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Las compañías farmacéuticas están implementando IA en acceso al mercado más rápido de lo que están preparando a sus equipos para usarla bien. El resultado es predecible: herramientas instaladas, experiencia faltante, resultados generados con rapidez, validación todavía débil. La brecha entre lo que la IA puede producir y lo que los equipos saben verificar se está convirtiendo en un riesgo ejecutivo.
Los líderes de pricing y acceso al mercado enfrentan una pregunta incómoda a comienzos de 2026. Si tu equipo ya usa herramientas de IA para revisiones de literatura, redacción de dossiers, inteligencia competitiva o síntesis de evidencia, ¿quién puede validar con confianza el trabajo que esas herramientas producen?
Usar IA una vez no equivale a tener competencia en IA. Una prueba más sólida es distinta: ¿quién entiende los supuestos metodológicos dentro de un modelo de machine learning que revisa 10.000 resúmenes? ¿Quién puede detectar una referencia fabricada por un modelo de lenguaje grande? ¿Quién sabe cuándo la IA puede acelerar la síntesis de evidencia y cuándo el juicio experto debe tomar el control total en una presentación de HTA de alto impacto?
En la mayoría de las organizaciones farmacéuticas, tanto multinacionales como regionales, la respuesta honesta es incómoda. Muy pocas personas tienen hoy esas competencias. Esa brecha entre adopción de IA y alfabetización en IA ya está creando riesgo.
Este artículo mapea las habilidades de IA que los equipos de HEOR y acceso al mercado necesitan en 2026, muestra cómo las organizaciones líderes están empezando a desarrollarlas y ofrece un marco práctico para diagnosticar brechas en los equipos antes de que se conviertan en errores costosos.
1. El problema: la adopción de IA está superando la alfabetización en IA
En junio de 2025, Simon-Kucher documentó esta brecha con claridad: la mayoría de las compañías farmacéuticas y biotecnológicas no habían integrado la IA en las capacitaciones de pricing y acceso al mercado (P&MA) [1]. Los equipos están experimentando con herramientas de IA, a menudo por iniciativa individual; el desarrollo formal de capacidades no ha seguido el mismo ritmo.
Los datos más amplios de pharma apuntan en la misma dirección. Un análisis de 2025 de IntuitionLabs encontró que la fuerza laboral encargada de implementar y validar soluciones impulsadas por IA en pharma está mal preparada. Los biólogos y químicos suelen carecer de formación en ciencia de datos; los científicos de datos suelen carecer de conocimiento del dominio farmacéutico [2]. La brecha de habilidades de IA en pharma es estructural.
¿Por qué esto importa más en acceso al mercado que en otras funciones?
Acceso al mercado se ubica en la intersección entre el matiz clínico, el detalle de política, el precedente regulatorio y la negociación con pagadores. El informe de tendencias 2026 de Simon-Kucher lo plantea con claridad: “Aquí es precisamente donde los riesgos son más altos. Pequeñas interpretaciones erróneas de datos, comparadores o argumentos de valor pueden tener consecuencias desproporcionadas” [3].
Un equipo tiene una sola oportunidad para definir el pricing de lanzamiento y el posicionamiento de acceso de un nuevo producto farmacéutico. Entregar esa decisión a una caja negra de IA sería imprudente. Ignorar la IA también es una estrategia perdedora cuando los competidores la están usando para comprimir cronogramas de meses a semanas.
La prioridad es clara: construir las competencias que permitan a los equipos usar la IA como un multiplicador de fuerza para el juicio experto.
2. El mapa de competencias: seis grupos de habilidades que todo equipo de acceso al mercado necesita
Con base en la orientación de la industria de Simon-Kucher, los marcos de ISPOR y los programas de capacitación emergentes, las competencias de IA para equipos de acceso al mercado se agrupan en seis dominios. Algunas personas se especializarán. El equipo, aun así, necesita cobertura en los seis.
