La industria farmacéutica se enfrenta a nuevos retos que vienen marcadas por cuatro tendencias que tendrán un impacto directo en la competitividad del sector durante 2026. Estas son: la aplicación de la ley europea de inteligencia artificial (AI Act), la optimización logística, el nuevo modelo de relación con pacientes y profesionales sanitarios y la integración de la información como motor de productividad, según datos de la multinacional tecnológica española, hub digital entre Europa y América, Stratesys.
Tal y como manifiesta su socio-director de la industria Life Sciences en Stratesys, Luis Fernández-Sanguino, "la industria farmacéutica se encuentra en un momento de enorme disrupción de su modelo operativo".
"La pregunta ya no es si la tecnología transformará la industria, sino qué empresas serán capaces de liderar esa transformación integrando inteligencia artificial, información y cumplimiento normativo en sus procesos clave".
En esta transformación, la primera medida pasa por el despliegue gradual de la Ley de IA europea, una normativa que impactará plenamente en el empleo de algoritmos dentro de sectores delicados como gestiones administrativas, seguridad de fármacos, producción, inspección técnica o ensayos médicos.
Dicha estructura legal forzará a las empresas a potenciar el seguimiento de sus sistemas en tareas vitales y a afianzar esquemas robustos para gestionar datos y tecnología cognitiva. Según fuentes de Stratesys, esta normativa supone una ventaja competitiva para las compañías que consigan adoptar esas funciones pronto, ya que lograrán agilizar trámites oficiales, minimizar fallos de ejecución y robustecer la excelencia en el acatamiento legal.
En este contexto, los datos disponibles sugieren que aplicar inteligencia artificial puntera en labores de supervisión lograría bajar los fallos operativos entre un 25% y un 40%, además de recortar notablemente los plazos para autorizar fármacos.
El siguiente punto pasa por perfeccionar la logística como elemento clave. Tras las crisis sanitarias y los conflictos internacionales recientes, las compañías del sector salud están elevando su gasto en sistemas avanzados de planificación y optimización de la cadena de suministro apoyados en inteligencia artificial, analítica avanzada y en el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés).
Estas soluciones permiten anticipar fluctuaciones de demanda, optimizar inventarios, mejorar la visibilidad de la cadena de suministro y simular escenarios de riesgo, algo especialmente relevante en entornos como la producción de vacunas o terapias biológicas, donde la coordinación entre fabricación, distribución y hospital es crítica.
La tercera línea de cambio se centra en el vínculo establecido con usuarios y especialistas médicos. El sector camina hacia un entorno puramente telemático, empleando portales de contacto médico, apps de control terapéutico, guías robóticas de auxilio al enfermo y canales de difusión multidispositivo.
Este giro conlleva abandonar un enfoque basado en el fármaco para transitar hacia uno focalizado en el trato humano, la vivencia del usuario y el acceso a datos vigentes en todo instante, ubicación y lengua.
Dentro de este escenario, se enmarca uno de los movimientos tecnológicos más relevantes para el sector: el fin de la colaboración entre Veeva y Salesforce, que está obligando a muchas compañías a revisar su estrategia de plataformas comerciales a largo plazo.
Más allá de la elección tecnológica, el reto de fondo pasa por decidir si el sector continuará apoyándose en modelos tradicionales de CRM centrados en la relación con el médico o evolucionará hacia plataformas integradas de engagement con pacientes, profesionales y el conjunto de stakeholders del ecosistema sanitario.
La cuarta tendencia está en la integración de la información como verdadero motor de la transformación digital.
La industria farmacéutica, a través de sus distintas líneas de actuación, genera una gran cantidad de información que proviene de la investigación clínica, la producción, los programas de farmacovigilancia y la interacción con los pacientes.
Pero, en muchas organizaciones, esos datos continúan fragmentados. Por eso, es necesario disponer de plataformas unificadas de información, que son clave para consolidar información estructurada y no estructurada en entornos integrados que faciliten el análisis avanzado y la toma de decisiones.
Según estimaciones del World Economic Forum, el uso intensivo de inteligencia artificial y analítica avanzada podría reducir entre un 25% y un 50% los tiempos de descubrimiento de nuevos medicamentos.
A pesar del potencial que tienen estas tendencias destacadas por Stratesys, la multinacional considera que la adopción tecnológica sigue enfrentándose a dos grandes desafíos.
El primero es la complejidad de integrar nuevas capacidades sobre infraestructuras heredadas y el segundo se centra en la necesidad de atraer talento capaz de combinar conocimiento científico, regulatorio y tecnológico.
Para muchas compañías, la transformación no dependerá solo de incorporar nuevas herramientas, sino de revisar sus modelos operativos, sus capacidades internas y su forma de generar valor en un contexto que se encuentra en continua transformación.
En conclusión, la transformación digital en el sector salud no depende solo de incorporar la tecnología, sino de su capacidad de combinar trazabilidad, cumplimiento normativo, eficiencia operativa y nuevos modelos de engagement.
La Ley de IA de la Unión Europea es el primer marco legal que regula esta tecnología basándose en el nivel de riesgo que genera.
En la industria farmacéutica, su impacto es directo, ya que la mayoría de los sistemas utilizados en este sector se clasifican como de alto riesgo.
Esto afecta especialmente al desarrollo de fármacos, la gestión de ensayos clínicos y el diagnóstico médico.
Las empresas farmacéuticas deben cumplir con requisitos estrictos de transparencia, seguridad y calidad de los datos. La norma obliga a documentar técnicamente cada algoritmo, garantizar que los datos de entrenamiento de la IA no tengan sesgos y asegurar siempre la supervisión humana en las decisiones críticas.
Además, se exige un sistema de gestión de riesgos que monitorice el funcionamiento del software durante todo su ciclo de vida.
En la práctica, las compañías deben tratar sus sistemas de inteligencia artificial con el mismo rigor que aplican a cualquier otro proceso, asegurando que cada resultado sea trazable y auditable.
El objetivo final es que la automatización en el entorno sanitario sea fiable y no comprometa la seguridad de los pacientes.
Fuente: Gaceta de Salud