Con más de 17 años de experiencia en la industria de la salud en América Latina, Ana Moret, bioquímica de formación y miembro del Instituto Argentino de Inteligencia Artificial (INARIA), analiza cómo la IA ya impacta en la operación diaria del sector farmacéutico y qué habilidades deben desarrollar los profesionales para trabajar con estas herramientas sin perder el criterio clínico.
Cuando se habla de que la IA está transformando la industria farmacéutica, ¿de qué cambios concretos estamos hablando hoy?
—Cuando hablamos de que la inteligencia artificial está transformando la industria farmacéutica, nos referimos a cambios que ya impactan nuestro día a día. La IA está presente desde el descubrimiento y diseño de nuevos fármacos hasta la operativa diaria en las empresas del sector.
Por ejemplo, en los ensayos clínicos, la IA nos ayuda a elegir mejor a los pacientes, diseñar pruebas más eficientes y anticipar resultados, lo que ahorra tiempo y mejora la precisión. En manufactura y cadena de suministro, no solo optimiza la producción, sino que también controla la calidad y predice las necesidades de stock con mayor precisión. Podemos utilizar herramientas de IA en marketing y comercialización para personalizar las comunicaciones a médicos y pacientes con una precisión sin precedentes. Además, ya es común ver chatbots clínicos que responden dudas frecuentes, sistemas automáticos que envían recordatorios para tomar la medicación y herramientas que ayudan a analizar si los pacientes están siguiendo correctamente sus tratamientos. Todo esto hace que la atención sea más cercana, eficiente y adaptada a las necesidades de cada persona
¿La IA está acelerando realmente el desarrollo de nuevos medicamentos o su impacto todavía es limitado?
—Sí, la IA está acelerando el desarrollo de medicamentos, aunque con matices, hoy ya vemos alianzas estratégicas entre gigantes tecnológicos (NVIDIA) y farmacéuticas que apuntan a acelerar la investigación y producción de medicamentos. Las proyecciones indican que en los próximos cinco años la inversión en IA podría crecer más de un 600%. Esto impulsaría un aumento superior al 40% anual en el desarrollo de nuevos medicamentos. Claramente refleja un cambio estructural en cómo se investiga, se produce y se gestiona la información en la industria.
¿De qué manera la IA puede aumentar la productividad en las farmacias y en el sector en general?
—La IA puede potenciar la productividad en farmacias y en todo el sector farmacéutico de varias maneras. Uno de los avances más claros es la gestión automatizada de inventarios, la IA puede analizar patrones históricos de ventas y consumo para predecir la demanda, lo que ayuda a evitar faltantes y excesos de stock, optimizando así los recursos y reduciendo pérdidas. En tareas administrativas facilita la elaboración de reportes y documentación sanitaria, entre otros, lo que permite ahorrar tiempo y reducir errores. También existen sistemas inteligentes que responden consultas frecuentes de los pacientes y envían recordatorios para que sigan sus tratamientos, mejorando la adherencia y la calidad del servicio. En Marketing puede ayudar a la segmentación automática y creación de mensajes personalizados que impulsen las ventas y el engagement.
¿Qué habilidades debería desarrollar hoy un farmacéutico para trabajar con IA y no quedar desplazado por ella?
—Las habilidades más valiosas para un farmacéutico en la era de la IA son la alfabetización digital y de datos, es decir entender cómo se generan, interpretan y usan los datos.
Aprender a comunicarse con los modelos de lenguaje es fundamental, pero igual de importante es desarrollar un pensamiento crítico. No basta con aceptar la respuesta que nos da una IA; hay que analizarla desde una perspectiva ética, interpretarla, identificar posibles sesgos y validar los resultados antes de tomar decisiones. Cualquier profesional debe tener nociones básicas de ética en IA, me refiero a la privacidad del dato clínico. En otras palabras: combinación de experiencia profesional tradicional más habilidades digitales.
¿Para alguien que nunca la usó, ¿cuál sería un primer uso seguro y concreto?
—Mi recomendación es comenzar con tareas de bajo riesgo y alto valor práctico. El primer paso más natural es usar un modelo de lenguaje (como ChatGPT 5-2, Claude o Gemini) para realizar consultas y redactar materiales de comunicación.
Otro uso excelente es la revisión de literatura científica: pedirle a la IA que resuma un artículo técnico o que compare las guías de tratamiento de una enfermedad específica. Esto no reemplaza la lectura crítica, pero acelera enormemente el proceso.
Lo fundamental en esta etapa inicial es la verificación: nunca usar la respuesta de una IA sin contrastarla con una fuente autorizada. Los modelos de lenguaje pueden cometer errores llamados ‘alucinaciones’, y en salud eso tiene consecuencias reales.
¿Cuáles son los errores más frecuentes que cometen los profesionales al usar estas herramientas?
—El primero y más peligroso es la confianza ciega. Los LLMs pueden generar respuestas convincentes y ser incorrectas, son las llamadas ‘alucinaciones’. La regla de oro es verificar siempre. El segundo es usarla sin ajustar a contexto normativo/regulatorio, que en salud es crucial, otro error frecuente es ingresar datos sensibles sin cumplir normas de privacidad.
Y por último y no menos importante es ignorar el sesgo de los datos. Por ejemplo, si una herramienta fue entrenada principalmente con datos de poblaciones de EE.UU. o Europa, sus recomendaciones pueden no ser directamente aplicables a una población latinoamericana con diferentes perfiles genéticos, acceso a medicamentos y condiciones socioeconómicas.
¿Hay usos de IA en salud que te generan dudas éticas o te parecen riesgosos?
—Claro que sí, la IA en salud exige máxima atención. Hay áreas delicadas como la automatización de decisiones clínicas sin supervisión humana, el manejo de datos sensibles sin protección robusta y los sesgos que pueden perpetuar desigualdades en la atención. El fenómeno de la ‘caja negra’ también preocupa: muchos modelos toman decisiones que ni siquiera sus creadores pueden explicar, y organismos como la FDA y la Unión Europea ya exigen mayor transparencia en sistemas de alto riesgo.
No puedo dejar de señalar el riesgo para la seguridad clínica cuando los pacientes consultan directamente con IA sin supervisión médica. Esto puede derivar en diagnósticos incorrectos, recomendaciones inapropiadas o pérdida de seguimiento clínico.
Finalmente, es fundamental cuidar la autonomía profesional. Si los farmacéuticos delegan su criterio clínico a algoritmos sin cuestionarlos, se pierde la capacidad de ejercer un juicio contextualizado, empático y ético. La IA debe potenciar nuestra inteligencia, nunca reemplazar nuestro criterio. El verdadero valor está en combinar experiencia humana y tecnología, asegurando que las decisiones estén guiadas por el conocimiento, la ética y la responsabilidad.