Grupo 1: Alfabetización fundamental en IA
Qué es: Entender los conceptos centrales de la IA sin necesidad de programarlos. Esto incluye qué hace el machine learning, reconocimiento de patrones en datos; cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes, predicción del siguiente token entrenada en corpus masivos de texto; qué significa la analítica predictiva, usar datos históricos para pronosticar resultados; y la diferencia entre IA estrecha, que es específica para tareas, e IA general, que todavía no existe a nivel humano.
Por qué importa: Los equipos sin estos fundamentos tienen dificultades para separar los casos de uso apropiados de IA de los peligrosos. No pueden evaluar con confianza las afirmaciones de los proveedores. No pueden contribuir de manera significativa a las decisiones estratégicas sobre dónde debería entrar la IA en sus flujos de trabajo.
Cómo construirlo: Simon-Kucher recomienda integrar la alfabetización en IA en la capacitación existente de P&MA, para que los equipos entiendan conceptos clave y casos de uso relevantes, incluido el uso de datos históricos de ensayos para evaluar cómo el diseño de los ensayos afecta los resultados de acceso al mercado [1]. Los formatos cortos e interactivos de e-learning suelen funcionar mejor que los cursos teóricos largos.
Grupo 2: Aplicaciones de IA específicas del dominio en HEOR
Qué es: Conocimiento práctico de cómo se está usando la IA en economía de la salud e investigación de resultados. Esto incluye revisión de literatura asistida por IA, que puede reducir el volumen de revisión humana al 23% del total de resúmenes mientras mantiene alta sensibilidad [4]; extracción automatizada de evidencia de registros de ensayos clínicos y publicaciones; apoyo de IA en la construcción de modelos económicos; e IA generativa para redactar secciones de dossiers de valor.
Por qué importa: Los profesionales de HEOR que carecen de visibilidad sobre las herramientas disponibles para sus flujos de trabajo enfrentan dos malas opciones. Evitan la IA y pierden velocidad, o adoptan herramientas a ciegas y crean riesgo de calidad.
Cómo construirlo: El Center for Health Technology Assessment de Harvard ahora ofrece una “Masterclass de IA generativa para HEOR y acceso al mercado” con actividades prácticas que aplican ingeniería de prompts a tareas específicas de HEOR [5]. La capacitación basada en casos de uso es más efectiva que la educación genérica en IA.
Grupo 3: Habilidades de evaluación crítica y validación
Qué es: La capacidad de identificar cuándo los resultados de la IA son incorrectos, incompletos o metodológicamente inapropiados. Esto incluye detectar referencias fabricadas; reconocer cuándo un modelo fue entrenado con datos sesgados; entender los límites de los datos de entrenamiento, incluidos los cortes temporales; identificar contexto o matices omitidos; y saber cuándo la revisión de un experto humano es obligatoria.
Por qué importa: Esta es la habilidad que previene desastres. Una presentación de HTA con referencias fabricadas puede ser rechazada y dañar la credibilidad. Un modelo de costo-efectividad construido con apoyo de IA y luego dejado sin validación de supuestos produce malas decisiones a alta velocidad.
Cómo construirlo: Usar protocolos de validación estructurados. La declaración de posición de NICE sobre IA en generación de evidencia (ECD11) ofrece a los equipos una plantilla práctica: documentar qué IA se usó, cómo se usó, qué validación se realizó y quién supervisó el proceso [6]. Capacitar a los equipos para seguir esa estructura construye el músculo de validación.
Grupo 4: Ingeniería de prompts para tareas de acceso al mercado
Qué es: La capacidad de estructurar consultas a modelos de lenguaje grandes para que devuelvan resultados útiles, precisos y correctamente formateados para tareas de acceso al mercado. Esto incluye prompts para análisis del panorama competitivo; redacción de narrativas de valor; refinamiento iterativo; y cadenas de prompts de varios pasos para análisis complejos.
Por qué importa: El resultado de la IA depende en gran medida de la calidad del prompt. Un prompt débil desperdicia tiempo y produce material inutilizable. Un prompt sólido puede acelerar trabajo que antes tomaba días.
Cómo construirlo: Practicar con flujos de trabajo reales. La masterclass de Harvard incluye actividades prácticas de ingeniería de prompts para HEOR y acceso al mercado [5]. La curva de aprendizaje es empinada al principio y luego se aplana rápidamente con repetición estructurada.
