um agente revisor responsável por validar citações e cálculos. Isto oferece garantias ao nível do produto, mas não assegura controlo empresarial sobre elegibilidade de dados, classificação de workflows, responsabilidade humana, evidência de validação e preparação para auditorias.

Os primeiros sinais são promissores, mas representam evidência de lançamento — não validação ao nível empresarial

A Anthropic e os materiais de lançamento referem ganhos na aceleração da revisão de literatura e na análise genómica, suportados por mecanismos de rastreabilidade e validação por agente revisor. Estes exemplos demonstram por que razão os líderes da indústria farmacêutica devem prestar atenção, mas não comprovam a prontidão para a utilização em contextos regulados, incluindo processos GxP-adjacentes ou que influenciem submissões.

Para áreas como descoberta de fármacos, genómica, biologia computacional e geração de evidência, a tendência é clara: os ambientes de trabalho científicos estão a evoluir para ambientes operacionais de investigação. A governação deixou de ser um complemento — passou a ser um critério de decisão.

A parte que realmente importa para os líderes do setor farmacêutico

A questão prática para os líderes do setor farmacêutico é saber se estas plataformas de trabalho podem ser utilizadas sem criar exposição não controlada à ciência proprietária, a dados derivados de pacientes, a evidência GxP e à tomada de decisão regulada. O nível de controlo necessário varia entre investigação exploratória em I&D, análises adjacentes a GxP e outputs assistidos por IA que possam influenciar decisões reguladas; o modelo operacional deve distinguir claramente entre estes cenários desde o início.

Esta questão torna-se urgente quando os cientistas já estão a experimentar plataformas de trabalho com IA, as equipas de IT de I&D são pressionadas para disponibilizar acesso, as áreas de Qualidade e Compliance ainda não sabem como classificar o risco, a Data Governance não consegue ainda demonstrar que dados podem ser utilizados como contexto para modelos, e os executivos exigem aceleração sem exposição regulatória.

O ponto de entrada prático para este desafio é um sprint de preparação. Em duas a três semanas, a BI4ALL pode apoiar uma organização farmacêutica a dar prioridade a casos de uso de investigação assistida por IA, classificar riscos, mapear dados elegíveis, avaliar necessidades de conectores e anonimização, testar controlos atuais e definir o backlog para um piloto governado. A proposta torna-se concreta: não se trata de governança genérica de IA, mas sim de um caminho prático desde a experimentação até à adoção controlada.

A Anthropic fez uma escolha de design que altera a conversa ao nível empresarial. O Claude Science pode ser executado localmente em macOS ou Linux, ou ligar-se a infraestruturas remotas através de Secure Shell ou de um nó de login de High-Performance Computing.

Os datasets brutos e ficheiros intermédios permanecem na infraestrutura do laboratório; apenas o contexto necessário para cada passo analítico é enviado para os servidores da Anthropic.

Isto é relevante, mas não é suficiente para utilização em ambientes empresariais regulados.

Empresas como a Johnson & Johnson, a Roche e AstraZeneca gerem bibliotecas moleculares e pipelines de ensaios clínicos com dados de pacientes, elevado valor competitivo e exigências regulatórias rigorosas. GxP, RGPD e controlos internos continuam a aplicar-se. A afirmação “os dados brutos permanecem localmente” responde a uma questão, mas deixa várias em aberto:

• Quem decide que datasets são elegíveis para entrar numa sessão?
• Como é removida a informação identificável de pacientes antes de qualquer contexto sair do perímetro?
• Como pode uma equipa de compliance provar, meses depois, o que o modelo viu e o que produziu?
• Como se garante a consistência de dados de referência e dados mestres em todos os estudos e sistemas que alimentam a plataforma?

Estas são questões de governança e gestão de dados. É aqui que a BI4ALL e o seu Centro de Excelência em Data Strategy and Governance acrescentam valor.

Para empresas farmacêuticas de primeira linha, o valor não está em substituir a governança existente, mas em estender controlos já maduros a uma nova classe de ferramentas de investigação agentic, mais rapidamente do que um programa interno normalmente conseguiria.

Para empresas farmacêuticas de média dimensão e biotecnológicas, o valor está em construir simultaneamente a base e os controlos específicos da ferramenta.

A ponte: de uma ferramenta poderosa a uma capacidade conforme

A maioria das grandes empresas farmacêuticas já dispõe de programas maduros de governança, master data e anonimização. No entanto, esses controlos — incluindo RBAC e regras de anonimização — foram concebidos antes de as plataformas de trabalho com IA agentic começarem a enviar contexto científico selecionado para infraestruturas externas de modelos. A BI4ALL ajuda a estender esses controlos em semanas, em vez de esperar por um programa interno de vários trimestres para definir o modelo de raiz. A abordagem é agnóstica à ferramenta, aplicando-se ao Claude Science hoje e às ferramentas agentic que surgirem no futuro.

