[Prólogo] El nuevo imperativo de marketing del sector farmacéutico: el cambio hacia un enfoque activo

en un ecosistema complejo: los canales están fragmentados, los ciclos de revisión normativa son largos y el éxito depende de influir simultáneamente en tres grupos de interés distintos: los pacientes, los prescriptores (profesionales sanitarios) y las entidades pagadoras.

El sector de las ciencias de la vida se encuentra en un punto de inflexión crucial. Impulsada por la doble fuerza de la medicina personalizada y la explosión de data del mundo real, la demanda de una interacción innovadora y centrada en el paciente nunca ha sido tan alta. Sin embargo, el marketing farmacéutico sigue atrapado Socios y facilitadores del ecosistema Agencias (comunicación, digital) – Data Medios médicos y editoriales – Distribuidores – Startups Reguladores y pagadores Organismos reguladores (p. ej., EMA, FDA…) Pagadores y organismos de HTA – Organizaciones de compras Destinatarios directos y beneficiarios Profesionales sanitarios (HCP y KOL) Pacientes y grupos de defensa de los pacientes Equipo de marketing Compañia farmacéutica – Asuntos médicos – Equipo de ventas – MLR (Médico, Legal, Regulatorio) El modelo de marketing tradicional no logra dominar esta complejidad, lo que conduce a una sobrecarga de contenido, una baja personalización y una presión comercial creciente. Esta brecha operativa crea una necesidad urgente de un nuevo paradigma tecnológico capaz de operar con inteligencia, previsión e independencia.

y carecen de la autonomía necesaria para generar resultados comerciales complejos.

AI agencial AI el siguiente paso fundamental en su evolución. Un sistema agencial está capacitado para ejecutar de forma autónoma acciones de varios pasos, perseguir objetivos definidos y alcanzar resultados sin necesidad de una intervención humana continua. No se trata solo de generar mensajes, sino de ejecutar estrategias.

Aunque el sector ha explorado AI generativa AI GenAI) —que resulta eficaz para crear contenidos—, la GenAI sigue siendo, en esencia, reactiva, ya que requiere indicaciones constantes

[PRÓLOGO] EL NUEVO IMPERATIVO DE MARKETING DEL SECTOR FARMACÉUTICO: EL CAMBIO HACIA LA IA AGENTICA Las capacidades fundamentales AIagentica abren las puertas al futuro del marketing.

  • Razonamiento estratégico y toma de decisiones autónoma: poner en marcha acciones complejas y tomar decisiones tácticas en tiempo real.
  • Previsión en tiempo real: Transforma el estudio de mercado, pasando de reports estáticos reports una recopilación continua de información en tiempo real, lo que garantiza que tu equipo detecte las tendencias emergentes y obtenga información anticipada antes que la competencia.
  • Orquestación adaptativa: coordinar tareas en canales fragmentados, aprender de forma continua y optimizar el rendimiento a lo largo de todo el recorrido del cliente.

La elección es clara. Las organizaciones que adoptan Agentic AI acortarán drásticamente los plazos de comercialización de los medicamentos y obtendrán una ventaja decisiva en cuanto a rapidez y eficiencia. Las que se demoren corren el riesgo de quedarse atrás en un futuro definido por operaciones comerciales autónomas, personalizadas y conformes a la normativa.

  • Ejecución práctica: conexión directa con los sistemas autorizados para implementar, evaluar y perfeccionar las campañas de forma proactiva.

Este informe técnico le servirá de guía indispensable. Iremos más allá de las exageraciones para analizar casos de uso reales de la tecnología Agentic, detallaremos los cambios necesarios en el marco normativo y organizativo, y ofreceremos recomendaciones prácticas para implementar esta tecnología revolucionaria desde hoy mismo.

Este cambio no es una tendencia gradual, sino una necesidad competitiva . Lo que está en juego no podría ser más importante:

  • Cumplimiento normativo acelerado: imagínese reducir los ciclos de revisión normativa del contenido de semanas a días, gracias a que AI realizan comprobaciones previas científicas y de cumplimiento normativo en el momento mismo en que se redacta el contenido.

Thomas Filaire Socio – Sector sanitario AI de Data AI

  • Verdadera personalización omnicanal: consiga recorridos de atención verdaderamente adaptativos en los que cada elemento de comunicación —ya sea para pacientes, profesionales sanitarios o aseguradoras— se optimice al instante y se transmita a través de todos los puntos de contacto.


02 La siguiente evolución: de AI generativa AI AI agentiva

¿Qué es AI agentiva?

Antes de adentrarnos en AI agentiva, conviene dar un paso atrás para comprender cómo Inteligencia Artificial evolucionado Inteligencia Artificial : desde la automatización basada en reglas hasta los sistemas generativos y, ahora, los agentes autónomos orientados a objetivos. Este contexto ayuda a aclarar qué es lo verdaderamente nuevo de la era agentiva y por qué representa un cambio fundamental en la forma en que AI valor.

2 – LA PRÓXIMA EVOLUCIÓN: DE AI GENERATIVA AI AI AGENTE

En cuanto a la definición, Inteligencia Artificial Generativa, o GenAI, es el término genérico para algoritmos sofisticados que destacan por crear contenido totalmente nuevo y original, como imágenes, audio o código a partir de las indicaciones del usuario. Funciona como un motor de predicción, basando su resultados en patrones extraídos de su amplio conjunto de data de entrenamiento.

La IA generativa aporta un valor tangible en diversos ámbitos, por ejemplo, mediante la generación automatizada de contenidos, la síntesis de información y la creación de ideas. Esto proporciona a los equipos una base para una ejecución más rápida y una entrega más coherente a gran escala.

Sin embargo, AI generativa actual AI fundamentalmente reactiva y requiere indicaciones constantes para producir contenido, al tiempo que carece de la capacidad de planificar, priorizar o integrarse en los sistemas de la empresa. Los equipos de marketing generan información, pero deben traducirla manualmente en acciones. La brecha entre los resultados y los efectos sigue siendo amplia.

La diferencia fundamental es que la IA generativa produce resultados en respuesta a indicaciones humanas, mientras que AI agentiva ejecuta AI acciones de varios pasos para alcanzar resultados definidos resultados definidos.

¿Qué hace que AI «Agentic» AI y verdaderamente «Agentic»?

AI con capacidad de agencia van más allá de los modelos generativos tradicionales. No se limitan a generar resultados, sino que persiguen objetivos. Su punto fuerte reside en combinar el comportamiento autónomo con la arquitectura tecnológica que lo hace posible.

3. Comprensión contextual y memoria: retiene y aprende de las interacciones en distintas plataformas (por ejemplo, CRM, bases de datos de consultas médicas), lo que permite la continuidad y una adaptación más inteligente a lo largo del tiempo. Ejemplo: un agente recuerda los puntos de contacto anteriores y adapta el contenido médico a cada profesional sanitario en función de su especialidad, sus preferencias de canal y su comportamiento de interacción anterior.

