El nuevo oro del sector farma: especialistas en datos e IA

La industria farmacéutica está sentada sobre una montaña de datos clínicos, operativos y de mercado… pero aún no tiene suficientes perfiles capaces de convertir esos datos en valor. En este artículo analizamos por qué los expertos en Data Science e Inteligencia Artificial se han convertido en el nuevo recurso crítico del sector, cómo impacta esta situación en los costes de vacante y qué están haciendo las compañías más avanzadas para atraer y retener este talento escaso.

Una necesidad que ya es estratégica

La transformación digital ya no es una opción, es una urgencia. Las grandes farmacéuticas están apostando por modelos más ágiles, predictivos y basados en datos para acelerar el desarrollo clínico, optimizar operaciones y mejorar la experiencia del paciente.

¿Quién tiene el conocimiento para diseñar modelos de IA, interpretar datos clínicos complejos y traducirlos en decisiones de negocio?

“El conocimiento técnico no es suficiente: se necesita talento capaz de contextualizar los datos dentro del entorno regulado y científico del farma.”

El impacto directo en el Coste de Vacante Promedio (AVC)

Uno de los grandes desafíos es el aumento sostenido del AVC (Average Vacancy Cost) en posiciones clave de tecnología y datos. Cada día que una vacante en IA o Data Engineering permanece abierta, se pierden oportunidades de innovación y eficiencia.

• Tiempo promedio para cubrir vacantes de IA en farma: entre 3 y 6 meses
• Coste de oportunidad por mes vacante: más de 20.000€ en proyectos detenidos o ralentizados
• Riesgo añadido: equipos existentes sobrecargados y con mayor rotación por burnout

“El talento en IA y datos ya no solo se busca por innovación: se necesita para que el negocio siga funcionando.”

¿Qué perfiles son los más buscados?

El sector está en plena expansión de sus capacidades digitales, pero no todos los perfiles técnicos sirven. Los más demandados combinan habilidades técnicas profundas con conocimiento del entorno regulado y de los procesos clínicos o de producción.

• Data Scientists con experiencia en bioestadística y ensayos clínicos
• Machine Learning Engineers con foco en procesamiento de lenguaje natural (NLP)
• MLOps y DataOps para automatizar flujos de datos en entornos productivos
• Analistas de datos con enfoque en market access y patient journey
• Arquitectos cloud con especialización en almacenamiento y protección de datos sanitarios (HIPAA, GDPR)

“El talento más valioso no es el que sabe de IA, sino el que sabe aplicar la IA a los problemas reales del sector farma.”

Cómo están reaccionando las grandes compañías farmacéuticas

Frente a esta situación, las empresas están adoptando diversas estrategias, con distinto nivel de madurez:

• Acuerdos con hubs tecnológicos especializados, que permiten acceso ágil a talento sin incrementar plantilla fija
• Reconfiguración de sus EVP (Employer Value Proposition) para poner en valor la flexibilidad, el propósito y el impacto real en salud
• Planes de formación interna en IA y data, para transformar perfiles técnicos legacy en expertos actualizados
• Modelos de colaboración híbridos, con talento TI trabajando en squads externos pero integrados funcionalmente en equipos internos

“Atraer talento digital requiere un cambio de paradigma: menos control jerárquico, más colaboración y autonomía.”

Una oportunidad para reinventar el ecosistema TI del sector

Las farmacéuticas que mejor entiendan esta necesidad de talento estratégico, serán las que lideren el futuro del sector. No se trata solo de fichar ingenieros de datos, sino de rediseñar cómo se estructura el trabajo digital: desde el onboarding hasta la cultura tecnológica.

También hay un reto para los equipos de RRHH y Marketing: posicionar a la compañía como un actor relevante en tecnología, no solo en ciencia.

“La lucha por el talento en IA ya no se libra solo entre tecnológicas: la industria farmacéutica también está en el campo de batalla.”

En resumen

El talento especializado en datos e inteligencia artificial es hoy la nueva ventaja competitiva en el sector farmacéutico. El reto ya no es solo tecnológico, sino de atracción, gestión y evolución de los equipos que pueden dar vida a esa transformación digital.

No basta con tener datos: hace falta talento que los entienda, los modele y los transforme en impacto real.

Bibliografía y referencias

• Deloitte. (2023). The Future of AI in Pharma.
• McKinsey & Company. (2022). Digital transformation in the pharmaceutical industry.
• Gartner. (2024). AI and Data Talent Trends in Regulated Industries.
• EY. (2023). Life Sciences Workforce: Reimagining for a Digital Era.
• LinkedIn Talent Insights. (2024). Demand for AI and Data Roles in Life Sciences.