Porquê a BI4ALL num mercado já saturado?
Os fornecedores de modelos disponibilizam a plataforma de trabalho. As empresas de descoberta de fármacos nativas em IA aceleram tarefas científicas específicas. As plataformas de I&D governam atividades dentro dos seus próprios ecossistemas. As grandes consultoras vendem programas abrangentes de transformação e validação. Os players especializados no setor farmacêutico já incorporam governança de IA em funções como farmacovigilância, mas essa especialização está construída em torno dos seus próprios sistemas e serviços, não como uma camada de controlo independente e agnóstica à ferramenta que o cliente possa ligar a qualquer plataforma.

A vantagem da BI4ALL é mais focada, mais rápida e mais operacional: ligamos a plataforma de investigação escolhida ao ecossistema empresarial governado. Isto inclui regras de elegibilidade de dados, definição de âmbito de conectores, anonimização, RMDM (Reference & Master Data Management), controlos de qualidade, linhagem de dados, evidência de auditoria, padrões de validação, workflows de revisão humana e um modelo operacional entregue como uma única camada de controlo — e não como múltiplas iniciativas de consultoria desconectadas.

Isto não é um simples exercício de integração. Os dados farmacêuticos estão distribuídos por sistemas validados, plataformas de investigação, ambientes laboratoriais, repositórios documentais, plataformas de dados em cloud e datasets clínicos controlados. A anonimização exige base legal, avaliação do uso pretendido, análise de risco de reidentificação e regras claras sobre quem pode reverter a tokenização quando necessário. A validação depende do contexto de utilização, e não do nome da ferramenta. Dado que modelos, prompts, conectores, workflows e comportamentos de revisão podem evoluir, a garantia deve ser monitorizada continuamente, e não apenas documentada uma única vez.

A direção regulatória já é clara. O draft guidance da FDA de 2025 para IA que suporta a tomada de decisão regulatória em medicamentos e produtos biológicos destaca o contexto de uso, a credibilidade do modelo, a avaliação baseada em risco e a documentação como expectativas centrais. O reflection paper da EMA sobre IA ao longo do ciclo de vida dos medicamentos enfatiza a qualidade dos dados, representatividade, supervisão humana, governança, implementação, monitorização e interação regulatória. Em janeiro de 2026, a FDA e a EMA publicaram conjuntamente os dez Princípios Orientadores de Boas Práticas de IA no Desenvolvimento de Medicamentos, alinhando pela primeira vez as expectativas de ambas as entidades ao longo de todo o ciclo de vida dos medicamentos. O EU AI Act acrescenta um regime mais abrangente baseado no risco, onde classificação, documentação técnica, transparência, supervisão humana e controlos ao longo do ciclo de vida são determinantes.

Para o setor farmacêutico, a implicação é clara: a investigação assistida por IA deve estar ligada, desde o início, à governança de dados, qualidade, validação e gestão de evidência.

Conectores de dados personalizados. Avaliamos, desenhamos e, quando apropriado, apoiamos a implementação dos conectores de que uma organização necessita — personalizados ou standard — entre os seus sistemas internos e o Claude Science ou ferramentas semelhantes. Isto inclui acesso seguro a dados mestre, dados de estudos, sistemas laboratoriais e plataformas documentais como o Veeva Vault, com cada ligação devidamente delimitada, registada e com responsabilidade atribuída. Os investigadores acedem a dados aprovados através de um percurso governado, em vez de extrações ad hoc.

Pipelines de anonimização e desidentificação. Antes de qualquer contexto chegar a um ambiente externo, os campos sensíveis são removidos, mascarados ou tokenizados. Desenhamos estes pipelines em conjunto com as equipas de compliance e legal do cliente, alinhados com o RGPD e com standards aplicáveis a dados clínicos, mantendo a tokenização reversível dentro da organização quando a reidentificação é legalmente necessária — por exemplo, para seguimento em farmacovigilância, exercício de direitos dos titulares de dados ou inspeções regulatórias. Standards como CDISC e SEND fornecem uma base estruturada para aplicar desidentificação consistente entre estudos.