Grupo 5: Privacidad de datos y cumplimiento regulatorio
Qué es: Entender las restricciones legales y regulatorias sobre el uso de IA en la generación de evidencia farmacéutica. Los equipos necesitan saber qué puede y qué no puede cargarse en herramientas de IA basadas en la nube; cómo difieren los datos de pacientes, los datos clínicos propietarios y la inteligencia competitiva; cómo afecta el GDPR el uso de IA en mercados de la UE; qué dicen las guías de la FDA y la EMA sobre IA en evidencia, con ambas agencias publicando marcos en 2025 [7]; y cuándo debe divulgarse el uso de IA en presentaciones de HTA.
Por qué importa: Las violaciones de cumplimiento son reales. Cargar datos clínicos propietarios en una herramienta pública de IA puede incumplir acuerdos de confidencialidad. Usar evidencia generada por IA sin la divulgación que una agencia espera puede socavar la credibilidad de la presentación.
Cómo construirlo: Realizar capacitación transversal con legal y asuntos regulatorios. Los equipos de acceso al mercado necesitan reglas prácticas: qué herramientas están aprobadas, qué restricciones de datos aplican y qué documentación se requiere.
Grupo 6: Analítica e insights impulsados por IA
Qué es: La capacidad de trabajar con herramientas analíticas impulsadas por IA que identifican patrones en datos de acceso al mercado. Esto incluye modelos predictivos que pronostican resultados de HTA a partir de precedentes históricos; análisis con IA de conjuntos de datos de evidencia del mundo real a escala; reconocimiento de patrones en datos de pagadores para identificar barreras de acceso; y machine learning para inteligencia competitiva y mapeo del panorama.
Por qué importa: La analítica avanzada se está convirtiendo en un requisito básico en acceso al mercado. Un estudio de 2025 en Value in Health mostró que un algoritmo de emparejamiento de proveedores basado en machine learning redujo los costos de terapia en casi 20% mientras mantenía los resultados clínicos [8]. Los equipos que no puedan interpretar y actuar sobre insights impulsados por IA perderán oportunidades que capturarán sus competidores.
Cómo construirlo: Simon-Kucher recomienda capacitar a miembros seleccionados del equipo para liderar iniciativas de P&MA impulsadas por IA, con formación avanzada en herramientas potenciadas por IA y modelos de lenguaje grandes para revisiones de literatura y análisis competitivo [1]. Todo equipo necesita al menos una o dos personas con esta profundidad.
3. Lo que las organizaciones líderes ya están haciendo
Las compañías farmacéuticas que avanzan en el desarrollo de competencias en IA comparten tres rasgos: patrocinio ejecutivo, participación obligatoria y práctica aplicada.
El imperativo de capacitación es real.
El análisis de 2026 de IntuitionLabs muestra que los organismos regulatorios modernos están respondiendo a la brecha de habilidades en IA. La guía borrador de 2025 de la FDA sobre IA en I+D de medicamentos exige validación rigurosa y credibilidad de los modelos de IA. La EMA ha emitido principios para la IA en el desarrollo de productos médicos. En conjunto, estas señales elevan el estándar: las compañías deben capacitar a sus empleados en uso técnico de IA, cumplimiento y control de calidad [7].
Las compañías que obtienen resultados hacen obligatoria la capacitación en IA. Evitan los módulos de aprendizaje voluntarios y opcionales porque la iniciativa individual crea calidad inconsistente y riesgo no gestionado.
Integración dentro de flujos de trabajo reales
La orientación de Simon-Kucher es práctica: integrar la alfabetización fundamental en IA en la capacitación existente y luego capacitar a miembros seleccionados del equipo para liderar iniciativas impulsadas por IA [1]. Este enfoque de dos niveles funciona. Todos reciben alfabetización de base; un grupo más pequeño desarrolla capacidades avanzadas.
