La fase olvidada en un proyecto de IA

Por Laura Valenzuela, Pharma Business Insights Consultant.

En los últimos años, las iniciativas de Inteligencia Artificial en el sector farmacéutico se han multiplicado: los motores de recomendación, la automatización de procesos, la creación de asistentes virtuales, el análisis predictivo… Sin embargo, no todas las herramientas alcanzan el impacto esperado, y no acaban siendo utilizadas.

Y lo curioso es que la mayoría de las que no funcionan no lo hacen por un fallo técnico, sino por algo mucho más básico: la solución no resuelve realmente el problema de negocio.

En este artículo hablaremos de una fase, a menudo olvidada, que marca la diferencia entre un simple desarrollo técnico y un proyecto de IA exitoso: la etapa previa de entendimiento, alineación y diseño con propósito.

La trampa de saltar directamente al modelo
La tecnología avanza rápido y las posibilidades son tentadoras. Pero en muchas ocasiones se empieza por el final: se plantea la solución antes de haber entendido bien el contexto, las necesidades, los objetivos o incluso las personas que la van a utilizar.

Una herramienta de IA es tan buena como la necesidad que resuelve. Y eso solo se puede saber si se ha hecho un trabajo previo de escucha, entendimiento, análisis y alineación entre negocio y tecnología.

Entender el problema, no solo los datos
Uno de los errores más frecuentes es asumir que con tener datos y un modelo ya es suficiente. Pero en realidad, lo que marca la diferencia es lo que ocurre antes de entrenar ese modelo.

Por ejemplo, si durante el desarrollo de una solución de IA para la gestión documental en el departamento de Market Access, no se tiene en cuenta que trabajan con gran cantidad de información confidencial entre sus documentos y que dicha información debe cumplir con criterios regulatorios muy estrictos, lo más probable es que la herramienta no tenga éxito. O bien generará fricciones legales, o directamente no será utilizada.

Otro ejemplo es en el desarrollo de herramientas que buscan automatizar la agenda de los representantes de ventas. Si no se tiene en cuenta que estos profesionales gestionan un conocimiento experto y muy personalizado sobre sus clientes, prioridades y particularidades locales, y que en muchas ocasiones sólo ellos saben, la herramienta corre el riesgo de ser percibida como una interferencia, no como una ayuda y, en consecuencia, no será utilizada.

Las claves invisibles del éxito
Para que una solución basada en IA funcione, hace falta algo más que tecnología:

- Entender bien el problema de negocio real y al usuario final: conocer la situación actual, identificar puntos de dolor y necesidades concretas. A veces, una solución sencilla puede resolver un problema complejo si se ha entendido bien desde el principio.

- Traducir necesidades en requerimientos funcionales claros, priorizando lo que realmente aporta valor: no siempre el usuario sabe lo que necesita, por eso los requerimientos deben ir alineados con las necesidades reales, considerando usabilidad y escalabilidad.

- Involucrar desde el inicio a las personas adecuadas: negocio y tecnología deben trabajar juntos desde el principio, para que los objetivos estratégicos estén alineados y se pueda iterar sobre la propuesta antes del desarrollo.

- Validar con usuarios antes de desarrollar: mediante prototipos, pilotos o conversaciones que permitan recoger feedback y ajustar a tiempo.

- Adopción de usuario y entrenamiento: tras el desarrollo técnico, es clave enseñar a los usuarios cómo funciona la herramienta y cómo les aporta valor en su día a día.

- Evaluación continua y mejoras: la implementación no es el final. Monitorizar, ajustar y evolucionar la solución es esencial para adaptarse a las necesidades del negocio y a nuevas oportunidades tecnológicas.

Cuando estos pasos se hacen bien, se evitan errores costosos, se mejora la adopción y se crean herramientas que de verdad impactan en los procesos clave.

El éxito de una solución de IA no empieza con un algoritmo, sino con una conversación. Una conversación en la que se entiende el contexto, se alinean expectativas y se diseña con un objetivo de negocio en mente, y de la que en SDG Group somos plenamente conscientes de su importancia. Por eso, nuestra metodología se basa en acompañar a nuestros clientes desde la identificación de las necesidades hasta la implementación exitosa de soluciones de IA, pasando por todas las etapas críticas del proceso: entendimiento, definición funcional, desarrollo tecnológico y adopción. Nuestro enfoque combina equipos multidisciplinares con un profundo conocimiento del negocio, la industria y la tecnología, lo que nos permite garantizar soluciones alineadas con los objetivos estratégicos de cada cliente.