Middleware de verificação e controlo (gating). Apoiamos o desenho e implementação de uma camada de controlo entre o investigador e o modelo. Esta camada valida identidade e função, confirma a elegibilidade dos datasets, aplica regras de masking ou tokenização, bloqueia prompts não permitidos, regista pedidos e respostas e encaminha outputs de maior risco para revisão humana. Permite também separar prompts exploratórios de workflows adjacentes a GxP ou regulados, garantindo que o esforço de validação acompanha o risco real.

Os três elementos acima permitem estender rapidamente os seus controlos ao Claude Science. A base abaixo é o que garante a sua sustentabilidade à medida que as ferramentas evoluem.

Consultoria, implementação ou modelo de implementação assistida
O serviço pode ser prestado em três níveis, dependendo da maturidade do cliente. Ao nível de consultoria, a BI4ALL define o modelo de risco, regras de elegibilidade de dados, abordagem de validação, procedimentos operacionais e matriz de controlo. Ao nível de implementação, apoiamos a configuração de conectores, padrões de desidentificação, controlos de gating, integração de linhagem, registos de auditoria e captura de evidência. Ao nível de capacitação gerido, asseguramos monitorização contínua, manutenção de evidência, melhoria de controlos e governação da adoção à medida que surgem novas ferramentas e casos de uso.

Proposta estruturada. O serviço deve ser apresentado como Regulated AI Research Enablement: uma oferta prática que ajuda as organizações farmacêuticas a determinar quais os casos de uso de investigação assistida por IA que são seguros de escalar, que controlos estão em falta e que evidência deve ser gerada antes de os pilotos se tornarem prática corrente.

Gestão de dados de referência e master (RMDM). Uma plataforma de trabalho com IA é tão fiável quanto as definições de dados que a suportam. Identificadores inconsistentes de compostos, códigos de estudo ou referências de locais geram resultados aparentemente precisos, mas potencialmente enganadores. Estabelecemos “golden records” e dados de referência partilhados, garantindo que todas as análises utilizam a mesma linguagem entre sistemas.

Qualidade de dados por design. Aplicamos regras de qualidade, definição de perfis e monitorização no ponto de entrada dos dados no workflow. Resultados rastreáveis dependem de inputs fiáveis. Controlos de qualidade na origem protegem todos os outputs subsequentes.

Metadados, linhagem e auditoria. O Claude Science assegura rastreabilidade de resultados até ao código. As organizações precisam também de rastrear os dados até à sua origem, proprietário e base legal ou consentimento que permite a sua utilização. Ligamos a plataforma de trabalho ao catálogo e à linhagem empresarial, modelando metadados de consentimento e base legal como atributos de primeira classe, garantindo proveniência ponta a ponta — desde a fonte original até ao resultado publicado.

Governança de IA e supervisão de modelos. Apoiamos os clientes na definição de políticas que determinam onde a ciência gerada por IA pode ser usada para exploração, onde pode suportar decisões adjacentes a GxP e onde deve permanecer fora da tomada de decisão regulada, salvo validação adicional. Com base no framework proprietário de AI Governance da BI4ALL, definimos uso aceitável, classificação de risco, validação com intervenção humana, pontos de controlo, gestão de alterações de modelos e responsabilidade sobre outputs que influenciam decisões reguladas.

Estratégia de dados e modelo operativo alvo. As ferramentas mudam rapidamente. O modelo operativo é o que perdura. Definimos papéis, responsabilidades e direitos de decisão para que uma organização possa adotar o Claude Science, e a próxima ferramenta que surja, sobre bases estáveis.

Prova de valor da BI4ALL. Esta proposta assenta no trabalho que a BI4ALL já desenvolve em ambientes regulados e intensivos em dados: definição de modelos operativos de governação, propriedade dos dados, controlos de qualidade, fundamentos de metadados e linhagem, padrões de governação de IA e roadmaps de adoção que transformam iniciativas de dados fragmentadas em capacidades empresariais controladas. Esta mesma disciplina é o que a indústria farmacêutica necessita agora para ambientes de trabalho de investigação agentic.

Para além da ponte: tornar a capacidade duradoura

A camada de controlo pode tornar o Claude Science utilizável hoje. As três capacidades adicionais garantem a sua fiabilidade à medida que a ciência escala, os modelos evoluem e as exigências regulamentares se tornam mais específicas.

Validação baseada no risco alinhada com a regulamentação emergente de IA. A BI4ALL define uma estratégia de validação para investigação assistida por IA alinhada com o Regulamento Europeu de IA, as expectativas da FDA para IA no suporte à tomada de decisões regulamentares e a abordagem da EMA à IA ao longo do ciclo de vida do medicamento. Nem todos os casos de uso de investigação são de alto risco, e nem todos os resultados assistidos por IA podem suportar decisões reguladas. O objetivo é classificar com precisão o uso pretendido, alinhar a validação com o risco e produzir evidência que Qualidade, Compliance, auditoria interna e reguladores possam avaliar sempre que os resultados possam influenciar segurança, qualidade, eficácia ou decisões reguladas.

