El ROI de la IA en farma: un análisis basado en datos

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La IA generativa ya está aportando entre 60.000 y 110.000 millones de dólares al año en farma y productos médicos, con impacto medible desde el descubrimiento hasta lo comercial. Este potencial no depende de una única aplicación, sino de un conjunto de palancas a lo largo de toda la cadena de valor.

El veredicto está claro: la IA genera valor tangible

La evidencia económica es consistente: la IA generativa crea valor real y medible en I+D, ensayos clínicos y funciones comerciales. Una parte importante del retorno se concentra en la personalización de contenidos y en la optimización de recursos en los equipos de campo y los canales digitales.

  • ¿Por qué ahora? La madurez de los modelos, la integración de datos clínicos y de práctica real y mejores herramientas de evaluación han reducido la fricción para capturar valor.
  • ¿Qué cambia en el día a día? Menos tiempo buscando información y más tiempo tomando decisiones con base en evidencias.

Desglose por función: ¿dónde se genera el mayor impacto?

Para materializar el ROI hay que mapear el impacto por función: cada área tiene palancas y métricas distintas. En farma, los picos de retorno se concentran en I+D, desarrollo clínico y el frente comercial.

La IA no sustituye el método científico; lo acelera y lo hace medible en tiempo, coste y probabilidad de éxito.

Aceleración en I+D

La primera gran fuente de valor es acortar semanas en la identificación y priorización de dianas y compuestos y filtrar antes riesgos de seguridad o farmacocinética. El cribado virtual y el diseño molecular aceleran la generación de hipótesis y permiten evaluar más alternativas con el mismo presupuesto.

  • Priorización de dianas y vías: Modelos que integran bibliografía y datos experimentales reducen el “ruido” y elevan la calidad de los candidatos.
  • Cribado virtual a gran escala: Evaluación masiva de bibliotecas químicas combinada con simulaciones para reducir pruebas en húmedo sin perder calidad.
  • Revisión automatizada de literatura: Lectura y síntesis de artículos para curar datos desde el inicio y evitar retrabajos posteriores.

Acelerar la fase de hipótesis cambia la economía del desarrollo: más intentos con el mismo gasto y mejor priorización de riesgos.

Conviene mantener el realismo: la validación experimental y clínica sigue siendo la última palabra, y no todas las mejoras de eficiencia se traducen en más aprobaciones.

Eficiencia en estudios clínicos y aprobaciones regulatorias

En desarrollo clínico, la IA ayuda a diseñar mejores protocolos, elegir centros con mayor probabilidad de reclutamiento y acelerar la inclusión de pacientes. Se observan mejoras de dos dígitos en plazos y tasas de reclutamiento cuando se aplican herramientas de preselección y simulación.

  • Diseño de protocolos: Análisis de criterios de elegibilidad y simulaciones para reducir enmiendas y retrasos.
  • Reclutamiento de pacientes: Sistemas que leen historiales y notas clínicas para preseleccionar candidatos y mejorar la diversidad de la muestra.
  • Regulación: Los reguladores (EMA y FDA) han publicado guías para aumentar la credibilidad de los modelos que apoyan decisiones, con énfasis en trazabilidad, evaluación continua y gestión del riesgo.

Los reguladores se están moviendo: además de guías, están adoptando herramientas internas de IA para agilizar revisiones científicas.

Un ejemplo reciente es la validación del uso de IA para apoyar la evaluación de biopsias en ensayos de MASH, reduciendo la variabilidad de lectura y mejorando la claridad de la evidencia.

Marketing y ventas hiperpersonalizados

En el frente comercial, la IA permite personalizar contenido, canal y cadencia para cada profesional y paciente, maximizando la relevancia de cada interacción.

  • Comunicación con propósito: Materiales adaptados a la especialidad y a las preferencias (emails, presentaciones, recordatorios) con medición granular de respuesta.
  • Orquestación de acciones: Sistemas que recomiendan la siguiente mejor acción y ajustan la frecuencia de contacto para alinear preferencias y contactos reales.

Menos enfoque indiscriminado y más precisión en cada interacción con los equipos sanitarios y los pacientes.

Más allá de la tecnología: los retos de la transformación digital

La estadística incómoda persiste: en torno al 70% de las transformaciones fracasan por factores humanos y de proceso, no por la tecnología. Falta de patrocinio, cultura, objetivos difusos y escasa gestión del cambio explican la mayoría de tropiezos.

  • Formación aplicada: Equipos clínicos, regulatorios y de negocio con un lenguaje común sobre qué puede —y qué no— hacer la IA en su contexto.
  • Del laboratorio a producción: Datos bien gobernados, evaluación continua y trazabilidad apta para auditoría para pasar de prototipo a impacto real.
  • Disciplina presupuestaria: Visibilidad del coste por caso de uso, presupuestos por equipos, ajuste de capacidad y límites de consumo para evitar sorpresas de cómputo y alinear gasto con valor.

Sin gobierno del gasto, la curva de costes de la IA crece más rápido que la curva de valor.

El camino a seguir: de los pilotos al valor a escala

El reto ya no es probar la IA, sino escalar lo que funciona: salir del atasco de los pilotos y convertir la IA en un sistema repetible de creación de valor.

  • Cartera de casos priorizada: Impacto, viabilidad y riesgos con responsables claros y métricas de negocio (tiempo a hipótesis, coste por paciente, respuesta comercial).
  • Datos utilizables para todos: Arquitectura común para investigación, clínico, médico y comercial, con calidad, acceso seguro y trazabilidad.
  • Plataforma compartida de IA: Entorno para experimentar, evaluar y desplegar modelos con estándares, registro y monitorización.
  • Ritmo de inversión: Revisiones trimestrales de valor capturado para reinvertir en los casos ganadores y retirar los de menor impacto.
  • Cumplimiento integrado desde el inicio: Alineación con EMA y FDA desde el primer día, con controles de credibilidad y trazabilidad cuando el modelo informa decisiones reguladas.

Del caso suelto al sistema de valor: estandariza, mide y reinvierte donde el retorno es mayor.

Bibliografía y fuentes

Lucas Nahmias

Autor Lucas Nahmias