Durante años, la conversación sobre inteligencia artificial en el ámbito de la salud ha girado en torno a su promesa de acelerar los descubrimientos, mejorar la precisión diagnóstica y optimizar las operaciones. Hoy, ese potencial empieza a materializarse en resultados tangibles, lo que ha desplazado el debate del terreno teórico al estratégico. Las autoridades sanitarias y los gobiernos comienzan a integrar la IA en sus planes de salud pública, mientras que en el sector privado la discusión se instala en los comités de dirección globales, especialmente en áreas de investigación y desarrollo. A este ecosistema se suman proveedores tecnológicos especializados -ágiles y precisos- que actúan como implementadores del cambio ofreciendo soluciones tanto a las administraciones públicas como a la industria farmacéutica.

No obstante, este primer bloque de avances, aunque es el más visible y ampliamente comentado, suele situarse a cierta distancia de la realidad operativa del día a día en una afiliada o incluso en una región concreta. Y es precisamente en estos entornos locales donde se concentra la mayor parte de la actividad y donde, por tanto, existen más oportunidades de integrar la inteligencia artificial de forma tangible y progresiva. La innovación, en muchos casos, no se materializa en grandes proyectos transformadores, sino en pequeñas aplicaciones prácticas que mejoran la eficiencia, facilitan la toma de decisiones o liberan tiempo para tareas de mayor valor añadido. Además, los propios empleados ya están incorporando herramientas de IA en su vida personal, lo que acelera una transición cultural natural hacia su uso también en el ámbito profesional. Este proceso, más orgánico que disruptivo, es el que marcará la verdadera madurez en la adopción de la IA en las organizaciones farmacéuticas.

Hoy, la cuestión ya no es si utilizar inteligencia artificial, sino cómo integrarla de manera sostenible en organizaciones que, como las farmacéuticas, son reguladas, complejas y multinacionales. En las afiliadas, el verdadero desafío no reside en la falta de ideas, sino en traducir los modelos globales al contexto local. La fragmentación de los flujos de datos, la necesidad de equilibrar el cumplimiento normativo con la innovación y la capacitación de los equipos para confiar en herramientas cuyo funcionamiento técnico no siempre comprenden son algunos de los obstáculos más habituales. En definitiva, la inteligencia artificial no se implanta: se adopta. Y esa adopción exige una combinación de liderazgo transversal, cambio cultural y adaptación tecnológica.

Uno de los retos más relevantes es la brecha de alfabetización digital. Mientras los equipos globales hablan de modelos de lenguaje y arquitecturas de datos, muchas áreas locales aún necesitan asimilar los fundamentos: qué es la IA, qué puede y qué no puede hacer, de qué recursos dispone la compañía y qué limitaciones de uso existen. La clave está en crear cultura y formar sin intimidar, ofreciendo talleres prácticos centrados en casos reales del negocio, fomentando la colaboración entre perfiles técnicos y de negocio, y recordando que la IA no reemplaza capacidades de los profesionales, sino que las amplifica. Una afiliada madura en el uso de IA no es la que más modelos lanza, sino la que más equipos logra empoderar para utilizarla con confianza y responsabilidad.

Esta fase inicial de creación de cultura es esencial, aunque en muchos casos la rapidez con la que la IA ha llegado a las corporaciones obliga a avanzar a marchas forzadas. Por eso, incluso un primer bosquejo de estrategia de adopción, aunque posteriormente deba ajustarse, es un punto de partida imprescindible para guiar el proceso de manera ordenada y sostenible.

Otro desafío frecuente en las afiliadas es determinar quién “posee” realmente la IA. En muchas corporaciones, esta responsabilidad ya no recae únicamente en IT, sino en grupos globales específicos de IA, que pueden estar integrados solo en IT o combinar perfiles de IT y negocio. Estos grupos definen la infraestructura, los estándares y las normas de uso, mientras las áreas de negocio aportan los casos de uso y el área de datos asegura la coherencia técnica. Si añadimos el factor de la dinámica global-local pueden generarse tensiones: sin una gobernanza clara, los proyectos corren el riesgo de fragmentarse en pilotos aislados, provocando frustración y fatiga tecnológica.

Los modelos más efectivos combinan tres niveles: la dirección global o regional, que establece plataformas y normas; un centro de excelencia o Data Office, que garantiza la consistencia técnica y la ética en el uso de la IA; y la afiliada local, cuyo papel consiste en adaptar los casos de uso a las necesidades concretas del mercado dentro de los marcos definidos por los grupos globales.

En este contexto, se vuelve fundamental contar con profesionales de perfil híbrido: personas con conocimiento técnico y de negocio, curiosas y bien conectadas, capaces de actuar como traductores entre estrategia y ejecución. Contar con este tipo de empleados en plantilla, activadores del cambio, permite que la IA no se quede en un ejercicio teórico, sino que genere impacto real, optimizando la planificación de los diferentes recursos, mejorando la efectividad de los mismos o identificando oportunidades de eficiencia operativa, aun trabajando dentro de los límites definidos por los grupos globales de IA.

