Si hay algo que caracteriza a la industria biomédica es el cambio. La evolución de la ciencia y la tecnología convive con transformaciones demográficas, epidemiológicas, regulatorias y sociales que modifican de manera constante el escenario en el que operan las compañías farmacéuticas, biotecnológicas y de tecnología médica.
El desarrollo de nuevas tecnologías vinculadas con la genómica, la biología de sistemas, la nanotecnología y la inteligencia artificial suma nuevas oportunidades, pero también aumenta la complejidad de los mercados. Para las compañías, el desafío ya no pasa solamente por innovar, sino por interpretar con rapidez qué está cambiando y adaptar sus estrategias antes de que el mercado lo haga por ellas.
En este contexto, la capacidad de aprendizaje organizacional aparece como un factor determinante para sostener una ventaja competitiva en el largo plazo. La idea es sencilla: las empresas que logran transformar lo que ocurre a su alrededor en conocimiento y luego utilizan ese conocimiento para tomar decisiones tienen mayores herramientas para adaptarse a escenarios inciertos.
El problema es que aprender dentro de una gran organización no resulta tan sencillo como parece. La complejidad técnica, las estructuras internas, las regulaciones y las culturas corporativas pueden hacer que las compañías sean más lentas a la hora de responder a cambios acelerados del mercado. Incluso aquellas organizaciones que cuentan con grandes volúmenes de información pueden tener dificultades para convertir esos datos en conocimiento útil.
El primer paso consiste, justamente, en reconocer qué es lo que la empresa no sabe. Identificar las brechas de conocimiento permite definir qué información hace falta obtener y para qué se la necesita. No es lo mismo intentar comprender cuáles son los principales problemas de una determinada especialidad médica que buscar las razones por las que los pacientes abandonan un tratamiento o analizar cómo los profesionales eligen entre distintas alternativas terapéuticas.
Estas preguntas requieren diferentes tipos de conocimiento y, por lo tanto, distintas formas de investigación y análisis. Una organización que no identifica correctamente qué necesita aprender corre el riesgo de acumular información sin generar necesariamente nuevos conocimientos.
A partir de allí aparecen tres caminos posibles para transformar información en aprendizaje: la deducción, la inducción y la abducción.
El aprendizaje deductivo parte de una hipótesis que puede ser contrastada con datos. Es especialmente útil cuando el cambio observado en el mercado es claro y medible. Por ejemplo, si una compañía detecta una caída en la participación de mercado de una terapia de precio elevado, puede plantear que el motivo es el avance de alternativas de menor costo y buscar evidencia que confirme o descarte esa explicación.
El aprendizaje inductivo funciona de otra manera. Es más apropiado cuando la situación es menos clara y no existen datos suficientes para establecer una explicación de antemano. En esos casos, explorar las experiencias de diferentes profesionales, pacientes u otros actores puede permitir detectar patrones que inicialmente no eran evidentes.
La tercera vía es la abducción, que resulta especialmente útil cuando existen varias explicaciones posibles para un mismo fenómeno. En lugar de partir de una única hipótesis, se comparan distintas interpretaciones con la evidencia disponible para determinar cuál explica mejor lo observado.
En mercados complejos, esta última metodología puede ser particularmente relevante. Las decisiones de acceso al mercado, por ejemplo, pueden estar determinadas por factores económicos y cuantificables, pero también por las características particulares de cada sistema sanitario o por dinámicas internas que no siempre resultan visibles en los datos.
Estos enfoques no tienen por qué competir entre sí. De hecho, uno de los aprendizajes más importantes es que pueden combinarse. Frente a preguntas especialmente complejas, las compañías pueden utilizar métodos inductivos para identificar patrones, herramientas deductivas para comprobar sus causas y enfoques abductivos para comprender procesos de decisión que tienen múltiples variables.
Esta combinación de metodologías puede resultar especialmente útil en cuestiones como la segmentación de mercados. Una compañía puede necesitar saber cuáles son los diferentes segmentos existentes, qué explica el comportamiento de cada uno y cómo toma decisiones cada grupo. Difícilmente una única fuente de información pueda responder por sí sola a todas esas preguntas.
El desafío, entonces, no consiste en tener cada vez más datos, sino en saber qué hacer con ellos. La creciente disponibilidad de herramientas analíticas y tecnologías de procesamiento puede generar la ilusión de que analizar información es equivalente a aprender. Sin embargo, separar los datos en cantidades cada vez mayores de variables no garantiza que aparezca un conocimiento nuevo.
Para las compañías biofarmacéuticas, la capacidad de síntesis adquiere así un valor estratégico. Combinar distintas fuentes de información, contrastar hipótesis, reconocer aquello que todavía no se comprende y convertir los aprendizajes en decisiones puede ser más importante que simplemente aumentar el volumen de datos disponible.
En una industria atravesada por avances científicos, cambios regulatorios y transformaciones en los sistemas de salud, la adaptación dejó de ser una respuesta excepcional para convertirse en una condición permanente. Las organizaciones que logren desarrollar mecanismos para aprender de manera sistemática tendrán una herramienta adicional para enfrentar esa velocidad de cambio.
En definitiva, la ventaja competitiva de las compañías farmacéuticas y biomédicas no depende únicamente de sus productos, sus tecnologías o sus inversiones en investigación y desarrollo. También está relacionada con algo menos visible, pero decisivo: su capacidad para entender qué está pasando, cuestionar sus propias certezas y utilizar ese conocimiento para actuar.
Fuente: Pharma Focus Europe.
