Durante años, la investigación de mercado fue una herramienta fundamental para la industria farmacéutica, pero también tuvo una limitación difícil de resolver: muchas veces, la información llegaba cuando la decisión comercial ya estaba tomada o el contexto había cambiado.
Un estudio comenzaba con una pregunta, seguía con el diseño de la investigación, el trabajo de campo, el análisis y finalmente una presentación de resultados. El proceso podía extenderse durante semanas y, cuando los equipos recibían las conclusiones, algunas de las condiciones que habían motivado la investigación podían haber cambiado.
La inteligencia artificial empieza a modificar esa dinámica. El desarrollo de sistemas de IA agéntica abre la posibilidad de transformar la investigación de mercado tradicional en una suerte de “motor de percepción” permanente, capaz de integrar distintas fuentes de información, detectar cambios y generar escenarios antes de que las compañías comprometan recursos.
El cambio no consiste simplemente en utilizar IA para resumir entrevistas o procesar más rápido los resultados de una encuesta. La propuesta es bastante más ambiciosa: conectar los datos obtenidos en distintas investigaciones y combinarlos con otras señales que la compañía ya posee, como interacciones de los equipos comerciales, campañas digitales, servicios para pacientes o información vinculada con el acceso.
De esta manera, cada investigación deja de ser un proyecto aislado y pasa a formar parte de una base de inteligencia que se actualiza con el tiempo. Para las áreas de marketing e insights, esto supone una modificación importante: el valor de una investigación no termina cuando se presenta el informe, sino que puede crecer a medida que sus datos se relacionan con nuevas investigaciones y otras fuentes de información.
El desafío es especialmente relevante para la industria farmacéutica, que destina importantes recursos a conocer a profesionales de la salud, pacientes, pagadores y otros actores del ecosistema. Sin embargo, buena parte de ese conocimiento termina almacenado en presentaciones, informes o bases de datos que no necesariamente están conectadas entre sí.
Uno de los principales problemas actuales es justamente esa fragmentación. Los datos a nivel individual o de segmentos pueden contener información sobre cambios en las percepciones, evolución de determinadas barreras o movimientos competitivos, pero muchas veces esa información no se reutiliza una vez finalizado el estudio.
La IA puede ayudar a cambiar esa lógica al convertir los datos históricos en un activo reutilizable. En lugar de comenzar desde cero cada vez que aparece una nueva pregunta comercial, los equipos podrían consultar una capa de inteligencia que reúna investigaciones anteriores y señales más recientes.
Esto también modifica la velocidad con la que pueden evaluarse las estrategias. Una de las posibilidades es utilizar modelos y paneles simulados con IA para poner a prueba diferentes alternativas de posicionamiento, mensajes, estrategias de lanzamiento o respuestas frente a movimientos de la competencia.
La diferencia es significativa. En el modelo tradicional, una compañía puede testear algunas alternativas antes de definir una campaña porque cada nueva investigación implica tiempo y presupuesto. Con sistemas de simulación, en cambio, es posible explorar un número mucho mayor de escenarios antes de avanzar con una inversión.
En distintos casos de uso farmacéuticos analizados por la consultora, se observó una correlación superior al 90% entre paneles de respuestas simuladas mediante IA e investigaciones de mercado reales. El dato debe entenderse como una referencia de la propia consultora y no como una validación universal de esta metodología, pero muestra hacia dónde apunta la evolución del sector.
El otro cambio importante está relacionado con el rol de los profesionales de marketing e insights. Si la IA puede encargarse de una parte creciente de las tareas operativas —desde la síntesis de información hasta determinados análisis—, el trabajo humano puede concentrarse en interpretar qué significan esos datos y cómo deberían traducirse en decisiones.
En ese escenario, el especialista en investigación de mercado deja de ser solamente quien coordina estudios y presenta resultados. Su función pasa a estar más vinculada con definir las preguntas relevantes, identificar qué señales vale la pena investigar y conectar los hallazgos con las necesidades concretas del negocio.
La transformación también puede tener un impacto en los tiempos y costos. A partir de experiencias con compañías farmacéuticas, se plantean objetivos de hasta un 30% de reducción de costos y ciclos de investigación tres veces más rápidos en determinados flujos de trabajo apoyados en IA agéntica. En otros casos analizados por la firma, la reutilización de datos podría duplicarse y reducir entre un 5% y un 10% el gasto asociado a investigaciones de mercado duplicadas.
Pero quizás el cambio más relevante sea conceptual. La investigación de mercado deja de pensarse como una fotografía y empieza a funcionar como una película. En lugar de preguntar qué piensa hoy determinado segmento, el objetivo es entender cómo están cambiando sus percepciones, qué factores explican ese movimiento y qué podría suceder frente a distintas decisiones.
Para el marketing farmacéutico, esto puede ser particularmente valioso en mercados donde las condiciones cambian rápidamente: nuevos competidores, modificaciones regulatorias, lanzamientos, cambios en las estrategias de acceso o nuevas evidencias clínicas pueden alterar las percepciones en cuestión de semanas.
La tecnología, sin embargo, no elimina la necesidad de criterio profesional. El papel de los especialistas en insights debería evolucionar hacia el de “orquestadores” de inteligencia: personas capaces de utilizar las herramientas disponibles, pero también de validar la calidad de los resultados, interpretar el contexto y asumir la responsabilidad por las recomendaciones.
Para las compañías farmacéuticas, el desafío será entonces construir una infraestructura de datos que permita que esta inteligencia sea realmente útil. No alcanza con sumar una herramienta de IA a un proceso que continúa funcionando de manera fragmentada. Para aprovechar su potencial, las investigaciones deberían diseñarse desde el comienzo pensando en la reutilización de los datos, la integración con otras fuentes y su acceso dentro de los procesos comerciales.
La evolución plantea una oportunidad para que market research, marketing y estrategia trabajen de una manera mucho más integrada. La pregunta ya no sería únicamente qué dicen los datos, sino qué decisiones pueden tomarse con ellos, qué escenarios pueden anticiparse y qué información todavía falta para reducir la incertidumbre.
En una industria donde una decisión de posicionamiento, lanzamiento o inversión comercial puede tener consecuencias durante años, transformar la investigación de mercado en una fuente de inteligencia continua podría convertirse en una ventaja competitiva. La IA no reemplaza la investigación: cambia la velocidad, la profundidad y, sobre todo, la manera en que las compañías pueden convertirla en decisiones.
Fuente: ZS.
