El verdadero papel de la IA en el análisis del mercado y de los clientes

La inteligencia artificial se ha convertido en el tema central de casi todas las conversaciones que tienen lugar actualmente en los ámbitos del marketing farmacéutico y el análisis de datos de clientes. Dependiendo del contexto, la IA es o bien la tecnología que resolverá de una vez por todas el problema de la implicación de los profesionales sanitarios y los pacientes, o bien aquello que acabará por completo con la necesidad de contar con equipos de análisis de datos.

Ninguna de las dos opiniones resiste un análisis riguroso. La realidad es que la IA ya está aportando un valor real en el mercado farmacéutico y en las funciones de análisis de clientes. Sin embargo, su mayor contribución no consiste en sustituir el criterio de los profesionales del análisis, sino en potenciarlo.

Las organizaciones de marketing que consideran la IA como un atajo para la toma de decisiones automatizada se llevan constantemente una decepción. Las que la consideran una herramienta para acelerar el análisis, descubrir patrones y facilitar una mejor toma de decisiones están obteniendo resultados mucho más significativos.

El reto de la información nunca ha sido una cuestión de datos

La mayoría de las empresas de marketing farmacéutico no adolecen de falta de información.

Los comentarios de los profesionales sanitarios se recogen en sistemas CRM, notas de llamadas, transcripciones de congresos, registros de consultas médicas, programas de apoyo al paciente, estudios de mercado, plataformas de interacción digital, datos sindicados y herramientas de monitorización de redes sociales. Los datos sobre la experiencia del paciente añaden una dimensión completamente nueva. El reto nunca ha sido recopilar esta información.

El reto consiste en comprenderlo con la rapidez suficiente para que resulte relevante. Incluso los equipos de análisis con experiencia tienen dificultades para procesar el enorme volumen de datos del que se dispone actualmente. A menudo, las señales valiosas sobre la opinión de los médicos prescriptores, la repercusión de los mensajes o las necesidades emergentes de los pacientes permanecen ocultas porque los equipos carecen del tiempo necesario para revisar miles de comentarios textuales, identificar temas recurrentes o relacionar los datos de distintas fuentes.

Es aquí donde la IA empieza a demostrar su verdadero valor. Es capaz de procesar rápidamente grandes volúmenes de información estructurada y no estructurada, identificar patrones, detectar anomalías y poner de relieve relaciones que, de otro modo, podrían pasar desapercibidas. Sin embargo, es importante señalar que encontrar patrones no es lo mismo que generar conocimientos.

Eso requiere una interpretación humana.

Lo que la IA hace bien

La IA destaca en tareas que requieren rapidez, amplitud y coherencia.

Por ejemplo, los equipos de marketing y análisis del sector farmacéutico pueden utilizar la IA para:

• Analizar simultáneamente miles de citas textuales de profesionales sanitarios o pacientes

• Identificar los cambios emergentes en la percepción del público respecto a una marca, un área terapéutica o un competidor

• Agrupa los comentarios similares en temas comunes en todos los mercados y canales

• Detectar señales tempranas en los datos sobre el apoyo a los pacientes o su cumplimiento terapéutico

• Resumir informes extensos de estudios de mercado o transcripciones de reuniones del consejo asesor

• Supervisar los mensajes de la competencia y las actividades de lanzamiento a gran escala

• Realizar un seguimiento de los comentarios de los líderes de opinión clave (KOL) en congresos y publicaciones

• Elaborar hipótesis iniciales para que el equipo de análisis las investigue más a fondo

Estas actividades reducen drásticamente el esfuerzo manual necesario para convertir los comentarios sin procesar en información útil. En lugar de dedicar días a codificar comentarios literales abiertos o a resumir extensos informes de investigación, los equipos de análisis pueden emplear su tiempo en examinar qué significan realmente los resultados para la marca.

En este sentido, la IA mejora la productividad al tiempo que amplía la capacidad analítica. El resultado no es que haya menos profesionales del análisis, sino que estos sean más eficaces.

Lo que a la IA no se le da bien

El entusiasmo que suscita la inteligencia artificial a veces hace que se pasen por alto sus limitaciones, y esas limitaciones tienen más peso en el sector farmacéutico que en casi cualquier otro sector.

• La IA puede identificar correlaciones sin comprender la causalidad.

• Puede resumir lo que han dicho los médicos o los pacientes sin tener en cuenta el contexto normativo o competitivo que explica por qué lo han dicho.

• Es capaz de detectar un cambio en la percepción sin comprender lo que ese cambio supone para una marca que opera bajo restricciones de etiquetado, revisión de MLR o dinámicas de formularios.

Y lo más importante: no puede sustituir al criterio comercial ni al médico. Imaginemos una situación en la que la interacción de los profesionales sanitarios con el contenido digital de una marca disminuya repentinamente. Un sistema de inteligencia artificial puede identificar con precisión ese descenso y señalar qué contenidos o canales están rindiendo por debajo de lo esperado. Incluso puede sugerir posibles explicaciones. Lo que no puede hacer es sopesar esos hallazgos frente a una actualización pendiente de la ficha técnica, una próxima decisión sobre el vademécum, el calendario de lanzamiento de un competidor, las restricciones normativas o la estrategia de marca a largo plazo. Esas decisiones siguen siendo responsabilidad de los responsables de marketing, asuntos médicos y dirección comercial.

La IA sirve de base para esas decisiones. No es la responsable de ellas.

