CEOs da biopharma em 2025: lições para IA na saúde

Quase US$ 240 mil milhões em aquisições de biotech por farmacêuticas foram anunciados ou concluídos até novembro de 2025 (número reportado na cobertura que inspirou este texto). O dado é mais do que um recorde de “negócios fechados”: é um sinal claro de que 2025 foi um ano de execução. E execução, na biopharma, raramente é sobre uma única molécula — é sobre liderança.

No fim do ano, quando todo mundo faz listas e rankings, eu prefiro olhar para o que essas listas revelam sobre o trabalho real por trás dos resultados. A seleção de “melhores CEOs” na biopharma em 2025 (com perfis como dealmakers, underdogs e até um maverick) funciona como um raio-X do que o mercado está a premiar: tomada de decisão rápida, disciplina clínica, estratégia regulatória, capacidade de contar uma história credível e, cada vez mais, fluência em dados.

E aqui entra a nossa série “IA na Saúde e Biotecnologia”: os melhores líderes de biopharma já não competem apenas com capital e laboratório — competem com tempo e incerteza. A IA é uma das poucas alavancas que encurta ciclos, reduz erros e melhora a qualidade das decisões. Não é “moda”; é ferramenta de gestão.

O que 2025 premiou: CEOs que encurtam o caminho até ao doente

A resposta curta: em 2025, destacou-se quem soube transformar ciência em produto com consistência.

Quando um analista descreve um “ano de bandeira” para biopharma, isso costuma significar três coisas a acontecer ao mesmo tempo: (1) mercados mais recetivos a aquisições e parcerias, (2) ativos clínicos com dados fortes a criar competição e (3) uma máquina regulatória onde estratégia e timing contam tanto quanto inovação.

Os CEOs que sobem neste tipo de ranking tendem a dominar um conjunto de competências pouco glamorosas, mas decisivas:

• Priorizar pipeline sem apego emocional: matar projetos cedo é um sinal de maturidade, não de fraqueza.
• Negociar bem: vender no pico de valor, comprar com clareza de sinergias e integrar sem destruir cultura.
• Navegar risco regulatório: desenhar endpoints, braços de controlo e subpopulações com “cara de aprovação”.
• Construir credibilidade: investidores, equipa clínica, KOLs e reguladores sentem quando a narrativa é só marketing.

No Brasil, a tradução prática é direta: quem lidera healthtech, biotech, hospitais ou farmacêuticas precisa de operar como se estivesse sempre a gerir um ensaio clínico em tempo real — com dados incompletos, pressão de tempo e risco reputacional alto.

Por que os “dealmakers” dominaram — e o que a IA tem a ver com isso

A resposta curta: aquisições não são “evento financeiro”; são estratégia de pipeline.

O dado dos US$ 240 mil milhões sugere que muitas farmacêuticas decidiram comprar velocidade em vez de construir tudo do zero. Mas comprar biotech é comprar incerteza: ciência promissora, dados ainda a maturar, equipas pequenas e dependência de execução.

Onde a IA melhora decisões de M&A em biopharma

Quem faz M&A com consistência costuma ter uma vantagem estrutural: melhor inteligência sobre o ativo. E, hoje, isso passa por IA e ciência de dados em três frentes:

1. Due diligence clínica orientada por dados

   • Modelos para detetar inconsistências em datasets de ensaios.
   • Simulações de probabilidade de sucesso por fase (com premissas explícitas).
   • Análise de subgrupos e sensibilidade a critérios de inclusão/exclusão.

2. Mapeamento competitivo e “valor real” do pipeline

   • NLP (processamento de linguagem natural) para ler literatura, patentes, abstracts e registos de ensaios.
   • Monitorização de sinais fracos: endpoints alternativos, biomarcadores emergentes, mudanças em guideline.

3. Integração pós-fusão (o cemitério das sinergias)

   • Previsão de gargalos de CMC, supply e qualidade.
   • Padronização de documentação regulatória e qualidade com assistentes internos (governados e auditáveis).

Frase que vale guardar: M&A bom não “compra receita”; compra uma probabilidade melhor de aprovar, lançar e escalar.

Para empresas brasileiras (inclusive fora do “hard biotech”), a lógica é semelhante em parcerias com universidades, licenciamento, consórcios e co-desenvolvimento: IA pode reduzir o custo de avaliar, comparar e acompanhar ativos.

Os “underdogs”: como líderes ganham quando não têm escala

A resposta curta: empresas menores vencem quando são mais precisas, não quando tentam ser “tudo”.

Os underdogs numa indústria como biopharma ganham espaço quando fazem uma coisa muito bem: escolhem um alvo clínico claro, desenham um estudo robusto, e criam um plano de acesso e diferenciação desde cedo.