AI de Agentic se caracteriza por cinco capacidades:

4. Coordinación adaptativa: coordina tareas y colabora con otros agentes o personas, ajustando dinámicamente los planes en función de los comentarios y los resultados. Ejemplo: un agente gestiona los flujos de trabajo de aprobación de contenidos, otro activa interacciones digitales que cumplen con la normativa, mientras que un tercero supervisa los comentarios en tiempo real; todos ellos sincronizados para mantener el cumplimiento de las normas médicas, legales y reglamentarias (MLR) y optimizar el alcance.

1. Toma de decisiones autónoma: funciona de forma independiente, sin necesidad de indicaciones constantes, y pone en marcha acciones y toma decisiones basadas en objetivos definidos o en condiciones cambiantes. Ejemplo: un agente supervisa data de interacción con los profesionales sanitarios, identifica los segmentos con baja respuesta y ajusta automáticamente la frecuencia de las comunicaciones o la combinación de canales sin intervención humana.

2. Razonamiento estratégico: utiliza modelos de lenguaje grande (LLM) avanzados para analizar situaciones complejas, planificar soluciones en varias etapas y tomar decisiones fundamentadas para alcanzar los objetivos. Ejemplo: un agente revisa las tendencias de prescripción, el acceso al formulario y la actividad de la competencia, y luego recomienda la mejor acción posible para cada profesional Audiencia.

5. Ejecución práctica: se conecta a las API y los sistemas autorizados para llevar a cabo acciones concretas en el mundo real —implementación, pruebas y optimización en tiempo real—. Ejemplo: un agente lanza una campaña de correo electrónico dirigida a profesionales sanitarios a través de Veeva CRM, realiza un seguimiento de las tasas de apertura y de clics, y ajusta la segmentación o el momento de envío en función de los patrones de respuesta observados.

2 – LA PRÓXIMA EVOLUCIÓN: DE AI GENERATIVA AI AI AGENTE

AI el ámbito comercial puede tener un impacto igual de grande —si no incluso más— que en I+D a la hora de generar beneficios, ingresos y la eficiencia. Simplemente resulta un poco más fácil demostrar el valor de AI I+D en comparación con el ámbito comercial». –

Florent Hassen, Inteligencia Artificial global de Data Comerciales e Inteligencia Artificial

En esencia: AI agentiva AI el valor de la creación reactiva de contenidos al logro proactivo logro de resultados, lo que permite a los profesionales del marketing hacer llegar el mensaje adecuado a la , a través del canal adecuado, de forma autónoma y a gran escala.

AI agentiva AI transformando nuestra forma de enfocar el trabajo y abre la puerta a tres oportunidades de valor principales

  • Ahorra hoy para impulsar el mañana: eficiencia en los costes y reinversión. Agentic AI las tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, reduciendo los errores manuales y los gastos operativos. Al liberar recursos y optimizar los flujos de trabajo, las organizaciones pueden destinar el ahorro a la innovación, el desarrollo de capacidades y las iniciativas de crecimiento futuro.

Esta visión temprana permite realizar ajustes proactivos en la estrategia, lo que ayuda a los equipos a anticiparse al cambio en lugar de reaccionar ante él.

  • Triunfa en velocidad y precisión: agilidad y precisión inteligentes Los sistemas agenticos analizan enormes conjuntos de datos y toman decisiones optimizadas en tiempo real, mucho más allá de la capacidad humana. Permiten a las organizaciones responder más rápidamente a la dinámica del mercado, personalizar las acciones a gran escala y mantener la precisión incluso en un entorno de cambio constante.
  • Descubrir nuevas oportunidades: información sobre el mercado. Los agentes analizan constantemente data los canales, identificando nuevos comportamientos de los clientes, cambios en la opinión pública y necesidades no cubiertas antes de que los competidores se den cuenta.

2 – LA PRÓXIMA EVOLUCIÓN: DE AI GENERATIVA AI AI AGENTECómo AI influyendo AI agente en los flujos de trabajo de marketing

AI agentiva AI transformando los procesos a lo largo de toda la cadena de valor de la asistencia sanitaria. En la siguiente sección, analizaremos en profundidad cada área con casos de uso concretos. A modo de ejemplo, mostraremos primero cómo AI agentiva transforma un flujo de trabajo clave del marketing.

Futuro Agente Proceso

~ 3 semanas

Las ventajas de utilizar la AI generativa y AI agentiva AI más allá de indicadores generales como el aumento de la velocidad global o la mejora del retorno de la inversión; residen en su capacidad para aportar un valor altamente personalizado y Audiencia en cada etapa del proceso de marketing.

  • Segmentación precisa: Crea Audiencia precisos y detallados, lo que se traduce en campañas más eficaces. – Resultados optimizados del producto: se utilizan los datos analíticos para definir el beneficio o valor específico que el producto aporta a cada Audiencia. – Distribución de contenido segmentada: garantiza que el contenido adecuado llegue a las personas adecuadas a través de los canales adecuados. – Optimizacióncontinua: las campañas se perfeccionan automáticamente mediante informes de rendimiento y pruebas A/B de variaciones.


De la teoría a la práctica: Casos de uso reales 03

El sector de las ciencias de la vida está experimentando una profunda transformación. Impulsado por los avances en medicina personalizada, la proliferación de data del mundo real y un giro hacia un enfoque centrado en el paciente, el sector está evolucionando a un ritmo sin precedentes. Este cambio ha roto los modelos de marketing tradicionales, lo que ha obligado a un cambio fundamental en la forma en que los avances científicos se llevan al mercado.

a los pagadores, los inversores y los principales responsables de la toma de decisiones, todos los cuales tienen necesidades y definiciones diferentes de «valor».

Precisamente por eso sigue existiendo una brecha entre la estrategia y su puesta en práctica. Aunque existe un deseo palpable de avanzar e innovar, el marketing no suele considerarse una prioridad al mismo nivel que la I+D (el mayor gasto de las empresas farmacéuticas). En consecuencia, resulta más difícil conseguir financiación, sobre todo cuando aún no se ha demostrado un claro retorno de la inversión (ROI).

Para los equipos de marketing, la capacidad de convertir investigaciones complejas en contenidos atractivos es fundamental para el éxito comercial. Sin embargo, esta tarea no es fácil. Deben encontrar un equilibrio entre la precisión científica, el estricto cumplimiento normativo y las exigencias de un conjunto muy diverso de partes interesadas,desde investigadores hasta profesionales sanitarios (HCP). No obstante, están surgiendo casos de uso (algunos más consolidados que otros) a lo largo de toda la cadena de valor, que es precisamente lo que analizaremos en la siguiente sección.

01

Investigación de mercado, desarrollo y validación de contenidos

02

03 Ejecución de campañas y interacción omnicanal

04 Apoyo a las ventas y asistencia sobre el terreno

Aviso legal: Esta recopilación de casos de uso no es exhaustiva y se basa en los comentarios de los clientes, la literatura científica y nuestra propia experiencia en el desarrollo de soluciones para organizaciones sanitarias . Aunque destaca ejemplos importantes, no abarca todas las las oportunidades potenciales dentro de la cadena de valor de los ensayos clínicos.

