Después de años de pilotos generalizados con un bajo retorno de inversión, la industria se alejará de un enfoque de IA a cualquier costo. Las organizaciones priorizarán casos de uso de IA de alto valor enfocados en procesos operativos esenciales y críticos para el negocio, además de capacitar a las personas en nuevas formas de trabajo.

La asertividad en la elección de proyectos de IA resultará en mejoras visibles en eficiencia y productividad, pero la mayor parte del valor para el negocio vendrá de enfocarse en las personas y los procesos que impulsan los resultados de la IA. Por ejemplo, un agente de IA que ayude en la revisión médica, legal y regulatoria garantizará precisión, alineación con la marca y compliance, acelerando los ciclos de revisión. Al mismo tiempo, liberará a expertos altamente capacitados para que se concentren en actividades de mayor valor.

Con un enfoque replicable y dirigido, las organizaciones pueden establecer objetivos medibles para el valor del negocio, y promover la adopción de la IA para grupos específicos de usuarios operativos, personas y adoptar procesos a nuevas formas de trabajo y medir resultados significativos.

La IA específica para la industria — integrada en plataformas y aplicaciones conectadas y en cumplimiento — demostrará ser el componente crítico que desbloquea la coordinación entre ventas, marketing y actividades médicas. Los agentes de IA con acceso directo y seguro a datos, contenidos y procesos de negocio revelarán insights y conectarán flujos de trabajo entre equipos mediante una orquestación omnicanal fluida.

Los agentes de IA mantendrán informados a todos los equipos comerciales, permitiendo interacciones más consistentes con los profesionales de la salud (HCPs). Por ejemplo, un representante de campo podrá grabar notas de voz con facilidad mientras un agente de IA las revisa en términos de compliance. Otro agente de IA mostrará automáticamente esta información a los miembros del equipo de campo, en el momento oportuno, para una mejor gestión de las interacciones. La IA también podrá utilizarse para identificar temas comerciales críticos e insights a partir de la transcripción completa de notas de voz — un nuevo y altamente valioso conjunto de datos — para orientar la estrategia de marca y su posicionamiento.

Estas capacidades de IA agéntica serán utilizadas de forma sistémica, para beneficio de los equipos comerciales a incrementar su productividad y ofrecer una interacción más efectiva con los clientes.

El ritmo de los lanzamientos está impulsando un cambio hacia un uso más dinámico de los datos, con procesos que evolucionan para permitir actualizaciones diarias a la información. Un lanzamiento exitoso requiere análisis dinámicos y toma de decisiones, como la reasignación de recursos de campo cuando un HCP o territorio está por encima o por debajo de los objetivos de tratamiento planificados. Esto ha generado urgencia para que las farmacéuticas y las biotechs emergentes planifiquen acciones inmediatas a partir de alertas de datos y análisis, en lugar de esperar reportes.

Las biotechs más pequeñas, cuya supervivencia depende de que una nueva terapia llegue al mercado, están impulsando la agilidad que la industria adoptará. En 2026, algunas compañías transformarán un ciclo de análisis de datos de 14 días en solo 14 horas hasta la activación. Esto representa un avance significativo frente a los modelos heredados basados en datos semanales, mensuales o trimestrales. Este cambio no solo prepara a las farmacéuticas para el éxito en el lanzamiento, sino que también permite una mejor toma de decisiones para la IA específica de la industria. Las reasignaciones en tiempo real, especialmente durante los primeros 18 meses de un lanzamiento, ayudarán a llevar nuevos medicamentos al paciente correcto, más rápido.

El flujo de datos clínicos entre los sitios de investigación y los patrocinadores dará lugar a ensayos más rápidos y eficientes. La información de los estudios llegará directamente a los médicos para conectar a sus pacientes con investigaciones relevantes. Las nuevas IAs integradas conectarán los datos de los ensayos entre patrocinadores y sitios, permitiendo que los médicos busquen opciones de tratamiento y de estudios en función de las condiciones o los resultados de pruebas de los pacientes. Este enfoque directo al médico reducirá la dependencia de la industria de los sitios para encontrar participantes elegibles, acelerando los objetivos de reclutamiento y mejorando el acceso de los pacientes a los ensayos clínicos.

Con la elegibilidad de pacientes facilitada y el uso de tecnología moderna, eliminar el papel y la verificación manual de datos fuentes (SDV) para los asociados de investigación clínica (CRAs) será una realidad para los centros de investigación. Las herramientas de eSource conectarán mejor las fuentes de datos clínicos de entrada y salida, comenzando con los expedientes electrónicos de salud (EHRs), para que los datos de salud de los pacientes se integren de forma más eficiente con los datos de los ensayos. Cuando se integran con los sistemas de captura electrónica de datos (EDC), los documentos fuente se definirán según el diseño del estudio, permitiendo que los datos fluyan más rápido y con mayor claridad hacia el patrocinador. Este flujo de datos simplificará las visitas de los pacientes y acelerará el avance de los ensayos tanto para los sitios como para los patrocinadores.

Los laboratorios irán más allá de los chatbots, integrando IA agéntica como asistentes de laboratorio que conectan tareas altamente específicas dentro de un entorno regulado. Los laboratorios de control de calidad están centrando su atención en el potencial de eficiencia de los agentes de IA ampliando la eficiencia entre personas y procesos. Sin embargo, los ecosistemas tecnológicos de los laboratorios de control de calidad están fragmentados y los procesos basados en papel aún persisten. Las compañías modernizarán y consolidarán sistemas, estandarizarán datos y flujos de trabajo e integrarán el aseguramiento de la calidad para obtener los beneficios de productividad que ofrece la IA específica para control de calidad.

Los analistas de laboratorio trabajarán junto a agentes capaces de iniciar flujos de trabajo, resumir resultados y observar y analizar tendencias. Esto permitirá un enfoque más proactivo en la gestión de riesgos, al identificar problemas de forma temprana y promover una ejecución correcta desde el inicio. El resultado será un laboratorio de control de calidad altamente efectivo y eficiente, en el que las personas y los agentes trabajen juntos para reducir los tiempos de ciclo de los lotes.