Muchas organizaciones cometen el error de crear capacitación independiente en IA que se siente desconectada del trabajo de acceso al mercado. El enfoque más sólido incorpora el desarrollo de competencias en IA en las tareas que los equipos ya realizan: presentaciones de HTA, desarrollo de dossiers de valor, síntesis de evidencia e inteligencia competitiva. El aprendizaje ocurre más rápido cuando ocurre en contexto.
Medir lo que importa
Las organizaciones líderes rastrean la competencia en IA con la misma disciplina que aplican a otras capacidades estratégicas. Las métricas útiles incluyen el porcentaje de miembros del equipo de P&MA que completan capacitación fundamental en alfabetización de IA; el número de casos de uso de IA validados desplegados en flujos de trabajo de acceso al mercado; el tiempo ahorrado mediante revisiones de literatura y desarrollo de dossiers asistidos por IA; las tasas de error en resultados asistidos por IA, rastreadas mediante protocolos de validación; y los incidentes de cumplimiento relacionados con el uso de IA, con una meta de cero.
El desarrollo de capacidades medido se vuelve estratégico. La capacitación no medida se vuelve rápidamente performativa.
4. El marco: diagnosticar la preparación de tu equipo para la IA
Antes de invertir en capacitación, diagnostica las brechas. Este marco, adaptado del modelo de Excelencia en P&MA de Simon-Kucher y de la guía de competencias de ISPOR, da a los equipos una forma estructurada de evaluar su preparación.
Preguntas de evaluación por grupo de competencias
Alfabetización fundamental en IA:
- ¿Puede tu equipo explicar en lenguaje sencillo qué hace un modelo de lenguaje grande y cuáles son sus límites?
- ¿Entienden la diferencia entre la IA que predice, como el machine learning, y la IA que genera, como los modelos generativos?
- ¿Pueden explicar por qué los resultados de la IA requieren validación?
Aplicaciones específicas del dominio:
- ¿Cuántas personas en tu equipo de HEOR saben qué herramientas de IA están disponibles para revisión de literatura?
- ¿Quién tiene experiencia práctica usando IA para tareas de síntesis de evidencia?
- ¿Puede tu equipo identificar de tres a cinco casos de uso específicos en los que la IA podría acelerar los flujos de trabajo actuales?
Habilidades de validación:
- ¿Tu equipo tiene un protocolo documentado para validar evidencia generada por IA?
- ¿Pueden identificar una referencia fabricada cuando la ven?
- ¿Saben cuándo rechazar el resultado de la IA y reiniciar el análisis, y cuándo refinarlo?
Ingeniería de prompts:
- ¿Cuántas personas pueden escribir prompts efectivos para tareas específicas de acceso al mercado?
- ¿Tu equipo itera y refina los prompts, o acepta el primer resultado?
- ¿Pueden estructurar cadenas de prompts de varios pasos para análisis complejos?
Cumplimiento:
- ¿Tu equipo sabe qué herramientas de IA están aprobadas para usarse con datos propietarios?
- ¿Pueden citar la guía relevante de la FDA y la EMA sobre IA en evidencia?
- ¿Entienden las expectativas de divulgación sobre el uso de IA en presentaciones de HTA?
Analítica:
- ¿Quién en tu equipo puede interpretar resultados de modelos predictivos potenciados por IA?
- ¿Pueden trabajar de manera efectiva con equipos de ciencia de datos para definir casos de uso de analítica con IA?
- ¿Entienden las limitaciones de los insights impulsados por IA para decisiones estratégicas?
Interpretación de resultados
Cuando la mayoría de las respuestas son “no” o “no está claro” en los grupos 1 a 3, la prioridad es la capacitación fundamental antes de las aplicaciones avanzadas. Cuando los grupos 1 a 3 son sólidos y los grupos 4 a 6 son débiles, el equipo necesita capacitación especializada para miembros seleccionados. Cuando el equipo obtiene buenos resultados en todos los grupos, el foco debería pasar a escalar el uso de IA y medir el impacto.
5. Por qué esto no puede esperar
Tres fuerzas convergentes hacen que el desarrollo de competencias en IA sea urgente para los equipos de acceso al mercado en 2026.