3- DE LA TEORÍA A LA PRÁCTICA: CASOS DE USO EN EL MUNDO REAL


3- DE LA TEORÍA A LA PRÁCTICA: CASOS DE USO EN EL MUNDO REAL Caso de uso n.º 1: Investigación de mercado: de reports estáticos reports la información en tiempo real

El sector de las ciencias de la vida opera en nichos en constante evolución, cada uno de los cuales desarrolla productos únicos que influyen directamente en el bienestar y la salud de numerosas partes interesadas. El marketing de contenidos desempeña un papel crucial, ya que cada nicho requiere una estrategia de marketing bien documentada, específica y altamente estratégica que transmita el mensaje fundamental a investigadores y científicos.

  • Generación limitada de información en tiempo real: la mayoría de los análisis son estáticos y quedan obsoletos rápidamente, lo que impide a los equipos de marketing detectar las tendencias emergentes, las nuevas necesidades de los grupos de interés o los cambios en la competencia a medida que se producen.

Para ello, el estudio de mercado es el primer paso de la campaña, ya que ayuda a identificar el Audiencia B2B, comprender la demanda del sector respecto a tus productos y evaluar a la competencia. La información sobre las últimas necesidades de los clientes, sus puntos débiles, las tendencias del sector y los retos y oportunidades futuros es lo que necesitas para comercializar tus productos de forma estratégica; ya que no acertar con Audiencia adecuado Audiencia presupuesto y debilita el impacto.

En este contexto, los sistemas de aprendizaje automático y los sistemas basados en agentes desempeñan un papel fundamental al generar información detallada en tiempo real a partir de la literatura científica, la inteligencia sobre la competencia, los requisitos de los pagadores y el comportamiento de las partes interesadas, con el fin de identificar los principales factores estratégicos y las oportunidades clave.

Sin embargo, siguen existiendo importantes retos:

  • Alto coste e ineficiencia: los estudios de mercado tradicionales son costosos y requieren mucho tiempo, y a menudo exigen inversiones que rondan el millón de euros para elaborar cientos de páginas de análisis, la mayoría de las cuales se condensan posteriormente en breves resúmenes y se archivan sin volver a utilizarse.
  • data fragmentados e incoherentes: data sanitarios data dispersos en múltiples sistemas, formatos y estándares, lo que dificulta la creación de una visión unificada y útil de los clientes, los pacientes o los médicos prescriptores.

CASOS DE USO

1. Generación autónoma de información de mercado: AI agentiva analiza AI publicaciones, data de ventas, canales digitales y la competencia para detectar tendencias y cambios en el mercado. Convierte las señales en información temprana, lo que permite ajustar las estrategias con mayor rapidez y sustituye a los costosos estudios de mercado tradicionales.

2. Modelización del recorrido de comportamiento y microsegmentación: Agentic AI data de prescripciones, las interacciones digitales y las señales de opinión para trazar un mapa de los comportamientos de médicos y pacientes. Esto permite targeting de precisión targeting una personalización escalable mediante la segmentación adaptativa,targeting Audiencia y la ejecución estratégica.

3. Inteligencia competitiva: mediante el seguimiento autónomo de conferencias, redes sociales y comunicados de prensa, los «exploradores AI » AI con capacidad de agencia pueden mejorar la inteligencia competitiva identificando las nuevas estrategias de la competencia, descubriendo patrones estratégicos y detectando señales tempranas del mercado.

3- DE LA TEORÍA A LA PRÁCTICA: CASOS DE USO DEL MUNDO REAL CASO DE USO : Pruebas de campañas AI CONTEXTO

  • Las pruebas de campaña previas al lanzamiento son un paso fundamental para validar la eficacia de los mensajes, los elementos visuales y las llamadas a la acción.
  • Los profesionales del marketing pueden utilizar la plataforma de forma iterativa, modificando una frase o un elemento visual en tiempo real y observando de inmediato cómo afecta ese cambio al rendimiento previsto de la campaña y a su capacidad para impulsar una llamada a la acción concreta (por ejemplo, «intención de vacunarse»).
  • Tradicionalmente, este proceso se basa en métodos de estudio de mercado lentos y costosos, como grupos focales y encuestas generales, lo que genera un importante cuello de botella, con ciclos de prueba que duran entre 8 y 10 semanas y cuestan más de 100 000 dólares, lo que limita la capacidad del equipo para realizar pruebas y optimizar de manera eficaz.
  • Esto provoca largos retrasos entre la aparición de señales externas y la adopción de medidas estratégicas internas, lo que limita la agilidad y la competitividad.

SOLUCIÓN

  • Una plataforma de pruebas AI integra conjuntos de datos externos (publicaciones, patentes, redes sociales, data clínicos) con bases de conocimiento internas (SharePoint, repositorios de investigación) para generar análisis predictivos y en tiempo real de todos los recursos de las campañas.

IMPACTO

  • Reducción masiva de costes:

Los costes de las pruebas de campaña pueden reducirse en más de un 90 %.

  • Aceleración de la comercialización: la latencia entre la detección de la señal y la respuesta se reduce de meses a días, o incluso a tiempo real.
  • Optimización Data: los equipos pueden ir más allá de los comentarios subjetivos y basarse data fiables, lanzando campañas optimizadas científicamente para facilitar su memorización y, lo que es más importante, para impulsar la acción de los pacientes o los profesionales sanitarios.
  • La AI entrenada para analizar creatividades, textos publicitarios y vídeos, y ofrece puntuaciones instantáneas sobre métricas clave como la memorización, la respuesta emocional y data de seguimiento ocular data los elementos visuales.

«Hoy en día, con este tipo de AI , podemos probar campañas en un plazo de 12 a 24 horas por unos 7.000 dólares. Si lo comparamos con el método antiguo —de 8 a 10 semanas por 100.000 o 150.000 dólares—, es difícil volver atrás». —Jeremy Peaudecerf , director de marketing para Europa

3- DE LA TEORÍA A LA PRÁCTICA: CASOS DE USO EN EL MUNDO REAL

  • Caso de uso n.º 2 | Desarrollo y validación de contenidos

Acelerar la creación de activos de gran impacto garantizando al mismo tiempo precisión científica y el cumplimiento normativo

La industria farmacéutica se encuentra en una etapa de transformación crucial, en la que los métodos tradicionales de creación de contenidos están quedando rápidamente obsoletos. El calendario tradicional de creación de contenidos se ha convertido en un cuello de botella crítico para la eficacia del marketing, lo que está animando a los profesionales del marketing farmacéutico a adoptar AI superar estas limitaciones:

mensajes clave que cumplan con la normativa y que expresen la propuesta de valor única de un producto farmacéutico, lo que, en última instancia, fomenta una interacción más significativa y oportuna con los profesionales sanitarios.

