Durante décadas, las estrategias de marketing farmacéutico se construyeron alrededor de una premisa bastante clara: conseguir que los profesionales de la salud recibieran información, la leyeran y la incorporaran a sus decisiones. La visita médica, los congresos, las publicaciones científicas y los canales digitales fueron algunas de las principales herramientas para establecer ese vínculo. Sin embargo, la expansión de la inteligencia artificial está introduciendo un nuevo intermediario que promete modificar las reglas de esa relación.
Se trata del modelo Business-to-Agent, una evolución del tradicional Business-to-Human que incorpora a los agentes de IA como nuevos destinatarios de los contenidos generados por las compañías. En este escenario, el primer receptor de una información ya no siempre es una persona. Puede ser un sistema inteligente que busca, selecciona, interpreta y sintetiza datos para ofrecer una respuesta a un usuario, en este caso un médico o profesional sanitario.
El cambio tiene implicancias importantes para los laboratorios. Cuando un médico consulta a una herramienta de inteligencia artificial sobre una patología, una alternativa terapéutica o las novedades de un área médica, el sistema construye una respuesta a partir de distintas fuentes disponibles. La información de las compañías farmacéuticas puede formar parte de ese proceso, pero para lograrlo necesita estar publicada de una manera que permita a los modelos identificarla, comprenderla y considerarla relevante.
Esto modifica el concepto de visibilidad digital. Hasta ahora, una parte importante de las estrategias de posicionamiento estaba orientada a conseguir buenos resultados en los motores de búsqueda tradicionales, especialmente Google. El objetivo era aparecer entre los primeros resultados cuando un profesional buscaba información relacionada con una enfermedad, un tratamiento o un medicamento. Con la incorporación de herramientas de IA generativa, esa lógica empieza a ampliarse. Ya no alcanza con que una marca aparezca en una búsqueda. También importa que sus contenidos puedan ser recuperados y utilizados por los sistemas que elaboran respuestas.
En este contexto, la calidad y la estructura de la información adquieren un protagonismo especial. Los contenidos científicos deben ser claros, precisos, consistentes y estar respaldados por fuentes confiables. La identificación de los autores, la actualización de los materiales y la disponibilidad de referencias verificables son elementos que contribuyen a fortalecer su credibilidad. Para la industria farmacéutica, esto implica revisar cómo presenta sus investigaciones, publicaciones institucionales, materiales educativos y recursos dirigidos a los profesionales sanitarios.
La transformación también abre un nuevo campo de trabajo para el marketing digital. A las estrategias tradicionales de SEO se suma la necesidad de optimizar los contenidos para los motores de búsqueda generativos, una disciplina que suele identificarse como GEO (Generative Engine Optimization). Su propósito es mejorar las posibilidades de que una marca, una institución o una publicación sea reconocida y citada por las herramientas de inteligencia artificial cuando responden consultas específicas.
Para los laboratorios, este proceso requiere una mayor integración entre los equipos de marketing, comunicación, asuntos médicos y tecnología. La producción de contenidos no puede limitarse a generar materiales atractivos desde el punto de vista comercial. También debe contemplar la rigurosidad científica, la organización de los datos y la facilidad con la que esa información puede ser interpretada por los sistemas automatizados.
En el ámbito de la prescripción médica, el fenómeno plantea además una cuestión especialmente sensible. Las respuestas generadas por inteligencia artificial pueden influir en la manera en que un profesional se informa sobre una patología o conoce las alternativas terapéuticas disponibles. Por eso, la presencia de información confiable y científicamente validada resulta fundamental. La industria tiene la responsabilidad de garantizar que sus contenidos sean rigurosos, estén actualizados y respeten los criterios regulatorios que rigen la comunicación de medicamentos.
Esto no significa que los agentes de IA vayan a reemplazar la relación entre los laboratorios y los profesionales de la salud, ni que las decisiones de prescripción vayan a quedar en manos de estas herramientas. Su incorporación introduce un nuevo canal de acceso al conocimiento que puede convivir con las fuentes tradicionales y modificar los hábitos de consulta de los médicos.
El desafío para las compañías será comprender cómo funcionan estos nuevos intermediarios y adaptar sus estrategias sin perder de vista el valor de la evidencia científica. En un entorno donde la información circula cada vez más a través de sistemas inteligentes, la capacidad de producir contenidos confiables, accesibles y relevantes puede convertirse en una ventaja competitiva.
El paso del Business-to-Human al Business-to-Agent representa, en definitiva, algo más que una transformación tecnológica. Supone un cambio en la forma en que las marcas farmacéuticas construyen su presencia y desarrollan vínculos con sus audiencias. La pregunta para los laboratorios ya no será solamente cómo llegar al médico, sino también cómo lograr que la inteligencia artificial encuentre, comprenda y reconozca el valor de la información que producen.
Fuente: PM Farma.