Muchas afiliadas viven además una fricción constante entre la velocidad local y la coherencia global. Los equipos corporativos desarrollan soluciones estandarizadas, pero el contexto y la realidad de cada uno de los países —como el acceso al dato sanitario, la estructura hospitalaria o la sensibilidad en promoción— exige adaptaciones específicas. El riesgo es caer en una dinámica de pilotos perpetuos que nunca escalan por falta de encaje en el marco global. La solución pasa por colaborar desde el diseño, no solo desde la ejecución: participar en fases tempranas de definición de requisitos, proponer casos de uso replicables en otras afiliadas y compartir aprendizajes locales que aceleren la madurez colectiva. En la práctica, la IA prospera cuando la afiliada actúa como un laboratorio controlado, con suficiente autonomía para innovar, pero plenamente alineado con la estrategia corporativa.

En el plano regulatorio, el entorno europeo avanza rápidamente. El AI Act de la Unión Europea clasifica los sistemas de IA según su nivel de riesgo, con implicaciones directas para el sector farmacéutico. Aplicaciones en farmacovigilancia, promoción o soporte a la decisión médica se consideran de alto riesgo, lo que impone requisitos de transparencia, validación y trazabilidad. A nivel local, esto se traduce en dilemas muy concretos, donde el riesgo no es únicamente regulatorio, sino también reputacional: un error en la interpretación de un modelo puede derivar en decisiones incorrectas o mensajes inconsistentes con la ficha técnica. Por ello, las áreas de Medical, Compliance y Digital deben trabajar de forma coordinada desde el inicio de cada iniciativa de IA, no solo en la fase de revisión final. Volvemos en este punto a la necesidad de contar con perfiles que consigan sentar a todos los actores implicados a la misma mesa.

En paralelo, está en el debate público que esta regulación en Europa pueda resultar excesiva, restando competitividad ante otros mercados como Estados Unidos o Asia. Es importante ser capaces de encontrar un equilibrio que permita a la UE competir, pero a la vez, actuar de manera donde los derechos de las personas queden salvaguardados, y más aún en el ámbito de la salud. 

Más allá de las grandes palabras, la IA ya está generando valor tangible en las afiliadas actualmente. Algunos ejemplos incluyen el soporte a la creación de contenido, desde la elaboración de borradores de presentaciones hasta la redacción o traducción de materiales internos y externos; la revisión de documentos, ayudando a detectar errores o inconsistencias antes de su envío; el análisis de información de manera rápida y resumida, como insights de encuestas o informes complejos; y el uso de IA generativa para facilitar tareas administrativas, automatizando resúmenes de reuniones o consolidando información de distintas fuentes.

Además, la incorporación de la IA también se produce de manera progresiva a través de las herramientas que los equipos ya utilizan a diario. Paquetes corporativos de compañías como Microsoft – Teams, integración de CoPilot - o Google, CRMs o sistemas de reporting incorporan cada vez más funcionalidades inteligentes que ayudan a organizar el trabajo, automatizar tareas rutinarias y extraer información relevante de forma más sencilla, sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. Este enfoque gradual favorece que la adopción de la IA se integre de manera natural en la operativa diaria, aumentando la confianza de los equipos y haciendo que la tecnología se perciba como un aliado que potencia el trabajo en lugar de sustituirlo. Sin embargo, el éxito no depende de la herramienta en sí, sino de su uso responsable y sostenible: cada iniciativa debe tener un responsable definido, métricas de impacto y un plan de revisión periódico.

El siguiente paso en la evolución de la IA en el sector farmacéutico -y probablemente en muchos otros- no será reemplazar procesos, sino aumentar la inteligencia colectiva de la organización. Automatizaciones, asistentes de datos y modelos de lenguaje entrenados con información corporativa transformarán la forma en que los equipos acceden al conocimiento y toman decisiones informadas. Para ello serán imprescindibles tres elementos: datos de calidad y bien gobernados, roles claros de supervisión humana y un marco ético y de transparencia que genere confianza, tanto interna como externa. En definitiva, pasaremos de hablar de inteligencia artificial a hablar de inteligencia aumentada: personas y algoritmos trabajando juntos, donde la ventaja competitiva residirá en quién logre integrar la IA de manera ética, práctica y útil.

La incorporación de la IA en la industria farmacéutica no es un sprint tecnológico, sino una maratón organizativa. Los retos son claros —datos, regulación, coordinación global-local y cambio cultural—, pero también lo son las oportunidades: liberar tiempo de tareas repetitivas, mejorar la eficiencia de procesos y permitir que los equipos se concentren en lo que realmente aporta valor. En las afiliadas, el éxito vendrá de encontrar el equilibrio adecuado: avanzar con ambición, pero con los pies en la tierra. La IA no resolverá todos los problemas, pero bien aplicada puede ayudarnos a dedicar más tiempo a lo que realmente importa: mejorar la vida de los pacientes mediante un trabajo más eficiente, ágil y basado en conocimiento.