En Amgen, estamos estudiando cómo AI autónoma AI facilitar la creación de contenidos y agilizar los procesos de revisión. Aunque todavía se encuentra en fase piloto, los primeros resultados del proyecto de revisión de MLR son prometedores: el 100 % de los usuarios se muestran satisfechos, han notado un ahorro de tiempo y se han reducido las iteraciones de MLR. AI también identificó más del 95 % de los problemas críticos de cumplimiento y reveló detalles adicionales que habían pasado desapercibidos , lo que reforzó la calidad general del contenido . Este enfoque no sustituye a la supervisión humana, sino que la mejora, demostrando cómo AI potenciar de forma responsable nuestros flujos de trabajo de marketing y revisión médica». – Marie Morice-Morand, directora adjunta de Innovación, Omnicanalidad y Formación

  • Procesos de validación largos y complejos: las empresas farmacéuticas deben mantener unos altos estándares de precisión y credibilidad, por lo que se basan en rigurosas revisiones en varias fases para verificar el contenido médico y sus fuentes antes de su publicación.
  • Producción de contenidos costosa y que consume muchos recursos: más allá de los importantes presupuestos destinados a la colaboración con agencias, los equipos de marketing dedican innumerables horas a tareas repetitivas y de escaso valor que podrían automatizarse. Los múltiples ciclos de revisión no solo ralentizan la entrega, sino que también provocan importantes sobrecostes presupuestarios.
  • El cuello de botella de la revisión de los ensayos clínicos: aunque es esencial para garantizar el cumplimiento normativo y la integridad científica, suele ser un proceso largo y en varias fases que implica un análisis minucioso y la coordinación entre las partes interesadas, lo que retrasa considerablemente el tiempo de comercialización.

AI agentiva AI esta brecha mediante el análisis autónomo de la literatura clínica, las señales de interacción, data de opinión y los patrones de prescripción, con el fin de detectar nuevas tendencias y necesidades no cubiertas en tiempo real. Traduce los complejos conocimientos clínicos en información clara, convincente y

CASOS DE USO

1. AI AI Comprobaciones previasAI: AI valida el contenido según las directrices normativas en tiempo real. Esta comprobación proactiva del cumplimiento normativo minimiza los errores antes del envío, lo que se traduce en menos ciclos de revisión y aprobaciones más rápidas.

2. Aceleración de la generación de ideas de contenido: AI pueden analizar data de interacción con los profesionales sanitarios data generar conceptos de contenido hiperpersonalizados para el lanzamiento de productos. Iteran de forma autónoma las líneas creativas y producen variantes que cumplen con la normativa de la ABPI basándose en comentarios en tiempo real, lo que reduce significativamente el tiempo de generación de ideas y aumenta las tasas de recuerdo y de interacción de los profesionales sanitarios.

3. Etiquetado de contenidos: AI etiquetaAI los materiales médicos y de marketing, lo que permite un seguimiento preciso de los contenidos en todas las herramientas y sistemas. Esta automatización puede reducir los costes operativos hasta en un 76 % al eliminar las tareas manuales repetitivas y mejorar la reutilización de los activos ya etiquetados.

3- DE LA TEORÍA A LA PRÁCTICA: CASOS DE USO DEL MUNDO REAL CASO DE USO : Proceso de revisión de MLR AI CONTEXTO

  • El proceso de revisión médica, jurídica y normativa (MLR) es fundamental para garantizar el cumplimiento normativo, la precisión y los estándares éticos en el marketing y las comunicaciones farmacéuticas.
  • Prerevisión automatizada: las normas reglamentarias, legales y médicas se aplican automáticamente a los borradores, lo que permite detectar posibles problemas antes de su presentación y reducir al mínimo los ciclos de revisión manual.
  • Sin embargo, puede ser un proceso lento, difícil y costoso, con múltiples rondas de revisión para garantizar el cumplimiento de las directrices reglamentarias, las declaraciones aprobadas y las restricciones legales.
  • Encontrar el equilibrio entre la rapidez y el estricto cumplimiento normativo es un reto constante; sin embargo, lograrlo es esencial para ofrecer comunicaciones oportunas, conformes a la normativa y eficaces en el entorno altamente regulado de hoy en día.

IMPACTO

  • Ciclos de revisión más cortos: el contenido prevalidado reduce las idas y venidas y los tiempos de aprobación, lo que permite acortar la revisión de MLR de semanas a días (hasta un 60 % más rápido).

SOLUCIÓN

AI agencial AI un nuevo enfoque del aprendizaje multiclase al integrar el cumplimiento normativo directamente en el proceso de creación de contenidos:

  • Cumplimiento normativo integrado: las herramientas de redacción AI incorporan los requisitos de MLR, de modo que los materiales ya cumplen la normativa desde el principio, lo que reduce las costosas revisiones posteriores.
  • Marcos integrados: los léxicos de marca, las directrices normativas, los derechos de autor y las bibliotecas de mensajes aprobados están directamente vinculados a los flujos de trabajo de redacción para garantizar la coherencia desde el principio.
  • Reducir el riesgo de incumplimiento y

Riesgo legal: todos los resultados se ajustan a los marcos normativos desde su creación.

  • Aceleración del tiempo de comercialización:

Los equipos de marketing y médicos ganan en agilidad para lanzar campañas y contenido científico más rápidamente, sin comprometer el cumplimiento normativo.

Este es un caso de uso importante. La automatización de la revisión normativa, jurídica y médicas (por ejemplo, la verificación de referencias de reclamaciones, la gestión los derechos de autor) se considera un cuello de botella con un potencial significativo de ahorro de tiempo». –

Claude Broudic, jefe de gabinete y director de operaciones de estrategia global de productos 3. DE LA TEORÍA A LA PRÁCTICA: CASOS DE USO EN EL MUNDO REAL. Caso de uso n.º 3: Ejecución de campañas y interacción omnicanal

Las empresas farmacéuticas están experimentando una transformación estratégica, pasando de modelos fragmentados y compartimentados a experiencias personalizadas e integradas en todos los puntos de contacto. Este cambio —que se refleja en el 10-15 % de los presupuestos publicitarios que ahora se destinan a iniciativas omnicanal— es esencial para ofrecer una interacción coherente y conectada en la que cada mensaje refuerce el recorrido del cliente.

AI agentiva AI superando las barreras existentes para aprovechar todo el potencial del omnicanal, y las oportunidades que se avecinan siguen siendo inmensas.

Sin embargo, a pesar de reconocer su potencial, muchas empresas farmacéuticas siguen enfrentándose a importantes retos a la hora de poner en práctica una estrategia omnicanal verdaderamente eficaz:

  • Organizaciones compartimentadas: los equipos de marketing, ventas, médico y digital suelen trabajar de forma independiente, lo que da lugar a mensajes descoordinados, comunicaciones fragmentadas y data infrautilizados data lo que, en última instancia, debilita la experiencia del cliente.
  • Tecnología obsoleta: las infraestructuras de TI anticuadas dificultan data y la implementación fluida de soluciones omnicanal.
  • Conocimiento limitado del recorrido del cliente: sin una visión clara y completa del recorrido del profesional sanitario —desde el conocimiento del producto hasta la prescripción—, las empresas corren el riesgo de ofrecer experiencias inconexas y de escaso impacto que no satisfacen las necesidades reales Audienciasu Audiencia.

CASOS DE USO

1. Optimización de la combinación de canales: Agentic AI evalúa AI el rendimiento multicanal para identificar los segmentos con bajo rendimiento y ajustar automáticamente targeting la asignación presupuestaria en función de los objetivos estratégicos.

2. Recorridos y segmentos dinámicos de los clientes: Agentic AI el comportamiento de los clientes para identificar cambios en el recorrido, como una mayor preferencia por la interacción a través de la aplicación en lugar de la web. Los agentes actualizan la lógica del recorrido y los segmentos de clientes para activar acciones de contacto adaptadas a los nuevos canales preferidos.

