GMP en transformación: ¿Qué nos dicen los nuevos borradores del Capítulo 4, Anexo 11 y Anexo 22?

En los últimos meses, el sector regulado farmacéutico ha sido testigo de un proceso de actualización normativa sin precedentes. Los borradores del Capítulo 4, el Anexo 11 y el recién publicado Anexo 22 de las GMP suponen una evolución relevante del marco regulador europeo, con implicaciones directas en cómo entendemos la documentación, los sistemas informatizados y la verificación de datos en entornos GMP.

Más allá de cambios puntuales, estos documentos apuntan hacia una transformación de fondo:

A continuación, repasamos los principales ejes de esta evolución normativa y qué impacto pueden tener en la industria.

Capítulo 4: De la documentación al control de la información crítica

La revisión del Capítulo 4 de las GMP pone el foco en la integridad de los datos como pilar transversal. Si bien tradicionalmente se centraba en el control de la documentación, el nuevo borrador incorpora conceptos clave como:

• Datos críticos: Se introduce la necesidad de identificar qué datos son críticos para asegurar la calidad del producto y la toma de decisiones.
  
  
• Definición de ALCOA+: El capítulo refuerza la necesidad de que los datos sean atribuibles, legibles, contemporáneos, originales, precisos y completos, añadiendo trazabilidad, durabilidad y disponibilidad.
  
  
• Digitalización responsable: Aunque no promueve ni exige la digitalización, reconoce su uso y pide que se asegure el control de versiones, la trazabilidad y la seguridad de los registros electrónicos.
  
  En conjunto, el nuevo Capítulo 4 eleva la responsabilidad sobre cómo se gestionan y verifican los datos relevantes, abriendo la puerta a una colaboración más estrecha entre Calidad, IT y Operaciones.

Anexo 11: Más allá de la validación. Seguridad, trazabilidad y operar en la nube 

El nuevo borrador del Anexo 11 se encuentra en proceso de revisión y se espera su publicación definitiva durante el primer trimestre de 2026. Esta actualización no incorpora menciones a la inteligencia artificial, pero sí representa una actualización profunda en varios aspectos clave:

• Sistemas en la nube (cloud): Se refuerza el enfoque hacia la validación y control de soluciones cloud, con énfasis en la responsabilidad compartida entre el fabricante y el proveedor de servicios.
  
  
• Seguridad y ciberseguridad: Introducción de controles más estrictos sobre accesos, gestión de riesgos y protección frente a amenazas informáticas.
  
  
• Audit trail y trazabilidad técnica: Alineado con el Capítulo 4, se refuerza el control sobre los registros generados por sistemas informatizados y su trazabilidad dentro del ciclo de vida de los datos.

Esta revisión sitúa la validación como parte de un modelo más amplio de control de sistemas informatizados, donde la supervisión del ciclo de vida, la gestión de proveedores y la integridad técnica de los datos ganan protagonismo.

Anexo 22: Inteligencia Artificial en entorno regulado y Trazabilidad de principio a fin

El Anexo 22 es un nuevo documento regulador actualmente en fase de consulta pública (julio de 2025), que marca un hito importante en la digitalización del sector regulado. Su contenido se centra exclusivamente en establecer requisitos para el uso de modelos de inteligencia artificial (IA) en aplicaciones GMP críticas, como la clasificación o predicción de datos con impacto en la calidad del producto o la seguridad del paciente.

El texto prohíbe expresamente el uso de modelos generativos (como LLMs o IA generativa) en procesos críticos y limita su aplicación a modelos estáticos y deterministas, es decir, que no aprenden ni cambian una vez “entrenados”, es decir, su fase de desarrollo y ajuste.

Entre los aspectos clave regulados se encuentran:

• Definición clara del uso previsto y los datos de entrada:
  Porque el modelo debe ser utilizado solo dentro del contexto para el cual ha sido diseñado y validado. Cualquier uso fuera de ese marco podría generar resultados no confiables. Además, los datos de entrada deben estar bien caracterizados para asegurar que el modelo puede procesarlos correctamente y ofrecer resultados válidos. 
  
  
• Criterios de aceptación y validación del modelo:
  Porque un modelo sin criterios de aceptación definidos no puede considerarse fiable. Es obligatorio establecer métricas claras que validen que el modelo funciona correctamente y que cumple con los requisitos regulatorios antes de ser utilizado en un entorno GMP.
  
  
• Independencia de los datos de prueba:
  Porque si los datos usados para validar el modelo ya formaron parte del “entrenamiento”, no se podrá evaluar si el modelo generaliza correctamente. La independencia asegura una validación robusta y fiable, minimizando el riesgo de sesgos o sobreajustes.
  
  
• Revisión de características explicativas como el SHAP o LIME:
  • SHAP (SHapley Additive exPlanations): Basado en teoría de juegos, calcula el peso de cada variable en la predicción. Es muy preciso y robusto.
  • LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Simplifica el modelo cerca de un punto concreto para ver cómo varía la predicción si cambias ligeramente los inputs.
  
  Se necesitan porque si se va a utilizar un modelo de IA en un proceso GMP crítico, es obligatorio poder justificar cómo y por qué el modelo ha llegado a una conclusión.
  
  
• Supervisión del rendimiento y mantenimiento bajo control de cambios:
  Porque los modelos pueden degradarse con el tiempo o dejar de ser válidos si cambian los datos de entrada, el contexto de uso o el entorno operativo. Supervisar el rendimiento y aplicar control de cambios garantiza que el modelo siga siendo válido, trazable y adecuado para su propósito regulado.

Este Anexo representa un paso pionero hacia la regulación explícita de la IA en el entorno farmacéutico, estableciendo una base técnica y de calidad que muy posiblemente influirá en futuras normativas globales.

¿Hacia dónde vamos?

Un análisis detallado de los cambios propuestos pone de manifiesto que la EMA (European Medicines Agency) está proponiendo un cambio de paradigma significativo en cuanto al uso de la tecnología. Las normativas actuales definen qué se debe cumplir, en cambio las nuevas actualizaciones entran al detalle de cómo se debe cumplir. Este es un paso adelante que condicionará, sin duda, el futuro de las tecnologías utilizadas en entornos GMP.

Las actualizaciones del Capítulo 4, Anexo 11 y Anexo 22 reflejan una clara intención de:

• Alinear las expectativas regulatorias con un entorno cada vez más digitalizado
• Reforzar la trazabilidad y la integridad de los datos en todos los procesos
• Promover una cultura de control basada en el riesgo, la colaboración y la evidencia
• Todo con la finalidad de asegurar la calidad de los productos y especialmente, la seguridad del paciente.

Este cambio de paradigma exige preparación, conocimiento técnico y capacidad de adaptación. Las compañías deberán revisar sus procedimientos, redefinir su aproximación al ciclo de vida de los datos y, sobre todo, contar con el asesoramiento adecuado para traducir estas nuevas exigencias en prácticas sostenibles y auditables.

Tabla resumen de cambios normativos

¿Cómo prepararse?

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