IA como “multiplicador” de equipas pequenas

Tenho visto um padrão funcionar melhor do que promessas vagas de “IA no pipeline”:

• Biomarcadores e estratificação de doentes: modelos que ajudam a identificar quem responde, reduzindo tamanho amostral e tempo de recrutamento.
• RWE (real-world evidence) com governança: uso de dados do mundo real para complementar evidência, sem cair em viés e confusão causal.
• Operações clínicas mais inteligentes: previsão de atrasos por centro, qualidade de dados, risco de desvio de protocolo.

O ganho aqui é concreto: menos retrabalho, menos emendas ao protocolo, menos “surpresas” na análise final.

No Brasil, isto conversa diretamente com a realidade de estudos multicêntricos, com heterogeneidade de centros e desafios de recrutamento. Uma estratégia bem-feita de IA (com dados padronizados, auditoria e métricas) pode ser a diferença entre um estudo que termina no prazo e outro que se arrasta.

O “maverick” e a vantagem de contrariar o senso comum (com método)

A resposta curta: ser “maverick” sem método é ruído; com método é vantagem competitiva.

O perfil do líder “fora da caixa” costuma aparecer quando o setor inteiro está a fazer as mesmas apostas: mesma classe terapêutica, mesmos endpoints, mesmas estratégias comerciais. A oportunidade surge quando alguém questiona um pressuposto.

Como usar IA para contrariar “verdades” na biopharma

A IA ajuda a contrariar o senso comum de forma responsável quando:

• Testa hipóteses em escala: por exemplo, reposicionamento de fármacos com base em redes de interação e sinais de farmacovigilância.
• Explicita incertezas: bons modelos não escondem; mostram intervalos, cenários e variáveis dominantes.
• Reduz dependência de “opinião”: opinião de especialista é valiosa, mas precisa de ser confrontada com dados.

O ponto não é “substituir” líderes, médicos ou cientistas. É criar um sistema de decisão em que a intuição tem de passar pelo crivo de evidência.

O que líderes no Brasil podem copiar já (sem esperar 2026)

A resposta curta: comece por decisões recorrentes, dados confiáveis e um caso de uso com dono.

A IA em saúde e biotecnologia no Brasil costuma emperrar por dois motivos: (1) projetos começam grandes demais e (2) governança de dados chega tarde. A forma mais pragmática de avançar é atacar processos que acontecem toda semana e doem no orçamento.

Checklist prático: 7 movimentos de liderança “à prova de hype”

1. Escolha 1 caso de uso com ROI claro em 90–120 dias

   • Ex.: triagem de elegibilidade para estudos, previsão de no-show, auditoria de qualidade de dados.

2. Defina um “dono” executivo e um dono operacional

   • Sem isso, vira piloto eterno.

3. Crie um padrão mínimo de dados (dicionário + qualidade)

   • Se o dado não é comparável, o modelo só amplifica confusão.

4. Trate LGPD e segurança como arquitetura, não como “aprovação final”

   • Atrasar isso custa caro.

5. Meça desempenho com métricas de negócio, não só métricas técnicas

   • Ex.: tempo de recrutamento, taxa de queries, tempo de fecho de base, custo por doente.

6. Implemente “human-in-the-loop” onde o risco é alto

   • Em saúde, automatizar sem supervisão é convite a incidente.

7. Planeie validação e auditoria desde o dia 1

   • Especialmente para fluxos que tocam decisão clínica ou regulatória.

Uma regra simples: IA boa em saúde é a que reduz tempo e erro sem aumentar risco regulatório.

Perguntas comuns (e respostas diretas)

“IA substitui o CEO ou o diretor médico?”

Não. Mas substitui o líder que decide com base em informação desorganizada. Quem usar IA bem toma decisões melhores e mais rápidas.

“O primeiro passo é comprar uma plataforma?”

Na maioria dos casos, não. O primeiro passo é escolher um processo, mapear dados, definir métricas e governança. Depois a tecnologia encaixa.

“Como provar valor em pharma/biotech sem ‘aprovação’ regulatória?”

Comece em operações, qualidade, inteligência competitiva e suporte à decisão, onde o impacto é mensurável e o risco é menor.

O que fica de 2025 para a agenda de 2026

O ranking de CEOs de biopharma em 2025 sugere uma mensagem clara: o mercado premiou líderes que executam e que sabem escolher batalhas. E, para mim, a leitura mais útil para o ecossistema brasileiro é que IA não é um “departamento” — é uma competência de liderança.

Se você está a liderar inovação em saúde, hospital, laboratório, pharma, startup ou centro de pesquisa, a pergunta prática para 2026 é: onde a sua organização está a perder semanas (ou milhões) por decisões lentas, dados ruins e processos manuais? É ali que a IA começa a pagar a conta.

Fecho com uma provocação honesta: se os melhores CEOs de biopharma são os que encurtam o caminho até ao doente, o que, na sua operação, está alongando esse caminho sem necessidade?