3. Narrativa personalizada y coherente: AI personalizan continuamente el contenido utilizando información sobre los consumidores en tiempo real, sin apartarse del tono de la marca ni de las directrices de comunicación. Esto permite una personalización a gran escala y multicanal que resulta coherente, relevante y fiel a la marca en todos los puntos de contacto con el cliente.

3- DE LA TEORÍA A LA PRÁCTICA: CASOS DE USO DEL MUNDO REAL CASO DE USO : Coordinación omnicanal impulsada por agentes CONTEXTO

  • Las estrategias omnicanal actuales se basan en reglas estáticas y en una lógica predefinida, en las que las interacciones se basan en comportamientos esperados de los profesionales sanitarios, en lugar de en los reales.
  • Agente de cumplimiento: actúa como un mecanismo de control en tiempo real para todas las acciones AI.
  • Cuando los comportamientos cambian, los métodos tradicionales de análisis y segmentación tienen dificultades para detectarlo y adaptarse con rapidez.

Impleméntelo siguiendo el enfoque «empezar poco a poco y escalar rápidamente», implementando un agente en conjuntos de datos predefinidos para demostrar su valor antes de ampliar las capacidades.

  • La implementación de actualizaciones del recorrido suele requerir semanas de trabajo manual debido a la complejidad de los procesos de aprobación e implementación.
  • En consecuencia, los enfoques omnicanal no logran seguir el ritmo del comportamiento en tiempo real, lo que da lugar a la pérdida de oportunidades de interacción y a ineficiencias.

SOLUCIÓN: Crear un AI basada en agentes —una red de agentes inteligentes y semiautónomos que optimizan continuamente la interacción omnicanal en tiempo real— e implementar un equipo de agentes especializados:

  • Insight Agent: analiza data en tiempo real data detectar cambios en el comportamiento.

IMPACTO

  • Eficiencia: automatiza las decisiones rutinarias y manuales, lo que permite a los profesionales del marketing centrarse en la estrategia y en las interacciones de alto valor.
  • Rapidez: lo que antes llevaba semanas, ahora se actualiza en cuestión de horas, lo que permite optimizar los itinerarios en tiempo real.
  • Escalabilidad: Ofrece contenido personalizado y conforme a la normativa a gran escala; además, una vez creado el marco de trabajo para una marca, se puede replicar rápidamente en otras marcas y en nuevos mercados.
  • Agente de contenido: genera contenido personalizado y conforme a la normativa.
  • Agente de canales: coordina el canal, el momento y la frecuencia adecuados.

3- DE LA TEORÍA A LA PRÁCTICA: CASOS DE USO EN EL MUNDO REAL

Caso de uso n.º 4: Capacitación comercial y apoyo sobre el terreno: dotar al equipo de ventas de sólidos recursos de apoyo sobre el terreno

El diseño de una estrategia eficaz de interacción con los profesionales sanitarios es una inversión crucial y de gran importancia. La industria farmacéutica invierte más de 90 000 millones de dólares al año a nivel mundial (hasta un 30 % de los presupuestos comerciales) para forjar estas relaciones, que a su vez pueden influir en hasta el 60 % de todas las decisiones de prescripción. Sin embargo, este modelo tradicional se encuentra bajo presión, afectado por la saturación digital y por un nuevo tipo de paciente, AI, que ahora utiliza AI autodiagnosticarse los síntomas.

  • Medición de la confianza y el valor: La forma tradicional de generar confianza mediante costosos congresos está perdiendo terreno. Las regulaciones más estrictas y la falta de claridad sobre el retorno de la inversión hacen que sea más difícil que nunca justificar su valor.

Hoy en día, hay varios factores clave que hacen que el panorama de las relaciones con los profesionales sanitarios sea cada vez más complejo:

Este proceso ha sido tradicionalmente costoso y dependiente de los representantes. Con la aparición de AI agencial, esta relación se está transformando y revolucionando mediante la creación de un ecosistema inteligente, autónomo y científicamente relevante.

  • Volumen de ventas y acceso digital: El modelo tradicional de representantes presenciales resulta costoso y no es escalable. No satisface la demanda actual, ya que la mayoría de los médicos afirman ahora que prefieren la comunicación en línea a las visitas presenciales.
  • Calidad y personalización: La era de los mensajes «únicos para todos» ha llegado a su fin. Los médicos afirman ahora que las redes sociales y los contenidos digitales influyen no solo en su percepción de una marca, sino también en sus decisiones a la hora de recetar medicamentos.
  • Frecuencia y saturación: los profesionales sanitarios afirman sentirse abrumados por el exceso de contenido promocional, que a menudo se percibe como «spam», lo que, en última instancia, socava la confianza y daña las relaciones.

CASOS DE USO

1. Resumen de interacciones con profesionales sanitarios: un AI que procesa y resume automáticamente todas las interacciones omnicanal anteriores (correos electrónicos, notas del CRM, llamadas, actividad web) para ofrecer al representante de ventas una visión concisa y completa del historial y la opinión del profesional sanitario antes de la próxima reunión.

2. AI AI Simulador de conversacionesAI: un AI actúa como un «profesional sanitario virtual». El representante o el MSL ensaya toda la conversación con el agente, que está entrenado con todos data científicos aprobados data las posibles objeciones.

3. GeneradorAI AI : un agente que crea y actualiza dinámicamente perfiles de profesionales sanitarios en tiempo real. Analiza el consumo de contenidos, el comportamiento digital y los patrones de prescripción para permitir una verdadera hiperpersonalización y una microsegmentación en tiempo real para las campañas.

3- DE LA TEORÍA A LA PRÁCTICA: CASOS DE USO EN EL MUNDO REAL CASO DE USO «Turing», la herramienta de «siguiente mejor acción» de Sanofi para profesionales sanitarios CONTEXTO

El principal reto al que se enfrentaba Sanofi era un cambio fundamental en la forma en que los profesionales sanitarios interactúan con los representantes de ventas.

  • El contacto con los profesionales sanitarios se ha vuelto cada vez más complejo. Los representantes se enfrentan a un acceso presencial cada vez más limitado y a una «fatiga digital» considerable, ya que los médicos se ven saturados de contenidos en línea procedentes de múltiples fuentes.
  • Deben ir más allá del modelo de ventas tradicional, basado en el gran volumen, y garantizar que cada interacción sea personalizada, oportuna y aporte un valor claro a las necesidades específicas de cada profesional sanitario.

SOLUCIÓN

  • Se ha implementado «Turing», un motor de «Next Best Action» (NBA) AI que actúa como «asistente» para los representantes de ventas, analizando data omnicanal data recomendar la interacción óptima con cada profesional sanitario.
  • La plataforma envía una sencilla lista de sugerencias semanales directamente al CRM nativo del representante (Veeva), lo que elimina la necesidad de un panel de control independiente e integra la información directamente en su flujo de trabajo diario.

IMPACTO

  • Ha generado un importante «aumento de las ventas» en más de 15 marcas importantes y se ha implantado con éxito en más de 20 países.
  • Alcanza un indicador clave de rendimiento (KPI) de un retorno de la inversión (ROI) acumulado de 10:1, generando 10 € de ingresos por cada 1 € invertido en el programa.
  • Aumenta la eficiencia de los comerciales al ayudarles a priorizar las actividades de mayor valor y a personalizar sus campañas de captación a gran escala.

