La IA redefine los empleos farmacéuticos y las funciones de insights mientras las empresas desarrollan capacidades internas

La inteligencia artificial está redefiniendo el trabajo en todo el sector farmacéutico, con empresas que añaden funciones de IA y crean equipos internos en lugar de reportar pérdidas importantes de empleo. El descubrimiento de fármacos es el principal ámbito en el que las empresas de ciencias de la vida no solo añadirán funciones de IA, sino también puestos de trabajo, mientras que los líderes farmacéuticos también se ven impulsados a pasar de una investigación episódica y datos desconectados a una inteligencia continua.

Una encuesta reciente entre ejecutivos del sector encontró que los líderes de la alta dirección del sector farmacéutico no creen que la IA vaya a provocar grandes pérdidas de empleo. “En lugar de sustituir empleos, la IA crea nuevos roles y eleva los ya existentes, haciendo de la curiosidad, la creatividad y el pensamiento crítico habilidades esenciales para el futuro”, según un anuncio de diciembre de un segundo festival anual de IA. Un ejecutivo de selección de personal dijo que la IA no está necesariamente sustituyendo empleos de forma uno a uno, sino que está “reubicando y remodelando los tipos de empleos que ahora están surgiendo”.

De hecho, la IA ha añadido empleos en algunas grandes farmacéuticas. Una empresa dijo que está trabajando con Nvidia para construir una “fábrica de IA para el descubrimiento de fármacos” y un laboratorio de coinnovación en San Francisco que creará nuevos puestos científicos y técnicos. Más de la mitad de los ejecutivos de biotecnología encuestados dijeron que los expertos en IA figuran entre los tres perfiles principales que necesitan cubrir en los próximos años, y la búsqueda de talento en IA es especialmente crítica a medida que las empresas de ciencias de la vida invierten en más equipos internos de IA y los desarrollan.

El descubrimiento de fármacos es el principal ámbito en el que las empresas de ciencias de la vida no solo añadirán funciones de IA, sino también puestos de trabajo. La IA está permitiendo a las empresas descubrir terapias y fármacos a una fracción del coste que suponía antes, y con una fracción de los recursos, lo que genera demanda de talento en ingeniería de IA y aprendizaje automático en el área de descubrimiento. Los puestos de analítica comercial también tienen una demanda elevada, con necesidad de trabajadores capaces de analizar datos comerciales y evidencia del mundo real. Se espera que los puestos y departamentos que afectan directamente al tiempo de llegada al mercado y al éxito regulatorio sigan teniendo una gran demanda.

Los títulos de los puestos en el sector farmacéutico también están siendo redefinidos por la IA, creando roles híbridos que combinan varias funciones y capacidades, como analítica comercial y acceso al mercado. Las empresas piden cada vez más conjuntos de habilidades transversales en lugar de un experto técnico en una sola área. Un ejemplo describió a una empresa que combinó departamentos tras añadir capacidades de IA, lo que obligó a los empleados a trabajar de forma más transversal, sin que ningún empleado fuera desplazado.

El impulso para adoptar la IA también está cambiando la forma en que el sector farmacéutico genera insights comerciales. A pesar de la fuerte inversión en datos, investigación y desarrollo de contenidos, los resultados han seguido siendo decepcionantes: el 77% del contenido farmacéutico nunca llega a su audiencia objetivo, la mitad de los lanzamientos no cumple las expectativas y uno de cada cuatro aporta menos de la mitad de lo previsto. La mayoría de las funciones de insights dentro de las farmacéuticas globales siguen organizadas para un mundo más lento y predecible, en el que los planes se fijan anualmente, los datos viven en silos y la investigación de mercado ocurre por oleadas.

En los últimos 18 meses, la categoría de GLP-1 ha mostrado hasta qué punto la dinámica competitiva puede cambiar rápidamente. Análisis publicados de datos de prescripción en Estados Unidos mostraron que Eli Lilly superó a Novo Nordisk en segmentos clave en cuestión de meses, y el lanzamiento de GLP-1 orales ya está reconfigurando de nuevo la categoría. En este entorno, los insights entregados trimestralmente, o incluso mensualmente, ya están desactualizados.

Un ejemplo reciente en inmunología encontró cambios inesperados de médicos a otras opciones terapéuticas en un plazo de tres a cuatro meses tras la entrada de un competidor. La inteligencia competitiva existente dependía en gran medida de reclamaciones históricas y datos sindicados, lo que significaba que el impacto solo se hizo visible cuando el cambio ya estaba en marcha. El equipo pasó de informes retrospectivos a un sistema continuo de detección de amenazas que conectaba señales de dinámicas de acceso, actividad de competidores e interacciones con clientes en un único flujo de inteligencia, revelando desencadenantes específicos semanas antes de que hubieran aparecido en los datos de mercado estándar. La marca respondió mediante una serie de sprints de seis a ocho semanas diseñados para probar, refinar y lanzar acciones defensivas dirigidas, y el resultado fue una detección más temprana, una alineación más rápida y una intervención focalizada que estabilizó las tendencias de cambio.

Este enfoque se ha descrito como inteligencia de precisión, que opera como un bucle continuo en lugar de un proceso lineal. Los datos de fuentes como reclamaciones, CRM, interacciones con clientes, apoyo al paciente y seguimiento de marca se conectan de una manera que revela cambios tempranos en el comportamiento y el sentimiento que un único conjunto de datos no detecta. El sector farmacéutico está gastando más que nunca en insights, mensajería y activación, pero la planificación lineal, la investigación episódica y los datos desconectados no pueden sostener mercados que ahora se mueven a gran velocidad.