Fuerza 1: La claridad regulatoria está llegando. NICE publicó su declaración de posición sobre IA en generación de evidencia en agosto de 2024. Canada’s Drug Agency siguió con su propio marco en 2025. La FDA y la EMA también publicaron guías en 2025. La ambigüedad regulatoria que antes justificaba la cautela se está resolviendo. Las agencias ahora tienen posiciones claras: la IA puede ser aceptable en generación de evidencia cuando los equipos aseguran transparencia, validación, supervisión humana y documentación [6].
Fuerza 2: La presión competitiva es real. Las primeras organizaciones que desarrollan competencia en IA en acceso al mercado ya están comprimiendo cronogramas que sus competidores todavía miden en meses. Las revisiones de literatura que tomaban 12 semanas ahora pueden tomar 3 semanas con revisión asistida por IA. La adaptación de dossiers de mercados globales a locales, que tomaba 6 semanas, puede acercarse a 2 semanas con apoyo de IA. Esa ventaja de velocidad se acumula. El equipo que lanza 3 meses antes en una categoría competitiva puede capturar participación de mercado que un participante tardío tal vez nunca recupere.
Fuerza 3: El mercado de talento está cambiando. Como documenta IntuitionLabs, pharma compite con tecnología, finanzas y consultoría por talento con capacidades en IA [2]. Los profesionales que combinan experiencia de dominio en acceso al mercado con alfabetización en IA son escasos y cada vez más costosos. Las organizaciones que desarrollan competencia en IA internamente crean una ventaja más sostenible y se vuelven empleadores más atractivos para el talento con capacidades en IA que todavía necesitan reclutar.
El mapa de competencias existe. La pregunta es quién lo usa primero.
La IA en acceso al mercado ya llegó. La pregunta que enfrentan las organizaciones farmacéuticas en 2026 es simple: ¿construirán competencias de IA antes de que sus competidores conviertan esas competencias en una ventaja estructural?
Las organizaciones que invierten ahora en desarrollo sistemático de competencias se moverán más rápido y tomarán mejores decisiones. Integrarán la alfabetización en IA en la capacitación existente; capacitarán a equipos especialistas para aplicaciones avanzadas; establecerán protocolos de validación; y medirán el impacto con disciplina.
Las organizaciones que tratan la IA como un problema de proveedores o una preocupación futura competirán con una desventaja estructural que no podrán cerrar solo con contratación.
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Referencias
[1] Simon-Kucher & Partners. De la IA a los LMICs: cuatro tendencias globales y regionales que impactan el P&MA en pharma. Junio de 2025. Disponible en: simon-kucher.com/en/insights/ai-lmics-four-global-and-regional-trends-impacting-pharma-pma
[2] IntuitionLabs. La brecha de habilidades de IA en pharma: un análisis basado en datos de 2025. Octubre de 2025. Disponible en: intuitionlabs.ai/articles/pharma-ai-skills-gap
[3] Simon-Kucher & Partners. Tendencias de healthcare y life sciences 2026. Diciembre de 2025. Disponible en: simon-kucher.com/en/insights/healthcare-and-life-sciences-trends-2026
[4] Quantus (blog interno). ¿Cuánto le está costando a tu equipo construir un dossier de valor sin IA? [Blog 8]
[5] Harvard Center for Health Technology Assessment. Masterclass de IA generativa para HEOR y acceso al mercado. 2026. Disponible en: chta.mgh.harvard.edu/workshop-on-generative-ai-for-heor-and-market-access
[6] NICE. Uso de IA en generación de evidencia: declaración de posición de NICE (ECD11). Agosto de 2024. Disponible en: nice.org.uk/corporate/ecd11
[7] IntuitionLabs. Upskilling en IA para pharma: estrategias de capacitación de la fuerza laboral. Febrero de 2026. Disponible en: intuitionlabs.ai/articles/pharma-ai-training-upskilling-strategies
[8] Xtalks. ¿Qué está impulsando HEOR y acceso al mercado en 2026? Cuatro tendencias para observar. Diciembre de 2025. Disponible en: xtalks.com/whats-driving-heor-and-market-access-in-2026-four-trends-to-watch-4510