  • Mejora la implicación y la satisfacción de los profesionales sanitarios al garantizar que las comunicaciones sean pertinentes, estén coordinadas y se envíen en el momento adecuado.
  • Se ha implementado un modelo de aprendizaje continuo «human-in-the-loop». Los representantes pueden «aceptar» o «rechazar» cada sugerencia. Los motivos del rechazo se incorporan a la AI perfeccionar y mejorar continuamente la relevancia de las recomendaciones futuras.

«Turing actúa como un auténtico compañero para nuestros comerciales. Al integrar AI directamente en su CRM, les hemos permitido transmitir el mensaje adecuado al profesional sanitario adecuado en el momento oportuno, lo que nos ha reportado un retorno de la inversión de 10:1». – Marion Dumas , directora global de Omnicanal

Actores emergentes: Startups y oportunidades de agencia 04

Aunque la adopción de AI las ciencias de la vida ha sido significativa, no ha sido uniforme en todas las áreas. En el ámbito de la investigación y el desarrollo han surgido numerosas empresas emergentes centradas en áreas como el descubrimiento de fármacos y la optimización de los ensayos clínicos. Por el contrario, el mercado de AI generativa y agentiva AI las áreas comercial y de marketing sigue estando algo menos desarrollado.

La información facilitada debe cumplir con rigurosos procesos de revisión de relaciones médico-comerciales y con la legislación internacional en materia de transparencia (como la Ley Sunshine de EE. UU. o la Loi Encadrement des Avantages de Francia). Entre los principales riesgos se incluyen la formulación de afirmaciones no respaldadas por data clínicos aprobados, o sugerencias que incumplan la normativa en materia de atenciones, invitaciones o gastos; lo que supone un importante obstáculo de entrada para las herramientas orientadas al marketing.

Esta discrepancia puede explicarse por varios factores.

1. Exigencia de retorno de la inversión: Los laboratoriosfarmacéuticos exigen un retorno de la inversión claro, algo fácil de demostrar en lo que respecta a la eficiencia (por ejemplo, la automatización de tareas administrativas o la reducción del tiempo dedicado a las entradas en el CRM), pero «prematuro» y mucho más complejo de cuantificar cuando se trata de medir la eficacia (por ejemplo, demostrar que un dato AI condujo directamente a una nueva receta).

2. Complejos obstáculos normativos y de cumplimiento:

Cada mensaje o recomendación AI

3. Ciclos de venta prolongados debido a la integración técnica: Las plataformasprofundamente integradas, como Veeva y Salesforce, dominan la infraestructura tecnológica comercial, lo que exige que cualquier nueva AI se someta a rigurosos procesos de validación, seguridad e integración. Al mismo tiempo, su adopción depende de la coordinación entre múltiples partes interesadas —equipos comerciales, de TI, jurídicos, de compras y de campo— lo que hace que la implementación sea lenta y compleja.

Sin embargo, algunos actores se han posicionado en la cadena de valor y están tratando de aprovechar la oportunidad:

Esta lista no es exhaustiva y solo recoge las startups mencionadas durante nuestras entrevistas y nuestra investigación personal.

Reforzar el equipo de campo: formación AI

Esta categoría incluye a las empresas emergentes que utilizan AI para mejorar las competencias y el cumplimiento normativo de los representantes de ventas humanos y los MSL: entrevistas e investigación personal.

Ofrece una plataforma AI para equipos farmacéuticos. Los representantes practican conversaciones de gran importancia con «profesionales sanitarios virtuales» realistas y AI por AI. El sistema proporciona información inmediata y detallada sobre la transmisión del mensaje y el cumplimiento, lo que permite a los equipos practicar a gran escala y acelerar la incorporación.

Un «simulador de ventasAI» similar, en el que los comerciales participan en simulaciones de situaciones reales mediante vídeo con un personaje AI. Su función principal es la capacidad de señalar automáticamente las afirmaciones médicas que no cumplen con la normativa durante la simulación, lo que permite ofrecer orientación tanto sobre el rendimiento como sobre el cumplimiento normativo.

Automatización de las operaciones comerciales: de los datos a la interacción

Esta categoría incluye plataformas que utilizan agentes autónomos para generar información, crear campañas completas o incluso actuar como representantes virtuales.

Una plataforma AI que transforma las conversaciones reales de los pacientes, recopiladas a través de la escucha en redes sociales, en información útil y conforme a la normativa. OfreceAI específicos para cada función (por ejemplo, «Agente de Asuntos Médicos» o «Vigilante de la marca») para ayudar a los equipos comerciales a desarrollar estrategias basadas en la «voz del paciente».

UnaAI (en colaboración con Google Cloud) que utiliza un equipo de AI cooperativos para automatizar todo el proceso creativo. Es capaz de generar una campaña de producto completa y conforme a los requisitos (vídeos, correos electrónicos, contenido para redes sociales) en cuestión de minutos, en lugar de meses, todo ello bajo la supervisión de un experto humano que orienta la formulación de las consultas, el contexto y la especificación Audiencia.

Utiliza AI autónomos que actúan como representantes de ventas virtuales y enlaces de ciencias médicas (MSL). Esta plataforma lleva a cabo actividades de marketing y comerciales mediante la automatización de interacciones personalizadas con los profesionales sanitarios, con el fin de aumentar las tasas de prescripción.

Una plataforma para crear AI orientados al cliente destinados a las ventas y la atención al cliente. Una Compañia farmacéutica Compañia utilizarla para implementar agentes que gestionen las consultas entrantes de los profesionales sanitarios, las preguntas de los pacientes, automaticen la calificación de clientes potenciales y data en un CRM.

Aumentar la productividad del personal de campo: el AI

Esta categoría se centra en AI que actúan como «copilotos» de los representantes de ventas sobre el terreno, automatizando las tareas de menor importancia y garantizando el cumplimiento normativo.

Un AI basado en la voz, diseñado como la «oficina móvil» del comercial. Los comerciales dedican hasta un 30 % de su tiempo a tareas administrativas; el objetivo es reducir esta cifra a menos del 10 %, lo que permitiría obtener importantes mejoras en eficiencia y rendimiento. El AI se centra en potenciar a los equipos de campo a través de tres capacidades clave:

1. Preparación óptima previa a la visita: resume todos data relevantes del CRM data el comercial esté preparado para su próxima reunión con el cliente y recomienda mensajes clave específicos y aprobados, así como las mejores acciones a seguir para maximizar el impacto.

2. Informes sin esfuerzo tras la visita: automatiza la generación de informes de CRM mediante dictado de voz. El representante puede dictar sus notas de visita en lenguaje natural, lo que elimina horas de data manual data y garantiza una documentación oportuna y de alta calidad.

3. Cumplimiento normativo de : actúa como una verificación de cumplimiento bajo demanda (por ejemplo, para la «Loi Encadrement des Avantages» francesa) y automatiza los traspasos entre departamentos a otras funciones (por ejemplo, el registro de una solicitud para un MSL).


