Innova-tsn en IA en Femenino

Durante el debate, se abordaron algunos casos de uso de IA generativa, destacando avances como el descubrimiento de medicamentos y el diagnóstico predictivo. Las expertas charlaron sobre las nuevas oportunidades, desafíos y barreras que la industria farmacéutica tiene por delante, destacando la necesidad de cumplir requisitos para adoptar IA generativa, como la digitalización de la documentación y la infraestructura escalable.

Además, el debate se centró también en la regulación y ética en el desarrollo de IA responsable, considerando medidas como la transparencia y la evitación de sesgos en los datos y compartieron sus perspectivas sobre los desafíos regulatorios; Estefanía destacó que la regulación interna de las farmacéuticas es más estricta por el hecho de que se trata de vidas humanas y Patricia mencionó la importancia de abordar el mercado de datos y la bioética.

Marina resaltó la dificultad de encontrar perfiles especializados como uno de los desafíos de la implementación de modelos de Gen AI y destacó que en la industria hay muchos modelos de IA ya implementados, que sin ser tan espectaculares como los casos de IA generativa, le reportan grandes beneficios.

Todas ellas pusieron énfasis en destacar el potencial transformador de la IA en el sector farmacéutico y sanitario, invitando a las empresas a adoptar esta tecnología con visión estratégica y responsabilidad ética.

En el cierre, Carolina subrayó la necesidad de contar con un entorno adecuado para la implementación de IA, gestionar el cambio y buscar la especialización de los perfiles. Carolina quiso dejar claro que, sin duda, estamos en un momento disruptivo donde la IA tradicional y la generativa son clave para sacar el mejor partido de las capacidades que tenemos en nuestras empresas. Para ello es fundamental:

1. Contar con un entorno adecuado que permita dar cobertura a todos los requerimientos que se comentaron durante la charla y también afrontar los nuevos retos que se presentan. En este sentido, contar un ecosistema MLOps (o LLMOps) permite trabajar en un entorno colaborativo, automatizado y gobernado que facilita: 

• • El acceso a los recursos informacionales mediante una arquitectura adecuada a las necesidades de volumetría, calidad, protección de datos.
  • La aplicación de algoritmos adecuados que cumplan todos los estándares de regulación e IA responsable.
  • La generación de un entorno colaborativo donde los perfiles técnicos más tradicionales puedan trabajar mano a mano con perfiles de negocio, médicos, legales, etc. en la consecución de los objetivos planteados.

2. Gestionar el cambio, compartiendo el conocimiento e identificando casos de uso clave para la compañía donde se aprecie el valor y buscando el enfoque adecuado para vencer reticencias debido al desconocimiento o miedo a la IA.

3. Disponer de un roadmap estratégico en relación a los Casos de Uso a llevar a cabo y su priorización teniendo en cuenta no solo los objetivos de negocio sino también las capacidades disponibles y la gestión del cambio, para maximizar las probabilidades de éxito de aquellos proyectos más transformadores.

4. Búsqueda de perfiles especialistas o mejora de competencias de los perfiles existentes.

Y Begoña, por su parte, concluyó exponiendo que, si bien la tecnología ofrece grandes oportunidades, su éxito requiere comprender y escalar su uso, enfrentando retos únicos en la industria farmacéutica, afirmando que había quedado claro durante la Mesa Redonda que las compañías no desbloquearán todo el potencial de la IA hasta que comprendan cómo utilizarla correctamente, lo que requerirá tiempo y paciencia. Al igual que ocurrió con el descubrimiento de la electricidad, esta tecnología no transformó inmediatamente la manufactura a pesar de sus ventajas sobre las máquinas de vapor, debido a la necesidad de cambiar no sólo la tecnología, sino también los procesos de producción y la forma en la que se gestionaba el trabajo. Y esto mismo puede aplicarse hoy en día a la IA y su implantación en la industria, en concreto en la farmacéutica.

A pesar de las grandes oportunidades que se están generando en el sector en cuanto a la aceleración del descubrimiento de fármacos y los avances en la atención al paciente, no podemos pretender ver ganancias de productividad de inmediato ya que tendremos que ir enfrentando los desafíos únicos del sector, como son los cambios en la infraestructura tecnológica, en los procesos, calidad y gobernanza de datos y modelos, búsqueda de perfiles especialistas, cumplimiento del marco regulatorio). Las compañías tienen que comenzar a comprender, implementar y escalar esta tecnología para aprovechar todo su potencial.

Sin duda, la revolución de la Inteligencia Artificial está transformando esta industria, marcando un hito en la mejora de la salud y el bienestar de las personas.