La IA en la farmacéutica se está volviendo realidad. Lo que antes era un entusiasmo abstracto sobre la inteligencia artificial ahora se está convirtiendo en un impacto práctico y medible, especialmente con el surgimiento de la IA agencial.
A diferencia de los asistentes o chatbots que solo sugieren o apoyan, los sistemas agenciales son capaces de completar tareas de forma autónoma o semi-autónoma, con mínima intervención humana. Este nivel de autonomía abre la puerta a una mayor productividad, pero también exige claridad, confianza y alineación estratégica.
En la industria farmacéutica, donde la precisión, el cumplimiento y la mitigación de riesgos son clave, la IA agencial no se trata de una disrupción futurista. Su valor está en ayudar a los equipos a trabajar de manera más inteligente dentro de los límites existentes. Si bien la autonomía total nunca será adecuada para muchas aplicaciones en salud, los casos de uso que ya están surgiendo son pragmáticos, medibles y cada vez más valiosos.
¿Qué hace que la IA sea "agencial"?
Es importante distinguir la IA agencial de otros tipos. Mientras gran parte de la conversación se ha enfocado en la IA predictiva y generativa, los sistemas agenciales están especialmente diseñados para la ejecución operativa. No solo informan o inspiran, sino que toman acción dentro de límites definidos. Esta distinción es crucial en farmacéutica, donde muchos flujos de trabajo implican tareas repetitivas y altamente reguladas que se benefician de la consistencia y eficiencia sin comprometer el cumplimiento.
La IA puede categorizarse tanto por técnica (basada en reglas, aprendizaje automático, aprendizaje profundo) como por función (predictiva, generativa, agencial). La IA agencial se diferencia porque no solo proporciona información, sino que actúa.
Esta capacidad orientada a la acción trae tanto oportunidades como responsabilidades. Para ser efectivos, estos sistemas deben construirse con un entendimiento claro de la tarea, su contexto y sus límites, especialmente en entornos de alto riesgo como operaciones clínicas o presentaciones regulatorias. Cuando están bien diseñados, se convierten en herramientas poderosas para escalar el conocimiento y reducir cuellos de botella.
Pueden seguir flujos de trabajo, activar decisiones y ajustar resultados según parámetros estructurados. Su autonomía los convierte en ideales para automatizar tareas rutinarias pero críticas, siempre que existan salvaguardias y supervisión adecuadas.
Tres casos prácticos donde ya funciona en farmacéutica
- Optimización de investigación y descubrimiento: La IA agencial se usa cada vez más en fases tempranas de investigación, generando hipótesis, revisando literatura e identificando posibles conflictos de propiedad intelectual. Al automatizar el trabajo preliminar, los investigadores pueden enfocarse en evaluar y refinar ideas en lugar de recopilar datos manualmente.
- Automatización de creación de contenido: En áreas como asuntos médicos, marketing y documentación regulatoria, estos sistemas gestionan flujos de trabajo que incluyen revisión de literatura, redacción y verificaciones de cumplimiento. Varios agentes pueden trabajar en conjunto —redactando, validando según procedimientos operativos y formateando documentos— todo mientras mantienen trazabilidad y estándares regulatorios.
- Impulso al cumplimiento regulatorio con mayor velocidad y precisión: Desde convertir datos para formatos requeridos (como CDISC) hasta monitorear procesos en tiempo real, estos sistemas aseguran consistencia y completitud en flujos regulatorios. El resultado: menos errores, ciclos de revisión más rápidos y mejor preparación para auditorías.
La próxima frontera: IA como socio en la toma de decisiones
Uno de los casos más prometedores es usar sistemas agenciales para analizar fuentes de datos internas y externas en apoyo a decisiones estratégicas.
Por ejemplo, decidir qué candidatos a medicamentos avanzar a desarrollo clínico implica datos preclínicos, inteligencia de mercado, panorama competitivo y precedentes regulatorios. Los agentes de IA pueden sintetizar esta información, señalar riesgos o vacíos, y generar resúmenes comparativos para que los equipos directivos tomen decisiones más rápidas y fundamentadas.
No se trata de reemplazar el juicio humano, sino de reducir el tiempo en recopilar datos y aumentarlo en interpretarlos.
¿Qué frena a las empresas?
Aunque prometedora, la IA agencial enfrenta barreras:
- Falta de comprensión sobre el valor de diferentes tipos de IA (predictiva vs. generativa) en distintos casos de uso.
- Subestimación de la relevancia de la IA tradicional como insumo para la IA agencial.
- Escepticismo hacia resultados generados por IA y subutilización de arquitecturas robustas.
- Ausencia de procesos de gobernanza para gestionar riesgos como fragmentación de datos o desviación de modelos.
La solución: empezar pequeño y escalar
Las organizaciones deben adoptar un enfoque basado en riesgo, comenzando con tareas administrativas y de bajo riesgo, para luego escalar a aplicaciones más críticas como operaciones clínicas o herramientas para pacientes. Esto refleja cómo la industria ya gestiona la innovación: con cautela, medida y responsabilidad.
Del conocimiento a la acción: Construyendo un futuro farmacéutico más inteligente
La industria está acostumbrada a la complejidad, la regulación y los altos riesgos. Lo que cambia es cómo las empresas responden a estas presiones. La IA, especialmente la agencial, está siendo parte de la respuesta.
El valor no está en la automatización por sí misma, sino en liberar el talento humano para enfocarse en estrategia, innovación y resultados para pacientes, mientras se delegan tareas repetitivas, basadas en reglas y datos a sistemas eficientes y confiables.
El éxito no vendrá de adoptar las herramientas más llamativas, sino de una implementación estratégica, mitigando riesgos y garantizando transparencia en cada paso.
Para las empresas biofarmacéuticas, esto implica comenzar con casos básicos —como optimización de revisiones de literatura o documentación— y luego avanzar hacia aplicaciones más complejas, como soporte en toma de decisiones.
La IA agencial no persigue el hype. Su objetivo es habilitar mejores resultados para equipos, pacientes y el negocio en su conjunto.
Imagen: Yuichiro Chino, Getty Images
Basia Coulter es socia en el área de Salud y Ciencias de la Vida en Globant, especializada en transformación digital y estrategia de IA. Con amplia experiencia en innovación farmacéutica, biotecnológica y de dispositivos médicos, ha liderado importantes implementaciones de IA en el sector, transformando ensayos clínicos, mejorando reclutamiento de pacientes y optimizando I+D. Su enfoque está en resolver desafíos como limitaciones tecnológicas heredadas, barreras de cumplimiento y desarrollo de sistemas de IA confiables.
Este artículo forma parte del programa MedCity Influencers.