Garantia de modelos e avaliação contínua. Modelos, prompts, conectores e workflows evoluem ao longo do tempo. Definimos conjuntos de teste, comparamos resultados com referências fiáveis (ground truth), monitorizamos alucinações e qualidade de citações, e acompanhamos se o desempenho se mantém dentro de limites acordados após alterações ao modelo ou aos processos. Os clientes mantêm evidência de que o workbench funciona conforme esperado, versão após versão.

Evidência avaliável por reguladores. O valor está em tornar os resultados defensáveis. Desenhamos o workflow de aprovação humana, os papéis de revisão, a captura de evidência, a gestão de exceções e o pacote de rastreabilidade necessário para avaliar resultados científicos assistidos por IA para eventual uso pela FDA, EMA ou uso regulatório interno, quando aplicável e sujeito à classificação de uso pretendido e validação. O objetivo não é tornar todos os outputs prontos para submissão, mas sim tornar a evidência suficientemente clara para decidir onde podem ou não ser utilizados.

Como é um primeiro engagement. Começamos com um sprint de preparação de duas a três semanas para mapear dados elegíveis, controlos existentes, casos de uso prioritários, triggers de decisão e lacunas específicas da ferramenta. De seguida, executamos um piloto governado de três a dez semanas num caso de uso, estabelecendo conectores, padrões de desidentificação, camada de controlo, registo de auditoria, workflow de revisão humana e abordagem de validação para esse caso. Após validação do piloto, escalamos o padrão entre equipas e ferramentas. Cada fase gera evidência que o cliente pode utilizar com IT de I&D, Governação de Dados, Qualidade, Compliance, auditoria interna e reguladores.

* A duração real depende da complexidade do caso de uso selecionado, do número de sistemas envolvidos e do nível de validação necessário.

A Conclusão

O Claude Science é um avanço impressionante, mas é apenas o gatilho visível. A mudança mais profunda é a chegada de ambientes de trabalho científicos agentic que ligam dados de investigação, ambientes computacionais, literatura, código e workflows analíticos num único ambiente operativo assistido por IA.

Para uma organização regulada, o modelo e o ambiente de trabalho são apenas o ponto de partida. O valor vem de estender a governação existente a esta nova classe de ferramentas de forma suficientemente específica para a plataforma atual e suficientemente reutilizável para as próximas: definição de conectores, controlo de contexto, desidentificação, elegibilidade de dados, evidência de validação e monitorização ajustada à forma como o ambiente de trabalho movimenta os dados. O valor mantém-se quando a organização consegue provar quais os casos de uso exploratórios, quais são adjacentes a GxP e quais estão suficientemente próximos de decisões reguladas para exigir controlos mais rigorosos.

É nesta camada que um Centro de Excelência de Estratégia e Governação de Dados demonstra o seu valor: ao transformar um poderoso ambiente de trabalho de investigação numa capacidade empresarial controlada, com responsabilidade clara, decisões rastreáveis, controlos reutilizáveis e percursos de adoção em que reguladores, cientistas e executivos podem confiar.

Se as suas equipas de I&D estão a testar o Claude Science ou ferramentas semelhantes, a BI4ALL pode conduzir um sprint de preparação de duas a três semanas para capacitação de Investigação em IA Regulada. Iremos avaliar se os seus dados, governação, validação e controlos de compliance estão preparados para escalar com segurança; identificar quais os casos de uso seguros para exploração, quais podem tornar-se adjacentes a GxP e quais exigem controlos mais robustos; e definir o backlog do piloto necessário para evoluir da experimentação para uma capacidade empresarial governada.

Fontes e leituras adicionais

Claude Science, an AI workbench for scientists – Anthropic

Anthropic debuts Claude Science, an AI product for bioscience – Endpoints News

Anthropic releases Claude Science – STAT News

Claude Science is Anthropic’s newest flagship product – MIT Technology Review

Researchers say Claude Science will boost drug discovery – Northeastern

FDA, Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products, Draft Guidance, January 2025

EMA, Reflection paper on the use of Artificial Intelligence in the medicinal product lifecycle, EMA/CHMP/CVMP/83833/2023, September 2024

FDA and EMA, Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development, January 2026

European Union Artificial Intelligence Act, high-risk AI system requirements including technical documentation, human oversight, transparency, and lifecycle controls