Moderna: 750 GPTs internos em dois meses e 120 conversas de IA por funcionário por semana

• Moderna and OpenAI partner to accelerate the development of life-saving treatments — OpenAI (customer story), 2024-04-24
• Collaboration with OpenAI: Transforming the Way We Work and Innovate Through AI — Moderna (корпоративный блог), 2024-04
• Moderna banks on OpenAI to accelerate mRNA research (~3 000 сотрудников на ChatGPT Enterprise, штат ~6 000) — Pharmaphorum, 2024-04-26

Contexto

Moderna é uma empresa de biotech que trabalha na interseção de ciência, tecnologia e saúde há mais de uma década; sua missão é medicamentos de mRNA, e seu produto mais conhecido é a vacina COVID-19. A ambição estratégica é enunciada claramente: levar até 15 novos produtos ao mercado em cinco anos — desde uma vacina contra RSV até tratamentos de câncer personalizados.

Enquanto isso, a empresa permanece deliberadamente enxuta: Moderna emprega alguns milhares de pessoas (publicações sobre a parceria citam aproximadamente 6.000 funcionários — Pharmaphorum), enquanto, segundo o CEO Stéphane Bancel, pelos padrões tradicionais de biopharma, ambições desse tipo exigiriam cerca de cem mil. A empresa pretende fechar a lacuna entre ambição e força de trabalho com tecnologia — o que torna seu caso um experimento notavelmente limpo: IA aqui não é 'otimização de custos', mas um elemento estruturante do modelo operacional.

Importante, Moderna chegou à IA generativa preparada: passou a década anterior construindo seu próprio stack tecnológico e plataforma de dados (parcerias tecnológicas anteriores incluem, por exemplo, computação quântica com IBM para pesquisa de mRNA). A empresa tem trabalhado com OpenAI desde o início de 2023: primeiro o chatbot interno mChat na OpenAI API, adotado por mais de 80% dos funcionários, depois uma mudança completa para ChatGPT Enterprise, formalizada como uma parceria pública em abril de 2024, quando aproximadamente 3.000 funcionários ganharam acesso à plataforma (Pharmaphorum, citando o WSJ). Bancel enunciou a filosofia claramente: 'Acreditamos profundamente na Moderna que ChatGPT e o que OpenAI está fazendo vai mudar o mundo. Estamos examinando cada processo de negócio — desde legal, pesquisa, manufatura até comercial — e pensando em como redesenhá-los com IA.'

O aspecto de talento da estratégia também é público: em seu próprio blog, a empresa enfatiza que incorporar IA no trabalho diário 'exige mais que tecnologia — necessita de uma forte cultura focada em IA', e aponta para reconhecimento no mercado de trabalho — 9ª na lista de Melhores Empresas 2024 do LinkedIn nos EUA e 2ª entre empresas de saúde. Para este caso, isso não é superficial: a capacidade de contratar pessoas prontas para trabalhar 'AI-first' faz parte do mesmo modelo operacional.

Problema

O objetivo foi definido de forma clara e mensurável: 100% de adoção e proficiência em IA generativa por todos os funcionários com acesso a ferramentas digitais — em seis meses. Pelos padrões corporativos, esse é um limite extremo: implantações típicas se contentam com 'licenças emitidas, vamos verificar a atividade em um ano'.

O risco principal de qualquer implantação empresarial é que a ferramenta é comprada e as pessoas não a usam. Em pharma, o risco é amplificado pelas especificidades da indústria: regulamentação pesada, alto custo de erros em dados clínicos e cultura conservadora de funções como legal e regulatória. Adicione o cansaço clássico dos funcionários com 'mais uma transformação' — e fica claro por que Moderna tratou o lançamento de IA não como um projeto de TI, mas como um programa de gestão de mudança com uma equipe dedicada de especialistas.

Havia também um fork tecnológico. Quando ChatGPT Enterprise foi lançado, a empresa já tinha um mChat bem-sucedido na OpenAI API com adoção de 80%+. A questão foi colocada de forma adulta: continuar desenvolvendo a ferramenta interna, adotar Microsoft Copilot, ou dar a todos ChatGPT Enterprise? Para uma empresa centrada em ciência, a resposta só poderia ser experimental — 'como uma empresa baseada em ciência, pesquisamos tudo', diz Brice Challamel, Líder de Produtos e Plataformas de IA da Moderna.

Solução

Moderna executou a seleção de plataforma como um experimento: a equipe de Challamel realizou testes extensivos com usuários de mChat, Copilot e ChatGPT Enterprise. O net promoter score decidiu: 'Descobrimos que o net promoter score do ChatGPT Enterprise estava nas alturas. Esta foi de longe a solução favorita da empresa, e aquela na qual decidimos intensificar nossas apostas', diz Challamel. Apostar em preferência do usuário validada em vez de marca ou desconto de integrador é o primeiro diferencial deste caso.

A implantação funcionou como um programa de mudança em três níveis. Individual: programas de pesquisa e escuta, treinamento presencial, online e com companheiros de aprendizado de IA — 'usar IA para ensinar IA foi a chave do nosso sucesso'. Coletivo: um concurso de prompt cujos 100 usuários mais poderosos foram estruturados em uma coorte de Campeões de IA Generativa internos; horários de atendimento em cada linha de negócio e geografia; um fórum de IA interno que cresceu para 2.000 participantes ativos semanalmente. Estrutural: envolver o CEO e comitê executivo através de reuniões de liderança e town halls, programas de incentivo e eventos com especialistas internos e externos. A filosofia do programa, como o case study da OpenAI coloca: inteligência coletiva significa 'todos juntos, todos com voz e ninguém para trás'.

