Tecnología, factor humano e innovación para el sector pharma

La digitalización, la transformación empresarial, la reorganización de la fuerza de trabajo en torno a las nuevas herramientas de colaboración y la integración de procesos a lo largo de la cadena de valor son, en la actualidad, puntos clave en la agenda de cualquier negocio. Esto es especialmente relevante en industrias como la farmacéutica, que necesita una modernización adaptada a un mundo cada vez más tecnológico, globalizado y multicanal.

Cuestiones como la geolocalización, los avances en inteligencia artificial, el internet de las cosas, blockchain o la automatización para la logística y la fabricación pueden marcar la diferencia y llevar a las compañías de este sector a un nuevo nivel de eficacia, flexibilidad, productividad, sostenibilidad y experiencia del cliente. La implementación de metodologías de agilidad y el upskilling y reskilling digital son algunos ejemplos de iniciativas que mejoran la experiencia tanto de los profesionales de la salud como de los pacientes.

Para abordar la realidad del sector farmacéutico, NetMedia ha reunido de forma virtual a Gustavo Eduardo Sandoval y David Alexandre Castro, de atSistemas, con un grupo de responsables de tecnología e innovación de distintas organizaciones. Todos ellos comparten experiencias y conocimientos en el encuentroTecnología, factor humano e innovación para el sector pharma.

Estos encuentros permiten analizar los principales desafíos del mercado, así como las mejores estrategias y soluciones que se pueden implementar para optimizar el resultado final. La transformación tecnológica supone un gran reto para las empresas, también a nivel humano, de cumplimiento, procesos y datos que son críticos para afrontar con garantías un futuro cada vez más complejo. Inmediatez, ubicuidad, trazabilidad y seguridad serán indispensables para tener éxito.

El gran reto del sector farmacéutico

Compañías como Grünenthal Pharma están realizando una “transformación desde el punto de vista comercial, lo que tiene que ver con la utilización de canales digitales para llegar a los clientes” y la explotación de datos para “tomar mejores decisiones”. Así lo explica Antonio Ibarra Santiago, que ocupa el cargo de Innovation Lead Iberia en este laboratorio y que constata que temas como “data-driven”, “customer experience” y “transformación digital” han llegado ya a la industria farmacéutica, algo que se ha “acelerado lógicamente por la pandemia”.

Jaime López, director de TI en FAES Farma, que se encuentra en plena construcción de una fábrica más moderna, ve como desafíos “la cantidad de sistemas que afectan, con las normativas correspondientes, a la parte de producción” y también “las herramientas colaborativas”. Por su parte, Juan Carlos Herreruela, director TI de Bristol Myers Squibb, afronta la innovación como reto para “acercarnos de distintas formas a nuestros clientes”, que son los médicos, explorando nuevos canales y analizando la información.

Alberto Gómez con gran experiencia en transformación digital en el sector de Life Sciences, en Big Farma, como consultor en Accenture o académico en UNIR, ESIC y otras escuelas de negocio, se denomina “translator” o función que traduce el uso de la tecnología en valor de negocio para la industria.

Por su parte, el CIO de la farmacéutica veterinaria Laboratorios Syva, Alberto Arce Rodríguez, se centra en “el desarrollo de nuevas aplicaciones” y “la integración de los sistemas”, como las herramientas ERP. El siguiente paso para Arce será dejar de hablar de “procesos e intercambio de datos” y comenzar a “analizar esos datos y a transformarlos, o hacerlos interaccionar con los elementos físicos” en las plantas. De recoger datos a nivel industrial se pasa al análisis puro para orientar las hojas de ruta.

Alejandro Expósito, director TI de Merck, explica que una verdadera digitalización se consigue solamente con “formación y transformación cultural”. Para innovar, primero hay que “ser capaces de que la gente se crea que eso puede pasar” y, después, “hacerlo”. En la fase de ejecución surgen algunos conflictos. Mientras la transformación de cuestiones como el marketing resulta sencilla, la innovación en las plantas “puede ser una pesadilla” al “tener que volver a certificar, validar o cualificar”, comenta el portavoz de una compañía con 350 años de historia.

