Estático, Determinista, Explicable: Leyendo el borrador del Anexo 22

Introducción

La fabricación farmacéutica se ha convertido silenciosamente en uno de los mayores campos de prueba para inteligencia artificial. Los modelos de mantenimiento predictivo señalan bombas que fallan antes de que se rompan. Los sistemas de visión detectan defectos en las líneas de envasado. Los modelos de proceso predicen los resultados de lote antes de que un producto llegue a las pruebas finales. Este crecimiento ha superado las normas destinadas a regularlo, dejando a los equipos de calidad la decisión, en gran medida por su cuenta, sobre qué herramientas de IA son seguras para confiar decisiones que afectan la seguridad del paciente.

Los reguladores han observado de cerca este crecimiento y, en julio de 2025, respondieron con un nuevo libro de normas: el borrador de Anexo 22 de las directrices EU GMP. Su idea central puede resumirse en tres palabras: estático, determinista, explicable. Este artículo desglosa qué significan esas palabras, por qué importan y qué señalan para la elección de modelos de IA en la fabricación regulada.

Qué es realmente el borrador del Anexo 22

Anexo 22 es una nueva adición al EudraLex Volumen 4, el libro de normas que rige Buenas Prácticas de Fabricación (GMP) en toda la Unión Europea. Fue redactado conjuntamente por el Grupo de Trabajo de Inspectores GMP/GDP de la Agencia Europea de Medicamentos y el Pharmaceutical Inspection Co-operation Scheme (PIC/S), cuya membresía se extiende más allá de la UE. El borrador se publicó para consulta pública el 7 de julio de 2025, junto con un Anexo 11 revisado sobre sistemas informatizados y un Capítulo 4 actualizado sobre documentación. 

A la fecha de redacción, el Anexo 22 sigue siendo un borrador. No se ha publicado como orientación final EU GMP, y la página oficial de EudraLex Volumen 4 todavía lista solo las versiones anteriores del Capítulo 4 y el Anexo 11. Las estimaciones para la publicación final varían entre las fuentes de la industria, desde mediados de 2026 hasta más adelante en el año, pero no se ha anunciado una fecha confirmada. Los fabricantes deben tratar el texto actual como orientación, no como ley, mientras se preparan para su probable forma.

La norma explicada en tres palabras

La restricción central del alcance del Anexo 22 se basa en tres ideas vinculadas:

1. Estático significa que los parámetros internos del modelo están congelados una vez desplegado. No sigue aprendiendo de nuevos datos mientras funciona en producción.

2. Determinista significa que la misma entrada siempre produce la misma salida. No hay aleatoriedad incorporada en el resultado.

3. Explicable significa que el razonamiento detrás de la salida de un modelo puede rastrearse y justificarse en términos que un revisor de calidad o un inspector pueda entender, en lugar de quedar dentro como una "caja negra".

Juntas, estas tres propiedades describen un modelo que se comporta como un software bien validado: predecible, repetible y auditable, aunque se haya construido mediante aprendizaje automático en lugar de código escrito a mano.

Qué está permitido y qué está excluido

El alcance del Anexo 22 es intencionalmente estrecho. Se aplica solo a modelos de IA y aprendizaje automático utilizados en aplicaciones críticas para GMP, es decir, usos con un vínculo directo con la calidad del producto, la integridad de los datos o la seguridad del paciente.

Esto significa que las herramientas diseñadas para razonamiento abierto o generación de contenido, por muy útiles que sean en otras partes de una empresa, no están concebidas para el tipo de comportamiento fijo y comprobable que requiere el Anexo 22 en roles críticos.

Por qué los reguladores trazaron la línea aquí

La lógica se sigue directamente de cómo ha funcionado siempre la GMP. Se espera que un sistema validado se comporte de forma consistente cada vez que se le presente la misma entrada. Esa es la base de la validación de procesos, la validación de sistemas informáticos y las decisiones de liberación de lote bajo el Anexo 11. Un modelo que sigue adaptándose después de su despliegue rompe esa suposición, porque un ejercicio de validación realizado el mes pasado puede ya no describir cómo se comporta el sistema hoy.

La explicabilidad resuelve un problema relacionado. Bajo la GMP, alguien, por lo general una Persona Cualificada, debe ser capaz de justificar una decisión de liberación de lote. Si un modelo de IA contribuye a esa decisión, su lógica debe ser lo suficientemente rastreable para que un humano la defienda durante una inspección. El Anexo 22 exige que los modelos registren atribuciones de características y puntuaciones de confianza, de modo que la base de una predicción sea visible en lugar de oculta.

Vistos en conjunto, los tres requisitos se leen menos como una prohibición de la IA moderna y más como un intento de extender el pensamiento de validación familiar al aprendizaje automático. El Anexo 11 fue escrito para software basado en reglas que se comporta de forma consistente cada vez que se ejecuta. El Anexo 22 trata de someter a los modelos más recientes, entrenados con datos, al mismo estándar, en lugar de inventar un conjunto completamente distinto de expectativas desde cero.  