05 Del potencial a la práctica: la necesidad de cambios organizativos y estructurales en las empresas

Los casos de uso descritos anteriormente en este documento demuestran el potencial transformador de AI agentiva, desde la agilización de las revisiones de MLR hasta la implementación de campañas omnicanal hiperpersonalizadas. Sin embargo, aprovechar este potencial no es tan sencillo como adquirir nueva tecnología.

Limitarse a integrar Agentic AI los flujos de trabajo heredados existentes solo reportará, en el mejor de los casos, mejoras marginales en la eficiencia. Para obtener un valor real y sostenible, las empresas deben llevar a cabo profundos cambios organizativos y estructurales. No se trata simplemente de una actualización informática, sino de una transformación empresarial fundamental.

«Existe la creencia de que AI todo, pero no es así. Existe una enorme necesidad de transformación interna y de adaptación cultural. No es solo una cuestión de tecnología, sino de apoyo, presupuesto y compromiso por parte de la dirección». — Jeremy Peaudecerf , director de marketing para Europa

5- DEL POTENCIAL A LA PRÁCTICA: LA NECESIDAD DE CAMBIOS ORGANIZATIVOS Y ESTRUCTURALES EN LAS EMPRESAS. Retos que hay que superar para implementar con éxito AI agentiva

Para integrar con éxito AI de Agentic AI una estrategia multifacética que tenga en cuenta Compañia , sus competencias clave, data y el marco jurídico.

  • Data y el consentimiento: como señala Florent Hassen, la toma de decisiones automatizada choca de lleno con las restricciones normativas: «Uno de los principales retos a la hora de implementar AI autónoma AI la interacción con los clientes radica en las restricciones normativas». De conformidad con el artículo 22 del RGPD, el tratamiento data personales data la toma de decisiones automatizada requiere un consentimiento explícito, lo que limita targeting basada en la IA agentiva targeting los contactos que han dado su consentimiento y reduce el alcance general del impacto en comparación con las interacciones mediadas por humanos».

1. Conseguir el apoyo de los altos cargos y Fomentar una nueva cultura

El mayor obstáculo suele ser de carácter cultural. La alta dirección debe promover una mentalidadAI e integrarla en toda la organización.

4. Unificar Data tecnología fragmentados ecosistema

  • Apoyo de la dirección: Los responsables deben respaldar de forma visible este cambio, asignando presupuestos específicos y comunicando una visión clara que posicione la AI agentiva AI un factor estratégico fundamental, y no solo como un «proyecto paralelo» experimental.

AI agentiva AI tan potente como los data puede acceder y los sistemas que puede controlar.

  • Fomentar la confianza: El discurso debe centrarse en la mejora, no en la sustitución. El objetivo es fomentar la confianza demostrando cómo AI liberar a las personas de tareas repetitivas y de escaso valor para que puedan centrarse en tareas estratégicas de gran valor.
  • Romper data : La mayoría de las empresas farmacéuticas se enfrentan a una fragmentación data, con la información de los clientes dispersa en distintos sistemas de CRM, médicos, digitales y de ventas. Un requisito fundamental es crear una data unificada (a menudo mediante API) que ofrezca una visión real de 360° del profesional sanitario y del paciente.

2. FomentarAI en toda la organización

  • Facilitar la actuación mediante API: Los agentes deben actuar. Para ello se necesitan API seguras y robustas que permitan conectarse a sistemas centrales como Veeva, Salesforce y las plataformas de automatización de marketing, y controlarlos. Como se señala en la sección III, los largos ciclos de integración de nuevas herramientas en esta infraestructura tecnológica ya consolidada constituyen un obstáculo importante que requiere una planificación estratégica de TI.

Es necesario mejorar las competencias del personal para que pueda colaborar de forma eficaz con AI . Esto va mucho más allá de formar a unos pocos data ; requiere aumentar losAI de toda la organización comercial y médica.

  • Incorporación de la IACompañia: las empresas líderes ya están poniendo esto en práctica. Por ejemplo, Roche ha puesto en marcha su AI corporativa AI : el programa «Everyday AISe trata de un programa de formación obligatorio, de seis semanas de duración, de carácter descendente e impulsado por el director general del grupo, dirigido a los 100 000 empleados. El objetivo es «elevar el nivel mínimo» y convertir AI básicos AI en una competencia fundamental, de forma similar a como se implantó el correo electrónico hace 30 años.

3. Redefinición de la gobernanza para una era

La capacidad AIagencial para tomar decisiones autónomas plantea nuevos y complejos retos para la gobernanza, especialmente en el sector de las ciencias de la vida.

  • La obligatoriedad del «human-in-the-loop»: Esta restricción legal y ética implica que, en un futuro previsible, el modelo «human-in-the-loop» no es solo una buena práctica, sino una necesidad. Los nuevos flujos de trabajo deben diseñarse de tal forma que incorporen la supervisión y la aprobación humanas antes de que un agente lleve a cabo una acción crítica, especialmente si esta implica data de profesionales sanitarios data la comunicación con los pacientes.

El nuevo modelo operativo: dirigido por personas, impulsado por agentes 06

Servicios AI agencialServicios modelo operativo transformador en el que la creatividad humana y la visión estratégica se ven potenciadas por agentes autónomos. El futuro pasa por una autonomía colaborativa, en la que los seres humanos y AI la marca en tiempo real. Los datos de este informe muestran que la responsabilidad seguirá recayendo en los seres humanos, mientras que los agentes se encargarán de la ejecución, la optimización y la adaptación.

casos extremos, y mantener la integridad ética y normativa. El objetivo no es sustituir a las personas, sino potenciar sus capacidades.

  • Planifica a largo plazo: lanza el producto cuanto antes, pero destina aproximadamente un tercio de tu presupuesto a las tareas posteriores al lanzamiento, como actualizaciones, formación del personal y gestión del cambio. Este enfoque permite a las organizaciones perfeccionar AI Agentic AI , incorporar las lecciones aprendidas y ampliar su adopción en todos los equipos de forma segura y eficiente.

En la industria farmacéutica, los responsables de campañas están pasando a desempeñar un papel de coordinadores de sistemas. Los equipos de marketing supervisarán a los agentes capaces de llevar a cabo una serie de acciones concretas que permiten ahorrar tiempo, entre las que se incluyen:

  • Formar al personal: Implemente programas de mejora de competencias en toda la organización que combinen formación específica para cada puesto, experiencia práctica y aprendizaje continuo a gran escala. Capacite a los equipos para interpretar AI , validar las recomendaciones, gestionar las excepciones y trabajar de forma eficaz con los agentes, sin dejar de cumplir con las normas de cumplimiento y las mejores prácticas en constante evolución.
  • Generar información de mercado en tiempo real para una toma de decisiones fundamentada,
  • Crear contenido de gran impacto y que cumpla con los requisitos a gran escala,
  • Y dotar a las fuerzas sobre el terreno de herramientas de intervención predictiva y de apoyo científico a demanda.
  • Establezca un marco de gobernanza desde el principio: implemente procedimientos claros de supervisión, flujos de trabajo de aprobación y documentación para garantizar la rendición de cuentas, el cumplimiento normativo y la confianza. Establezca mecanismos de seguimiento y procesos de auditoría para supervisar el rendimiento de los agentes, hacer cumplir las normas éticas y garantizar la transparencia tanto para los equipos internos como para los organismos reguladores.

