Del potencial a los resultados: así miden las compañías farmacéuticas el impacto de la IA en sus previsiones
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La industria farmacéutica global atraviesa una transformación silenciosa pero profunda en la manera en que anticipa el futuro. Un nuevo informe sobre pronóstico e inteligencia artificial (IA), elaborado por Evaluate Pharma, muestra que en comparación con hace apenas un año, los equipos de pronóstico operan en un entorno mucho más exigente, donde la innovación ya no basta como promesa. Según el documento, la pregunta que que se hacen las compañías farmacéuticas no es si la IA puede ayudar, sino cómo se está utilizando para mejorar resultados concretos, aumentar la eficiencia y respaldar decisiones estratégicas bajo presión.
Este cambio de enfoque marca el paso de la exploración a la ejecución. Por tanto, el análisis de la consultora subraya que las tendencias que definirán el pronóstico farmacéutico en 2026 no giran en torno a grandes visiones futuristas, sino a la implementación práctica, la gobernanza sólida y la capacidad de “hacer más con menos” sin sacrificar calidad.
La inteligencia artificial sigue ocupando un lugar central en la conversación, pero su rol ha madurado. Tras años de pilotos, pruebas de concepto y debates sobre preparación de datos, señala que las organizaciones comienzan a integrar la IA directamente en los flujos de trabajo diarios del pronóstico. Asimismo, defiende que hoy en día, el valor de la IA ya no se mide por su potencial abstracto, sino por casos de uso específicos y repetibles: extrapolación automática de tendencias para marcas en mercado, pruebas rápidas de sensibilidad sobre supuestos clave o modelos de aprendizaje automático que ayudan a construir pronósticos base cuando existe un histórico suficiente.
Lejos de reemplazar a los pronosticadores, la IA se consolida como un mecanismo de eficiencia. Automatiza tareas rutinarias, acelera ciclos de iteración y libera tiempo experto para el análisis crítico, la interpretación y el cuestionamiento estratégico. La supervisión humana sigue siendo esencial, pero ahora se enfoca en aportar juicio, contexto y experiencia, no en alimentar manualmente modelos complejos. Este giro también refleja una demanda creciente de transparencia entre pares. «Los equipos quieren saber qué está funcionando en la práctica, qué soluciones han logrado escalarse y dónde siguen existiendo límites claros para la automatización», precisa.
Junto con la adopción más pragmática de la IA, el documento identifica que emerge un cambio estructural en la organización del pronóstico, especialmente para marcas en mercado. Cada vez más compañías experimentan con modelos centralizados, en los que los pronósticos base se generan de forma automatizada desde un centro global o regional y luego se distribuyen a países para su revisión. En su versión más avanzada, este enfoque reduce de manera significativa la propiedad local del pronóstico. Los equipos en países solo intervienen cuando existe una razón clara, respaldada por evidencia, para desviarse del escenario central. El argumento es contundente: mayor eficiencia, consistencia metodológica y menor dependencia de recursos locales escasos.
Este modelo supone una ruptura con la tradición. Históricamente, el informe recuerda los primeros años tras el lanzamiento de un producto se caracterizaban por pronósticos altamente granulares, basados en pacientes y gestionados localmente. Por tanto, considera que avanzar hacia enfoques automatizados basados en volumen o ventas en etapas más tempranas del ciclo de vida representa un cambio cultural profundo.
Otro de los aspectos que analiza el informe es la adopción, que admite que es desigual. «Algunas organizaciones avanzan de forma gradual; otras apuestan decididamente por la centralización. Todavía está por verse el impacto a largo plazo en la calidad del pronóstico, la generación de insights y la agilidad organizacional, pero la dirección es clara: más automatización y una gobernanza central más fuerte«, alude.
Presiones de eficiencia
En el documento se menciona también que las tensiones operativas identificadas en años anteriores no solo persisten, sino que se intensifican. Los equipos de pronóstico enfrentan reducciones de personal, carteras de productos cada vez más complejas y un escrutinio creciente por parte de la alta dirección. «Este contexto refuerza el impulso hacia la simplificación, la automatización y la subcontratación selectiva y muchas compañías están replanteando qué actividades requieren realmente conocimiento interno profundo y cuáles pueden estandarizarse o apoyarse en experiencia externa», certifica.
Surge así una mayor demanda de soporte flexible y bajo demanda. En lugar de ampliar estructuras internas, las compañías buscan especialistas para cubrir picos de trabajo, acelerar transformaciones o cerrar brechas de capacidad puntuales. Según el informe, la gran incógnita es si este modelo será sostenible a largo plazo o si, con el aumento de la complejidad, los equipos deberán volver a crecer. «La respuesta dependerá en gran medida de la capacidad de la IA para absorber carga operativa sin erosionar la calidad del pronóstico», añade.
Por otro lado, señala que existe un consenso creciente en torno a que los modelos de pronóstico se han vuelto muy complejos. En este contexto, destaca que la simplificación promete mayor transparencia, mejor comprensión por parte de los stakeholders y más confianza en los resultados. Sin embargo, sostiene que llevar esa intención a la práctica sigue siendo uno de los grandes retos. En la realidad, los modelos continúan acumulando supuestos, segmentos y “parches” temporales, impulsados por expectativas heredadas, demandas internas o el temor a perder rigor analítico.
«Más que una simplificación generalizada, lo que se observa es una brecha entre el reconocimiento del problema y la capacidad de resolverlo. Esto abre la puerta a marcos de modelización más claros, principios mejor definidos y una gobernanza que distinga cuándo la complejidad aporta valor y cuándo solo añade ruido», asegura.
Asimismo, el factor cultural juega un papel decisivo. En regiones como Asia-Pacífico, las diferencias en la forma de abordar la incertidumbre, el detalle y la validación influyen profundamente en cómo se construyen y utilizan los pronósticos. Reconocer estas diferencias ya no es opcional: es un requisito para una consolidación efectiva.
La presión sobre los equipos de pronóstico no solo viene de la eficiencia, sino también de la confianza. «Los altos directivos quieren entender no solo las cifras, sino el camino que llevó a ellas», precisa. Esto ha impulsado un renovado interés en la auditoría de pronósticos, formal o informal, como herramienta para identificar sesgos, debilidades estructurales y oportunidades de mejora. Lejos de ser un ejercicio retrospectivo, la auditoría se posiciona como una capacidad orientada al futuro, diseñada para elevar estándares, defender decisiones y fortalecer la credibilidad.
De cara a este año, el documento señala que el pronóstico farmacéutico se volverá «más pragmático, más centralizado y más responsable«. Aunque la transición de la posibilidad a la práctica está en marcha, el verdadero desafío es la ejecución. «Los equipos que triunfen serán aquellos capaces de equilibrar automatización y experiencia humana, eficiencia e insight, consistencia global y relevancia local. Porque, al final, el pronóstico no consiste solo en producir una cifra, sino en construir un sistema robusto, adaptable y capaz de resistir el escrutinio», sentencia.
