De la rentabilidad a la ética: las preguntas más comunes sobre la IA en la industria farmacéutica

Por Carla Bellver, Manager en Business Insights de SDG Group.

En nuestro día a día como expertos nos encontramos con muchas preguntas relacionadas con la Inteligencia Artificial. Hemos recopilado las más comunes, con el fin de resolver las dudas de todos aquellos que quieren obtener la máxima ventaja competitiva en el negocio, sin perder de vista la privacidad y el cumplimiento normativo de los datos.

1. ¿La IA nos va a dejar sin trabajo?
No. Lo que hace es cambiar las tareas: automatizar lo repetitivo y liberar tiempo para lo que aporta valor (relación con stakeholders, estrategia, creatividad). Los roles evolucionan, no desaparecen. Lo importante es adaptarse y aprovechar los beneficios de la IA para aumentar la productividad.

2. ¿Por dónde empiezo si pienso en IA? ¿Monto una plataforma, defino gobierno o arranco con un caso de uso?
Lo ideal es diseñar una estrategia de IA alineada con la estrategia corporativa, que permita entender cómo queremos que la IA nos ayude a conseguir los objetivos de la compañía. Esta estrategia debe cubrir varios pilares: casos de uso, plataforma, gobierno y gestión del cambio/adopción. Dicho esto, lo primero deben ser los casos de uso, porque condicionan las piezas de la plataforma y las formas de gobierno. Normalmente van de la mano y requieren unos fundamentos básicos de plataforma y gobierno desde el inicio. Lo peor es caer en los extremos: ni quedarse en PowerPoints de estrategia sin probar nada en el terreno, ni vivir eternamente de PoCs que nunca se industrializan. El valor diferencial está en usar casos de uso vehiculares para ir construyendo, en paralelo, estrategia y plataforma.

3. ¿La IA está siendo realmente rentable?
Sí, cuando se aplica con foco y asegurando su alineamiento con las necesidades de negocio. Casos como gestores documentales para departamentos específicos (Market Access, Medical, etc.) o la automatización de reportes muestran un ROI tangible. La clave está en definir KPIs de negocio e involucrar a las áreas usuarias desde el principio para calcular la eficiencia.

4. ¿Cómo mido el impacto de la IA?
Es fundamental definir KPIs antes de empezar: ¿quiero reducir un 30% el tiempo de preparación de visitas? ¿Mejorar en un 10% la apertura de e-mails? ¿Reducir en un 50% el tiempo para encontrar información en documentos? La IA no se mide en ‘modelos entrenados’ sino en resultados de negocio. Además, algunos beneficios no son monetizables, sino intangibles, como la mejora en la satisfacción de empleados y clientes, o en la calidad de la toma de decisiones.

5. Buy vs Build: ¿cuándo comprar un copiloto genérico y cuándo desarrollar una solución ad hoc?
De forma resumida los copilots ya empaquetados (Buy) son rápidos, estandarizados, ideales para tareas comunes como resumir, redactar o buscar información. Por otro lado, las soluciones propias (Build) permiten integrar datos internos, cumplir con normativas estrictas o resolver casos muy específicos, como la omnicanalidad, el forecasting regulado, los gestores documentales, etc. Lo habitual es un modelo mixto. Es decir, comprar para lo horizontal y construir para lo que diferencia tu negocio.

6. ¿Qué pasa si mis datos no son perfectos?
No te preocupes: nadie tiene datos perfectos. La IA puede aplicarse de forma gradual, empezando en áreas con calidad suficiente y mejorando la gobernanza con el tiempo. Eso sí, no hay IA sin datos: cuanto mejor sea la calidad, mejor será el rendimiento. La IA no es magia; si los datos son malos, los resultados también lo serán. Como dice un colega: ‘sin data no hay patata’.

7. ¿Y si la IA se equivoca?
Se equivoca, y se seguirá equivocando. Por eso los sistemas deben estar bien diseñados y contar con revisión humana. Es clave definir procesos de supervisión y aprendizaje de errores. La IA es copiloto, no piloto automático: siempre debe estar supervisada.

8. ¿Qué papel juega la ética y el compliance?
Es central. Transparencia, trazabilidad y alineación con normativas (GxP, GDPR) son imprescindibles. La confianza se construye asegurando que la IA sea responsable y explicable.

9. ¿Cómo evitamos quedarnos atrás?
Experimentando, midiendo y escalando. El mayor error no es equivocarse con un piloto, sino quedarse inmóvil mientras otros avanzan. Innovar de forma estructurada permite ganar ventaja competitiva.

10. ¿Cómo gestionar la demanda interna de IA?
Con estructura. La ‘fiebre de la IA’ genera muchas ideas, pero no todas tienen el mismo valor. Lo recomendable es contar con un modelo de gestión de la demanda que incluya la estandarización y centralización en la recepción de solicitudes; así como la definición de casos de uso y la priorización en base al impacto de negocio, la viabilidad técnica y el cumplimiento. Por último, el modelo debe incluir el análisis de adopción para asegurar que las iniciativas generan el impacto esperado. Este enfoque evita dispersión y asegura que se invierte en los casos con más potencial.

Desde SDG Group acompañamos a las farmacéuticas en todo este recorrido: desde el diseño de una estrategia de IA alineada con los objetivos corporativos, hasta la identificación y priorización de casos de uso con impacto real. Contamos con modelos de gestión de la demanda que permiten estructurar y seleccionar iniciativas, así como con capacidades para desarrollar pilotos y llevarlos a producción de forma escalable, asegurando sostenibilidad, adopción y el cumplimiento de la normativa. Nuestro valor está en conectar estrategia, datos y negocio para que la IA deje de ser una promesa y ofrezca resultados medibles.