El Anexo 22 no es el único lugar donde la gobernanza de la IA está remodelando la GMP; vea cómo la propia gobernanza de la IA se está convirtiendo en la nueva referencia de cumplimiento.

→ Leer: ¿Es la gobernanza de la IA en la industria farmacéutica la nueva GMP?

Qué se considera uso "crítico"

No toda aplicación de IA en una planta farmacéutica cae bajo el Anexo 22. El anexo distingue entre:

1. Aplicaciones críticas, donde una salida de IA afecta directamente a la calidad del producto, la seguridad del paciente o la integridad de los datos —por ejemplo, un modelo que decide si un parámetro de lote está dentro de la especificación.

2. Aplicaciones no críticas, donde la IA apoya el trabajo sin impulsar directamente una decisión de calidad —por ejemplo, redactar una primera versión de un informe, que luego un humano revisa y finaliza.

Los usos no críticos tienen más flexibilidad, incluido el uso limitado de herramientas generativas, siempre que una persona cualificada revise la salida antes de que se actúe sobre ella. Los usos críticos no disponen de esa flexibilidad; el propio modelo debe cumplir el estándar estático, determinista y explicable.

Lista de verificación previa al despliegue

Se recomienda a los fabricantes que se preparan para el Anexo 22 que verifiquen lo siguiente antes de poner un modelo de IA en un rol crítico conforme a GMP:

1. Confirmar que el modelo no sigue aprendiendo ni actualizándose después del despliegue.

2. Confirmar que las salidas son reproducibles: misma entrada, mismo resultado, cada vez.

3. Documentar la atribución de características y la puntuación de confianza para cada tipo de predicción.

4. Usar datos de prueba independientes de los datos utilizados para entrenar el modelo.

5. Definir criterios de aceptación y un plan de pruebas documentado antes del go-live.

6. Asignar un equipo multidisciplinario: aseguramiento de calidad, expertos en procesos, científicos de datos e IT, con una propiedad clara.

7. Incorporar una vía de respaldo hacia la revisión humana si la confianza cae por debajo de un umbral establecido.

8. Mantener la documentación completa del registro de auditoría lista para la inspección.

Dónde sigue el debate

No todos están de acuerdo con trazar la línea exactamente donde lo hace el Anexo 22. Los grupos de la industria han reaccionado contra la exclusión total de la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje del uso crítico, argumentando que un enfoque más estrecho y basado en riesgos podría ser más adecuado a medida que la tecnología madura. Esto se sitúa dentro de una ola más amplia de política farmacéutica de la UE, que avanza en paralelo. 

La Critical Medicines Act, destinada a reforzar las cadenas de suministro de medicamentos, alcanzó solo un acuerdo político provisional entre el Consejo y el Parlamento el 12 de mayo de 2026; aún necesita adopción formal y revisión jurídico-lingüística antes de entrar en vigor. El Anexo 22 está en una etapa similar: discutido políticamente, redactado técnicamente, pero aún no es ley. Por ahora, trate ambos como señales de dirección en lugar de obligaciones de cumplimiento definitivas.

El Anexo 22 aún no es ley, pero eso no significa que los fabricantes deban esperar para prepararse — vea en qué vale la pena invertir ahora.
→ Leer: Anexo 22: Aún no es ley, en qué invertir

Conclusión

El Proyecto de Anexo 22 traza un límite claro, aunque cauteloso, alrededor de la IA en trabajos críticos conforme a GMP: mantenerla estática, mantenerla determinista y asegurarse de que cada decisión pueda explicarse. Ese límite excluye las herramientas de IA más comentadas hoy de roles críticos, a la vez que deja espacio para los modelos más estables y bien entendidos que ya resultan útiles en mantenimiento predictivo y monitorización de calidad. La norma sigue siendo un borrador, pero la dirección es lo bastante clara como para que a los fabricantes les aporte poco esperar al texto final antes de prepararse.

Preguntas frecuentes

Q: ¿Annex 22 es jurídicamente vinculante en este momento?

A: No. Sigue siendo un borrador. La consulta pública cerró el 7 de octubre de 2025 y no se ha publicado ninguna versión final al momento de redactar esto.

Q: ¿Puede una empresa farmacéutica usar herramientas tipo ChatGPT en la fabricación?

A: No para decisiones críticas de GMP según el borrador actual. Las tareas no críticas pueden usar dichas herramientas con revisión humana antes de cualquier acción.

Q: ¿Qué significa "static" para un modelo de IA según Annex 22?

A: Significa que los parámetros del modelo están fijos tras su despliegue y no cambian mediante aprendizaje continuo durante su uso.

Q: ¿Se aplica Annex 22 a toda herramienta de IA en una empresa farmacéutica?

A: No. Se aplica específicamente a modelos usados en aplicaciones críticas para GMP relacionadas con la calidad del producto, la integridad de los datos o la seguridad del paciente.

Q: ¿Cuándo se convertirá Annex 22 en definitivo?

A: No hay una fecha de publicación confirmada. Las estimaciones de la industria señalan algún momento en 2026, pero los fabricantes deben vigilar directamente EudraLex Volume 4 para la publicación oficial.