IA y talento: una nueva competencia estratégica para Farma
La industria farmacéutica ya no compite solo en innovación científica, sino también en capacidades digitales y de inteligencia artificial.
Este artículo ha sido creado en base a una investigación en profundidad utilizando la metodología de transForma Partnering.
Accede al informe resultado de la investigación aquí. Contiene ejemplos de mejores prácticas y referentes de los líderes de la industria.
De la adopción tecnológica a la adopción competencial
La IA ha dejado de ser una promesa de futuro para convertirse en un factor decisivo en la ventaja competitiva de las compañías farmacéuticas. Sin embargo, muchas organizaciones siguen centradas en herramientas y proyectos, cuando el verdadero diferencial está en las personas que saben utilizarlas con criterio.
La cuestión ya no es qué IA utilizar, sino qué competencias necesita la organización para hacerlo bien.
Una obligación estratégica… y regulatoria
El nuevo Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act) y las directrices de la EMA exigen transparencia, trazabilidad y supervisión humana en los sistemas de IA aplicados a la salud. Esto convierte la formación en IA en una exigencia de compliance tanto como una apuesta estratégica.
Los equipos deben comprender cómo funciona la IA para garantizar su uso ético y conforme a normativa. Compliance y Medical Affairs deben poder validarla, y los líderes anticipar sus impactos. Formar en IA es ya una responsabilidad organizativa.
El reto: cerrar la brecha competencial
El 80 % de las farmacéuticas europeas invierte en IA, pero menos del 20 % tiene un plan sistemático de desarrollo competencial. El resultado: más tecnología que capacidad para usarla. Las brechas más frecuentes incluyen:
- Falta de comprensión sobre los límites y potencial de la IA
- Dificultad para evaluar fiabilidad y sesgos
- Ausencia de un lenguaje común entre negocio, ciencia y tecnología
Las seis competencias críticas para el futuro de Farma
- AI Literacy – comprensión de fundamentos y límites de la IA
- Prompting y razonamiento – interacción efectiva con IA generativa
- Pensamiento crítico y validación – análisis de outputs y revisión de sesgos
- Data ethics y privacidad – uso responsable de datos sensibles
- Innovación aplicada – detección de oportunidades reales de mejora
- Cambio y liderazgo digital – impulso de adopción y confianza en equipos
Estas competencias no se adquieren con formación puntual, sino con un plan continuo, conectado con retos reales de negocio y marcos regulatorios.
De la capacitación al impacto
La madurez en IA no se mide por pilotos, sino por cómo las personas la incorporan a su trabajo. Las empresas líderes han pasado de formar a crear ecosistemas de aprendizaje donde negocio, compliance y tecnología avanzan juntos.
La diferencia entre formar y transformar está en cómo se aprende a aplicar la IA.
Artículo 2 de 3 sobre desarrollo de competencias de IA en el sector farmacéutico.
De la teoría a la práctica
Formar en IA es necesario, pero insuficiente. Solo unas pocas compañías han conseguido que la IA sea una competencia viva, integrada en el trabajo diario. El reto no es enseñar IA, sino aprender con IA: usarla, evaluarla y mejorarla desde la experiencia.
Las organizaciones que aprenden más rápido
Tres factores marcan la diferencia en las empresas líderes:
- Itinerarios competenciales: formación modular, práctica y adaptada al rol
- Roles impulsores:
- AI Champions: lideran pilotos y conectan tecnología con negocio
- AI Evangelists: promueven cultura digital y casos de éxito
- Conexión con negocio: impacto medido en productividad, calidad o compliance
Aprender haciendo: el laboratorio de IA aplicada
Los programas más eficaces combinan teoría y práctica en entornos reales:
- Generación de materiales médicos validados por Legal y Compliance
- Segmentación de audiencias o personalización de marketing
- Priorización de estudios clínicos mediante analítica predictiva
El aprendizaje iterativo y aplicado permite que cada profesional vea la utilidad inmediata de lo aprendido.
Formación impulsada por IA
La propia IA puede usarse para personalizar, actualizar y medir la formación. La IA educativa permite:
- Adaptar contenidos al nivel del usuario
- Incorporar herramientas y casos actualizados
- Evaluar progreso y recomendar nuevas rutas de aprendizaje
Compliance y confianza: el binomio clave
El AI Act exige no solo control técnico, sino evidencia de competencias. Los departamentos de Learning & Development, Compliance y Medical Affairs deben alinear esfuerzos para garantizar un aprendizaje trazable y responsable.
De la formación al cambio: cómo acelerar la madurez en IA en toda la organización
Las empresas que aprendan más rápido serán las que lideren la inteligencia artificial.
Artículo 3 de 3 sobre desarrollo de competencias de IA en el sector farmacéutico.
Cuando la IA deja de ser un proyecto
Pasado el piloto y la formación inicial, la IA debe integrarse en la cultura. Esto implica repensar cómo se toman decisiones, cómo se lidera y cómo se mide el impacto.
Madurez: de la conciencia a la integración
Las fases típicas del recorrido competencial:
- Awareness – comprensión básica
- Adoption – pilotos y exploración
- Integration – procesos, herramientas y personas
- Leadership – IA como competencia estratégica y cultural
La clave está en alinear talento, estrategia y gobernanza.
Las palancas del cambio
Cuatro dimensiones aceleran la madurez:
- Liderazgo ejemplar: directivos que usan IA con criterio
- Estructura y roles: Champions y Evangelists impulsando el cambio
- Aprendizaje continuo: programas vivos y basados en datos
- Incentivos: reconocimiento y evaluación vinculados a nuevas competencias
Medir para mejorar
Indicadores clave en organizaciones líderes:
- % de empleados formados y certificados en IA aplicada
- Casos de uso validados y operativos
- Nivel de adopción por área o función
- Tiempos de revisión de contenidos generados con IA
La medición permite convertir la formación en una ventaja sostenible.
Del conocimiento al liderazgo
Las compañías más avanzadas no solo forman. Integran la IA en liderazgo, cultura y evaluación. La formación es el inicio. El cambio real llega cuando la organización aprende de forma continua.
Próximos pasos
Transforma te puede ayudar en el camino de la adopción de la IA en:
- Talento: Determinar los Skills faltantes para cada rol y construir un plan escalable de capacitación.
- Estrategia: Alinear la organización y conseguir resultados a corto y largo plazo
- Retos: Priorizar retos, encontrar las soluciones y proveedores adecuados y asegurar el resultado