La diferencia entre la información y la comprensión

Uno de los errores más comunes en el debate sobre la inteligencia artificial en el sector farmacéutico es la creencia de que una mayor cantidad de información genera automáticamente una mejor comprensión. No es así. La mayoría de los equipos de marca ya disponen de más cuadros de mando, informes sindicados y presentaciones de estudios de mercado de los que pueden utilizar de forma eficaz. La verdadera comprensión se produce cuando la información se relaciona con el contexto. Por ejemplo:

• Una disminución en la capacidad de recordar los mensajes de los profesionales sanitarios es un dato.

• Entender qué canal o contenido está provocando ese descenso es lo que se conoce como análisis.

• Decidir cómo ajustar la estrategia omnicanal y defender esa decisión mediante el análisis de regresión lineal multivariable (MLR) es una cuestión de criterio.

La IA puede contribuir de manera significativa a las dos primeras fases. La tercera fase sigue siendo, en esencia, una tarea humana. Por eso, las organizaciones de marketing farmacéutico más eficaces consideran la IA como un aliado en el proceso de análisis, y no como un sustituto del mismo. La tecnología agiliza la comprensión, pero las personas siguen siendo las responsables de la interpretación y la toma de medidas.

El profesional de Future Insights tiene un perfil diferente

A algunos profesionales del estudio de mercados, el análisis de clientes y el análisis de marcas les preocupa que la inteligencia artificial acabe con sus puestos de trabajo. Lo más probable es que se produzca una transformación, más que una sustitución. El trabajo analítico rutinario seguirá automatizándose cada vez más. La codificación literal, el seguimiento de la competencia y la síntesis inicial de informes corren cada vez más a cargo de sistemas inteligentes.

Al mismo tiempo, aumentará la importancia del pensamiento crítico, la visión empresarial y la capacidad de juicio interfuncional. A medida que la inteligencia artificial se encargue de una mayor parte del trabajo mecánico, los profesionales del análisis de datos dedicarán más tiempo a:

• Plantear las preguntas adecuadas sobre la marca y el ámbito comercial

• Evaluación de las explicaciones alternativas sobre lo que muestran los datos

• Contraste de los resultados con la realidad médica, normativa y de acceso

• Crear narrativas que impulsen a los responsables de la marca y del área comercial a actuar

• Integrar las señales de los clientes en una estrategia comercial más amplia

• Orientar las decisiones de la organización

En otras palabras, los profesionales que aporten los conocimientos más valiosos se centrarán menos en la preparación de datos y más en el análisis.  

Por qué la gobernanza sigue siendo importante

Hay otra realidad que a menudo se pasa por alto en los debates sobre los conocimientos basados en la inteligencia artificial:

La calidad de los resultados depende de la calidad de los datos de entrada.

Las empresas farmacéuticas cuyos datos de CRM están fragmentados, cuyas definiciones de campo no son coherentes entre marcas o regiones y cuyo origen de los datos no está claro suelen tener dificultades para generar información fiable basada en la inteligencia artificial, por muy sofisticado que sea el modelo.

Si los registros de los profesionales sanitarios están duplicados en los distintos sistemas, los datos de los programas de pacientes no se concilian con los datos comerciales o la definición de «profesional sanitario comprometido» varía según el equipo de marca, la IA simplemente procesará la información errónea más rápido.

Por eso, las organizaciones consolidadas invierten no solo en herramientas de IA, sino también en los fundamentos arquitectónicos que las sustentan. La calidad de los datos, la gobernanza, las definiciones empresariales comunes y las fuentes de información fiables siguen siendo requisitos previos fundamentales para generar conocimientos de forma eficaz. Las organizaciones que obtienen mayores éxitos con la IA suelen ser aquellas que han dedicado años a mejorar sus fundamentos de datos antes de aplicar análisis avanzados.  

La tecnología potencia los puntos fuertes y débiles ya existentes. No los elimina.

La oportunidad de liderazgo

Para los responsables de marketing y análisis, la cuestión no es si la IA puede generar información sobre el mercado y los clientes en el sector farmacéutico. Ya es capaz de hacerlo. La cuestión más importante es cómo pueden complementarse la IA y la experiencia humana en un entorno altamente regulado.

Las organizaciones deben centrarse en crear entornos en los que la IA acelere el descubrimiento, mientras que las personas aportan la interpretación, el contexto y la responsabilidad. Los líderes que saquen el máximo partido a la IA no serán aquellos que busquen automatizar el juicio, sino aquellos que busquen potenciarlo. Utilizarán la IA para detectar señales más rápidamente, identificar oportunidades antes y evaluar la información de forma más exhaustiva que nunca. Sin embargo, seguirán recurriendo a los conocimientos de expertos y a profesionales del ámbito comercial para determinar qué significan esos hallazgos y cómo debe responder la marca.

Es en ese equilibrio donde surge la verdadera ventaja competitiva.

Conclusión

La inteligencia artificial destaca especialmente por su capacidad para procesar información, identificar patrones y agilizar los análisis. Los profesionales del análisis de datos siguen siendo los únicos capaces de aplicar el contexto, el criterio normativo, la estrategia comercial y las relaciones, aspectos que ningún modelo puede replicar.

Las organizaciones que prosperen serán aquellas que combinen ambas fortalezas. Porque el objetivo final de la inteligencia sobre clientes y mercados no es generar más datos, sino tomar mejores decisiones comerciales y de marca con mayor rapidez.

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