O papel de mChat como uma 'vitória inicial' merece sua própria nota: o chatbot lançado na OpenAI API no início de 2023 deu à empresa um ano e meio de prática, dados sobre cenários de uso real e 80%+ dos funcionários com habilidades básicas de prompting — antes mesmo da questão de comprar uma plataforma empresarial surgir. Então o efeito de kit de construção começou: uma vez que os funcionários podiam facilmente montar seus próprios GPTs, começaram a construir. 'Nunca estivemos aqui para encher um balde, mas para acender um fogo. Vimos o fogo se espalhar, com centenas de casos de uso criando valor positivo em todas as equipes', descreve Challamel. Os exemplos se destacam por sua variedade. Dose ID é um assistente piloto para a equipe clínica: via Advanced Data Analysis, analisa dados clínicos, verifica a seleção ideal de dose de vacina contra critérios padrão, fornece uma justificativa com referências de fonte e constrói gráficos; a revisão final permanece liderada por humanos. 'Dose ID forneceu justificativa de apoio para por que escolhemos uma dose específica em relação a outras doses. Nos permitiu criar visualizações de dados personalizadas e ajudou a equipe de estudo a analisar os dados de múltiplos ângulos diferentes', diz Meklit Workneh, Diretora de Desenvolvimento Clínico.

Contract Companion produz resumos de contrato legíveis para qualquer função; Policy Bot responde perguntas sobre políticas internas sem revirar centenas de documentos; a equipe de marca executa um GPT que prepara slides para chamadas de resultados trimestrais e outro que traduz terminologia de biotech em linguagem acessível para investidores ('O que minha mãe gostaria de saber sobre Moderna, versus um regulador, versus um médico?' é como a Chief Brand Officer Kate Cronin enquadra a tarefa).

O departamento legal atingiu 100% de adoção — um resultado raro para uma função conservadora; o Chief Legal Officer Shannon Klinger explica o efeito simplesmente: a ferramenta 'nos permite concentrar nosso tempo e atenção nas questões que realmente causam impacto para os pacientes'.

Resultado

Em dois meses de adoção do ChatGPT Enterprise, a empresa tinha 750 GPTs, 40% dos usuários ativos semanais tinham criado seus próprios GPTs e cada usuário tinha em média 120 conversas de ChatGPT Enterprise por semana — aproximadamente vinte e cinco interações por dia de trabalho, o que significa que a ferramenta está genuinamente incorporada no workflow em vez de ser aberta 'para registro'. A equipe legal informou 100% de adoção. O simples fato de que o caso é medido em métricas de uso em vez de 'economias projetadas' o diferencia da maioria dos anúncios corporativos.

Enquadramento importante. Todos os números são relatados pela própria Moderna e publicados em um case study da OpenAI — material de partes interessadas (OpenAI vende ChatGPT Enterprise; Moderna demonstra liderança tecnológica); não há auditoria independente. Dose ID é um piloto explicitamente posicionado como um assistente para decisões feitas por humanos, não um seletor de dose autônomo. Nenhum impacto financeiro em valor em dólares foi divulgado, e o link '750 GPTs → 15 produtos em 5 anos' permanece declarativo: o plano de produto será testado por ensaios clínicos e reguladores, não pelo número de chatbots.

Na nossa opinião, a substância principal do caso não são os números, mas o método: Moderna mostrou que 'adoção de IA' é 20% escolha de plataforma (feita, significativamente, via experimento de net promoter score interno) e 80% um programa de mudança com concursos, campeões, horários de atendimento e um CEO envolvido. A métrica '120 conversas por usuário por semana' é o melhor indicador publicamente disponível de que o programa funcionou: licenças podem ser emitidas por decreto, hábitos não.

Uma segunda observação: a pirâmide '80% de adoção do mChat → teste de net promoter score de três plataformas → 750 GPTs' ilustra uma sequência de investimento adequada. Um protótipo de API barato construiu a base de habilidades e dados de comportamento do usuário antes da compra empresarial; a escolha da plataforma apoiava-se nessa base; a massa de GPTs cresceu em uma cultura já preparada. Não esperaríamos que os mesmos números se reproduzissem em uma empresa que começou simplesmente comprando licenças.

Lições aprendidas

1. Escolher a plataforma através de testes comparativos internos (mChat vs Copilot vs ChatGPT Enterprise no net promoter score) encerra debates ideológicos: dados decidem, não lealdade à marca.
2. 'Conversas por usuário por semana' é uma métrica mais honesta que 'licenças emitidas': 120 conversas semanais significa que a ferramenta está incorporada no trabalho, não um checkbox.
3. Um protótipo inicial barato (mChat na API) com 80% de adoção construiu a base de habilidades antes de comprar o produto empresarial — a migração não encontrou resistência.
4. Um concurso de prompt é uma forma prática de encontrar campeões internos: os 100 usuários mais poderosos tornaram-se o núcleo da difusão de prática, com o fórum semanal de 2.000 participantes como seu veículo.
5. 'Usar IA para ensinar IA': companheiros de aprendizado de IA escalam o treinamento onde nenhuma quantidade de treinadores humanos seria suficiente.
6. Em uma indústria regulada, o assistente de IA é posicionado como suporte para decisões lideradas por humanos (Dose ID fornece justificativa e referências; a equipe decide) — um marco legal e ético deliberado, não uma fraqueza.
7. Ao ler case studies de fornecedores, separe métricas de uso (750 GPTs, 120 conversas — mensuráveis) de declarações estratégicas (15 produtos em 5 anos — a serem testados por clínicas e reguladores).

Perguntas frequentes