La adopción de AI agentiva AI cada vez más imprescindible. Las empresas que se demoran corren el riesgo de ralentizar la toma de decisiones, perder oportunidades de interacción y ver cómo aumentan sus costes operativos . Sin embargo, para que la adopción tenga éxito es necesario un enfoque deliberado y estructurado. Entre las estrategias clave para empezar se incluyen:

  • Empiece poco a poco: elija un problema concreto de bajo riesgo y desarrolle conjuntamente un AI agentiva con un pequeño equipo de expertos. Los resultados tangibles desde el principio generan impulso, fomentan la confianza en AI y sientan las bases para ampliar aplicaciones más complejas.

El futuro del marketing farmacéutico pasa por la colaboración: personas y AI que trabajan juntos para convertir los conocimientos en acciones. AI agentiva AI sustituye AI los profesionales del marketing, sino que amplía sus capacidades, unifica flujos de trabajo que antes estaban fragmentados y permite a los equipos lograr un mayor impacto. Las empresas que aborden su adopción paso a paso, con una gobernanza clara y una responsabilidad humana, estarán mejor posicionadas para mejorar su eficiencia general y, en última instancia, dirigirse mejor a los profesionales sanitarios y reforzar la implicación de los pacientes.

  • Mantener a las personas informadas: Asegúrese de que las personas sigan participando activamente a lo largo de todo AI , desde las pruebas y la validación hasta los controles de cumplimiento. La supervisión iterativa permite a los equipos ajustar los resultados y abordar

GLOSARIO

  • AI agencial: Inteligencia Artificial capaces de tomar decisiones de forma autónoma y de realizar acciones orientadas a objetivos sin necesidad de una intervención humana constante
  • API (Interfaz de programación de aplicaciones): Conjunto de reglas que permite a diferentes sistemas de software comunicarse y compartir data funcionalidades
  • CLM (marketing de ciclo cerrado): un enfoque de marketing data que utiliza la información obtenida de las interacciones con los clientes para perfeccionar y personalizar continuamente las comunicaciones futuras
  • CRM (Gestión de las relaciones con los clientes): Tecnología o sistemas utilizados para gestionar las interacciones de una organización con sus clientes actuales y potenciales, con el fin de mejorar las relaciones y la eficiencia.
  • EMA (Agencia Europea de Medicamentos): la agencia de la Unión Europea encargada de evaluar y supervisar los medicamentos para garantizar su seguridad y eficacia
  • AI de la UE: legislación de la Unión Europea que establece un marco jurídico para el desarrollo y el uso de la inteligencia artificial, haciendo hincapié en la transparencia, la seguridad y la ética
  • FDA (Administración de Alimentos y Medicamentos): la agencia federal estadounidense encargada de proteger la salud pública mediante la regulación de los alimentos, los medicamentos, los productos sanitarios y otros productos relacionados con la salud
  • AI generativa AI GenAI): una forma de AI crear nuevos contenidos —como texto, imágenes o data— data en patrones aprendidos a partir de información existente
  • Profesionales sanitarios: personas con titulación oficial, como médicos, enfermeros y farmacéuticos, que prestan atención clínica y aportan sus conocimientos médicos a los pacientes
  • LLM (modelos de lenguaje a gran escala): AI avanzados AI entrenados con enormes cantidades de data de texto data comprender y generar un lenguaje similar al humano
  • MDR (Reglamento sobre productos sanitarios): normativa de la Unión Europea que regula la seguridad, el rendimiento y la autorización de comercialización de los productos sanitarios
  • MLR (Aspectos médicos, jurídicos y normativos): proceso de revisión que garantiza que los materiales científicos y de marketing cumplan con los requisitos de precisión médica, cumplimiento legal y normas reglamentarias
  • Interacción omnicanal: un enfoque coordinado de la comunicación con el cliente a través de múltiples canales (digital, presencial, impreso, etc.) para ofrecer una experiencia coherente y fluida
  • Enfoque centrado en el paciente: un enfoque sanitario centrado en comprender y atender las necesidades, preferencias y experiencias de los pacientes en todas las etapas de la atención sanitaria o del desarrollo de productos
  • Medicina personalizada: enfoque médico que adapta las estrategias de tratamiento y prevención a las características individuales de cada paciente, como la genética y el estilo de vida
  • targeting de precisión: el uso de data análisis para ofrecer mensajes o tratamientos altamente específicos al segmento Audiencia de pacientes adecuado
  • data del mundo real data RWD): data relacionados con la salud data en entornos reales, como historias clínicas electrónicas o registros de pacientes, en lugar de ensayos clínicos controlados
  • Representante comercial: profesional encargado de promocionar y vender productos o servicios, que suele actuar como principal punto de contacto entre una Compañia sus clientes
  • ROI (retorno de la inversión): un indicador de rendimiento que evalúa la rentabilidad o la eficiencia de una inversión en relación con su coste
  • Enlaces semánticos: proceso que consiste en conectar data contenidos mediante relaciones basadas en el significado, lo que permite una búsqueda, integración e interpretación más inteligentes entre sistemas

Agradecimientos y reconocimientos

Nos gustaría expresar nuestro más sincero agradecimiento a todos los entrevistados, procedentes de todos los ámbitos del ecosistema, cuyas valiosas aportaciones contribuyeron en gran medida a la creación de este Libro Blanco. Su experiencia y su actitud colaboradora fueron esenciales para dar forma y perfeccionar nuestras ideas.

Claude Broudic – Jefe de Gabinete y Director de Operaciones de Estrategia Global de Productos en Servier Saber Daassi – Cofundador de Kustoma Marion Dumas – Directora global de Omnicanal en Sanofi Florent Hassen – Inteligencia Artificial global Inteligencia Artificial Data Comerciales e Inteligencia Artificial en Roche Bartek Madej – Director de TI Digital y Comercial para los Mercados Europeos y Responsable de Salud Digital para los Mercados Internacionales en Bristol Myers Squibb Marie Morice – Directora adjunta de Innovación, Omnicanal y Formación en Amgen Jeremy Peaudecerf – Director de Marketing para Europa en Moderna

También queremos expresar nuestro más sincero agradecimiento a cada uno de los miembros de nuestro equipo por su incansable esfuerzo y sus inestimables a lo largo de todo el proceso.

Equipo Artefact

Thomas Filaire, socio del sector sanitario en ARTEFACT Francia) Léa Giroulet, consultora sénior del sector sanitario en ARTEFACT Francia) Anna Sojnoczky, consultora sénior del sector sanitario en ARTEFACT Países Bajos) María Garzón, consultora júnior del sector sanitario en ARTEFACT Países Bajos) Meric Gurgen, consultor sénior del sector sanitario en ARTEFACT (Reino Unido) Anna Mulbert, consultora júnior en el área de salud de ARTEFACT Francia) Sébastien Marguerès, director de Asuntos Públicos y responsable científico de AI HEALTH – ARTEFACT Gabriel Roteta Maranon, gestor de proyectos de relaciones públicas en AI HEALTH – ARTEFACT