¿Cuál es el punto de vista de atSistemas? El responsable de la unidad de negocio de Life Sciences, David Castro, cree que “la cuestión de los datos” es una de las más importantes para el sector farmacéutico. Y, sobre todo, “qué hacer con esos datos”. A esto se suman “el tema de nuevas tecnologías emergentes”, como el metaverso y la realidad extendida, la irrupción de “la Industria 4.0” con proyectos de conectividad e internet de las cosas, y “el nuevo rol de IT”, que es “más estratégico, más transversal” y se ubica “más cerca de negocio”.

Gustavo Sandoval, que está al frente de la línea de internet de las cosas e industria inteligente, comenta que ya hay tecnologías con tal “grado de madurez que pueden ayudar a acelerar esos procesos”. Por ejemplo, la “confluencia entre la parte IT y OT” y el IoT aplicado a los dispositivos médicos, conocido como “IoMT”, para soluciones de salud conectada que permiten una mejor experiencia del paciente, la asistencia en remoto y el “clinical follow up”. La explotación de los datos con modelos predictivos dan lugar a “una sanidad más proactiva” y vuelven más eficientes “los procesos de clinical trial”.

Tecnologías prometedoras en proyectos reales

Los proyectos más interesantes para Antonio Ibarra se producen de la mano del Big Data, el aprendizaje automático “y todo este tipo de cuestiones”. Por ejemplo, usando la tecnología “para facilitar la rehabilitación de pacientes que tienen un proceso doloroso”, dando forma a una “telerrehabilitación asistida por inteligencia artificial”. O juntando historias clínicas y datos de urgencias para “tratar mejor el dolor crónico, que es una patología que muchas veces no se identifica por sí misma”. La idea es “que sean los propios datos los que hablen”.

“La perspectiva customer centric y data-driven” guía una “infinidad de casos” de uso, según Alberto Gómez. Una preocupación común de la industria médica es la “real world evidence”, lo que lleva a extraer datos estructurados y no estructurados de registros electrónicos para optimizar “un montón de problemas de salud y dirigidos al paciente: desde la adherencia, al hipertratamiento, la gestión de cualquier tipo de patología, seguimiento, monitorización…”. Los datos se trabajan mejor con inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural, llegando a la hiperpersonalización.

Esto se puede aplicar incluso a marketing, para conseguir una “centricidad omnicanal de 360 grados”, trazar patrones y realizar predicciones de demanda. La “inteligencia predictiva utilizando el Big Data” es extrapolable a diferentes escenarios, como indica Alberto Gómez, incluyendo “qué contenido se tiene que dar a un cliente por un canal adecuado en el momento” justo. Grandes tecnológicas como “Google, Apple, Facebook” y las demás “nos están poniendo encima de la mesa este tipo de tecnología”, que la industria farmacéutica ya usa.

“Recoger información estructurada o desestructurada con diferentes insight para crear un data warehouse” y sacar conclusiones sobre la “efectividad de la fuerza de ventas” es algo que hacen compañías como la de Juan Carlos Herreruela. Otro frente abierto es la implementación de RPAs o la “automatización para mejora de procesos y, con esto, ganar eficiencia en el día a día”. Gustavo Sandoval le encuentra utilidad para “la gestión de recepción de producto” y su expedición, con progreso a través de la fusión de “bots tradicionales con la inteligencia artificial” para una “hiperautomatización”.

A la hora de proceder, Sandoval recomienda “implementar el gobierno del dato antes de hacer una explotación del dato. Muchas veces pensamos en hacer ya” la explotación de la información pero, “para obtener el máximo resultado y asegurar que el modelo que vamos a entrenar va a producir algo de valor, tenemos que tener una calidad y un gobierno” en primer lugar.

Herreruela observa “una barrera entre lo que es recibir el dato y utilizar medical device para que tome decisiones acerca del futuro del paciente”, porque “somos una industria muy regulada”. Y Jaime López recuerda la importancia de la “ciberseguridad” para proyectos de Industria 4.0, que implica cambios en “ciertos procedimientos y maneras de trabajar”. Igual de importante sería “la arquitectura de data governance”, para “explotar la información de una manera mucho más online y fidedigna” y un “reporting” basado en la nube.

Los usos que plantea Alberto Arce coinciden en ciertos puntos. Como el “análisis predictivo de la demanda, de la facturación” y la automatización de procesos para eliminar “pequeñas ineficiencias” al implantar un ERP, con el objetivo de “ser mucho más eficientes a la hora de trabajar en el área de negocio”. En el terreno industrial se pueden utilizar gafas de visión artificial “dentro de una línea de inyectables” para comprobar etiquetado y encapsulado antes de seguir avanzando o “hacer seguimiento de interiores de las hojas de ruta” en una planta para identificar “por dónde se mueven los palets, dónde tienen más cuellos de botella” y dónde invertir.

