La inteligencia artificial (IA) está transformando la industria biofarmacéutica, ofreciendo herramientas avanzadas para el descubrimiento de fármacos, la optimización de ensayos clínicos y la personalización de tratamientos. En este sentido, empresas y centros de investigación han comenzado a integrar modelos de IA para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones moleculares y predecir la eficacia de posibles compuestos con una rapidez sin precedentes.
Esta tecnología ha permitido reducir significativamente el tiempo y los costes asociados al desarrollo de nuevos medicamentos, mejorando la eficiencia en un sector donde los procesos pueden tardar más de una década en completarse. Sin embargo, a pesar de sus beneficios, la adopción de la IA plantea una serie de desafíos éticos y organizacionales que requieren atención.
Las empresas biofarmacéuticas se enfrentan a dilemas regulatorios sobre hasta qué punto la IA puede influir en decisiones clínicas y científicas sin comprometer la seguridad de los pacientes ni la validez de los resultados. En este sentido, uno de los principales retos éticos es el sesgo en los algoritmos, que puede generar resultados discriminatorios si los datos utilizados no representan adecuadamente a la diversidad de la población.
"Uno de los principales retos éticos es el sesgo en los algoritmos"
Es por ello, que la equidad y la transparencia en el uso de la IA son fundamentales para garantizar que las decisiones basadas en esta tecnología sean justas y responsables. Para minimizar estos riesgos, se plantea la necesidad de contar con comités de IA, donde participen no solo científicos y desarrolladores, sino también médicos, pacientes y otros agentes externos que ayuden a equilibrar los sesgos tanto en los datos como en las conclusiones obtenidas.
"Es fundamental establecer límites en el uso de la inteligencia artificial”, explica Óscar Velasco, socio director de Olivia en España director de innovación de la compañía. “No se trata de reemplazar a los investigadores, sino de complementar su trabajo con herramientas que optimicen los procesos y reduzcan los tiempos de desarrollo".
Otro aspecto crítico es la gobernanza de la IA. A medida que los sistemas automatizados adquieren mayor capacidad para analizar datos y generar predicciones, surge la pregunta sobre hasta qué punto pueden tomar decisiones de forma autónoma. Establecer límites claros en el uso de la IA y definir en qué momentos es necesario que la validación recaiga en expertos humanos es clave para garantizar la seguridad y la integridad de los procesos en la investigación y el desarrollo farmacéutico.
"La IA puede analizar grandes volúmenes de datos en segundos, pero la interpretación de esos resultados sigue siendo responsabilidad de los expertos. Necesitamos un equilibrio entre eficiencia y supervisión para garantizar la fiabilidad de los avances científicos", señala Velasco.
"Necesitamos un equilibrio entre eficiencia y supervisión para garantizar la fiabilidad de los avances científicos"
Además de los desafíos éticos, la resistencia al cambio dentro de las organizaciones biofarmacéuticas es otro obstáculo para la adopción de la IA. Muchas personas ven la automatización como una amenaza para su rol profesional, lo que genera dudas e incertidumbre. La industria farmacéutica ha estado tradicionalmente centrada en el papel del investigador humano, por lo que integrar herramientas basadas en IA requiere un cambio cultural significativo.
Para acelerar la adopción de la IA en la industria, es fundamental aplicar estrategias de gestión del cambio, que incluyan formación especializada, adaptación de roles y una comunicación clara sobre los beneficios de la tecnología. También es crucial redefinir la captación de talento, ya que en un entorno impulsado por la IA se demandarán nuevas habilidades relacionadas con el análisis de datos, la validación de modelos algorítmicos y la interpretación de resultados generados por inteligencia artificial.
Según el socio director de Olivia en España, este es uno de los aspectos más desafiantes en la transformación digital del sector. "El reto no es solo implementar la tecnología, sino hacer que las personas confíen en ella. Es fundamental capacitar a los equipos y mostrar cómo la IA puede ser un aliado en su trabajo diario, no una amenaza" .
Por otro lado, la aceptación de la IA no solo depende de la industria farmacéutica, sino también de su percepción en la sociedad. Los pacientes, los médicos y los sistemas sanitarios deben confiar en que esta tecnología se implementa de manera ética y segura. Para ello, las compañías deben trabajar en una estrategia de posicionamiento que refuerce la transparencia y el beneficio real de la IA en la investigación y el desarrollo de medicamentos.
"La clave está en la transparencia. Debemos mostrar cómo se toman las decisiones, cuáles son los criterios utilizados y qué beneficios concretos aporta esta tecnología a los pacientes y al sistema de salud", concluye Oscar Velasco.