Del dato a la decisión: cómo la analítica predictiva y prescriptiva están transformando la industria farmacéutica

Por Alèxia Losada i Fors. Manager. 

Durante años, muchas decisiones clave en el sector farmacéutico se han apoyado en la analítica descriptiva. ¿Qué se vendió más? ¿Dónde? ¿Qué tratamientos se han adoptado mejor? Este tipo de análisis nos ha permitido mirar hacia atrás para entender cómo ha evolucionado el mercado y ajustar nuestras estrategias sobre hechos ya ocurridos.

Pero si algo hemos aprendido en los últimos tiempos, es que mirar al pasado ya no basta. Los cambios son cada vez más rápidos, los mercados más volátiles y las expectativas —desde las autoridades hasta los pacientes— más exigentes. Hoy, lo que marca la diferencia no es saber qué ocurrió, sino anticiparse a lo que viene y, sobre todo, saber qué hacer cuando llegue.

Es aquí donde la inteligencia artificial —a través de la analítica predictiva y prescriptiva— empieza a jugar un papel cada vez más relevante. Porque no se trata solo de tener más datos o mejores informes, sino de transformar esos datos en decisiones que ayuden a actuar con agilidad, seguridad y visión.

Hasta hace poco, la mayoría de los equipos trabajaban con una lógica basada en responder a “qué pasó” y “dónde ocurrió”. La analítica predictiva nos llevó un paso más allá: “qué va a pasar” y “por qué”. Pero es con la analítica prescriptiva cuando se produce el verdadero cambio de juego: “qué debo hacer ahora”, “cuál es la mejor decisión en este escenario”.

Este cambio no es solo tecnológico. Es un cambio de mentalidad. De una cultura reactiva, a otra proactiva y orientada a escenarios. De mirar el retrovisor, a mirar por el parabrisas con una brújula inteligente en la mano.

Cuando la IA no solo predice, sino que también recomienda
Imaginemos un equipo de planificación de la demanda. Gracias a la analítica predictiva, puede anticipar que habrá un aumento de prescripciones de un antibiótico en ciertas regiones debido a un brote respiratorio. Pero si el equipo cuenta con analítica prescriptiva, el sistema no solo lanza una alerta: propone directamente acciones concretas —como ajustar la producción, adelantar ciertos lotes, o redistribuir el inventario regionalmente—, todo ello teniendo en cuenta la capacidad de fabricación, los costes logísticos y el nivel de servicio objetivo.

Otro ejemplo: en supply chain. No se trata solo de prever una posible rotura de stock. Un modelo prescriptivo puede simular decenas de escenarios y recomendar la mejor combinación de producción, transporte y almacenamiento para minimizar el riesgo y el coste. Así, los equipos no solo reaccionan ante lo que pasa: actúan antes de que pase, con confianza.

Lo mismo ocurre en un lanzamiento. Con datos históricos, los equipos de acceso podían intuir en qué zonas un nuevo tratamiento tendría mayor tracción. Pero ahora, gracias a la IA, pueden generar mapas dinámicos que predicen la adopción futura, y además recibir sugerencias concretas sobre en qué regiones iniciar el despliegue, qué médicos priorizar, o cómo distribuir los recursos comerciales para lograr el mayor impacto desde el primer día.

Estas decisiones, antes sujetas a intuición o a “experiencia de mercado”, ahora pueden apoyarse en modelos que analizan miles de variables y que aprenden de cada nuevo dato.

¿Qué hay detrás de esta capacidad?
Detrás de cada recomendación hay modelos de inteligencia artificial y optimización que integran datos internos y externos: desde patrones históricos de ventas, prescripción y demanda, hasta datos demográficos, epidemiológicos o incluso climáticos.

Pero también incorporan las restricciones reales de cada empresa: capacidad de producción, recursos disponibles, prioridades estratégicas. Así, las recomendaciones son específicas, viables y adaptadas a la realidad del negocio, no ideas abstractas imposibles de ejecutar.

Y eso es lo que hace poderosa a esta tecnología: no toma decisiones por las personas, las empodera para decidir mejor, con más evidencia y menos incertidumbre.

Acompañando la transformación desde BertIA
En BertIA, acompañamos a empresas del sector farmacéutico y de la salud en esta evolución hacia una toma de decisiones más inteligente, ágil y basada en datos. Les ayudamos a convertir el potencial de sus datos en decisiones concretas que marcan la diferencia: más rápidas, más inteligentes y alineadas con sus objetivos estratégicos.

Porque en un entorno donde la complejidad no deja de crecer, la clave no está solo en predecir lo que viene, sino en saber exactamente cómo actuar cuando llega.