Más allá de la segmentación y el “marketing mix modeling”, Alejandro Expósito, ve potencial en otras áreas.  ¿Cuáles? En el uso de “robótica industrial” para liberar a las personas de algunas tareas y de la “realidad aumentada” para formar a especialistas o afrontar tareas específicas, como el cambio de formato en los blísteres, rebajando el tiempo de parada y la necesidad de documentación. También en la inteligencia artificial para el “diagnóstico del cáncer de colon, para saber si un tumor es resecable o no resecable”, o para “hacer los test de seguimiento”.

Asimismo, hay espacio para la “computación cuántica con programación de lenguaje natural”, que a permite aglutinar análisis clínicos y sacar conclusiones. La computación cuántica está preparada para “simular el plegado de proteínas, por ejemplo, simular el comportamientos de células, simular comportamientos de materiales de alto rendimiento biológicos…”.

Humanos, herramientas (y una conclusión)

No todo es tecnología. El factor humano también impacta. “Cualquier avance tecnológico tiene riesgo de no ser exitoso si no se le acompaña con un avance cultural”, advierte Antonio Ibarra, lo que implica preocuparse por que “las personas sean capaces de utilizar la tecnología. Muchas veces nos empeñamos en poner la tecnología antes de que la organización esté preparada para sacarle partido”, apunta este experto. Lo mejor es “que la organización padezca incluso el sufrimiento de no tener la tecnología adecuada”, para que surja la necesidad. Esto “va más allá de la formación, es un tema más arraigado en la propia cultura y organización de la empresa”.

Actualmente existen muchos proyectos de gestión de cambio. En ellos, una parte crucial es “la tecnología, que viene de apoyo, pero hay que sumar a las personas”, concuerda David Castro. Y esto se hace por medio de itinerarios formativos “personalizados” o incluso con propuestas de gamificación y metodologías ágiles. “Hay que formar a la gente para que pueda estar adaptada y preparada para desarrollarse en ese nuevo entorno” que trae la tecnología, ya que “realmente las personas son las que hacen la diferencia”.

La idea “no es poner una tecnología, sino: pongo la tecnología como solución a una necesidad de negocio o una necesidad prioritaria estratégica de la compañía”, diferencia Alberto Gómez. Además, hay que tener en cuenta que “la escasez de talento supone el desafío más importante y creciente a la hora del éxito de las tecnologías emergentes”. De hecho, “se están montando departamentos específicos de gestión del cambio”, lo que significa que la dirección está entendiendo el reto y que “los perfiles están cambiando”.

“Los perfiles se tienen que adaptar y tienen que hacer ese reskilling. Los product manager de antes no son los de ahora”, apunta Gómez. “Tienen que saber utilizar herramientas de self service, por ejemplo, para hacer la analítica”. En su caso, Jaime López, dice que están “transformando a la gente más que para ser técnicos, por lo menos en el área de informática, para ser gestores”. López certifica el déficit de talento especializado y propone que el departamento de recursos humanos posea “más herramientas informáticas” para llevar a cabo una labor de acompañamiento a negocio.

“La digitalización es de todos, no es sólo de los equipos de IT”, afirma Juan Carlos Herreruela, que invita a “cambiar la mente de los empleados, transformándolos” con un cambio cultural y a sacar provecho de sus nuevos conocimientos. En este sentido, Alberto Arce insiste en que “la formación es algo básico que tiene que ser el pilar de la compañía, no del área de tecnologías. El área de tecnologías tiene que aportar las herramientas y debe colaborar en esa formación”, señala, pero los demás también deben aplicarse. La complejidad actual hace surgir “herramientas como el RPA” para que el usuario “tenga que utilizar la cabeza para hacer su trabajo”.

El futuro, en opinión de David Castro, vendrá marcado por “modelos mucho más abiertos, de innovación, de colaboración con startups”. Para él el camino del éxito es dejar de buscar “la innovación y el avance dentro de las paredes de la organización”. De ahí que los responsables de tecnología estén transitando hacia un rol “mucho más transversal, mucho más cerca de negocio” en “un modelo mucho más de advisory” y estratégico.

Redacción Silicon

La redacción de Silicon está compuesta por profesionales del periodismo 2.0

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