Estrategia de personal para aprovechar la IA en Life Sciences

Se prevé que el mercado mundial de la IA en el sector Life Sciences crezca hasta los 7.090 millones de dólares en 2028, a medida que más organizaciones utilicen aplicaciones de IA para seguir avanzando en la innovación. La disrupción causada por tecnologías como la IA, el ML y el Big Data ha encendido una revolución en la industria, impulsándola hacia una era de posibilidades sin precedentes.

Probablemente sabrás que una de las principales áreas en las que estas tecnologías están transformando la industria es la medicina de precisión, que utiliza la IA y el ML para ofrecer una asistencia sanitaria personalizada mediante el análisis de los datos genéticos y los historiales de los pacientes para orientar las decisiones de tratamiento. Otro campo muy afectado es el descubrimiento de fármacos, en el que la IA y el ML están permitiendo la extracción de datos no estructurados para mejorar la selección de los participantes en los ensayos y predecir las propiedades de los fármacos, impulsando potencialmente el crecimiento de la industria farmacéutica entre 60.000 y 100.000 millones de dólares anuales.

No hace falta recordar que el crecimiento económico previsto en todo el sector de Life Sciences debido a las aplicaciones de IA y ML subraya el inmenso potencial que encierran estas tecnologías.

Hasta ahora, hemos hablado del impacto beneficioso que estas tecnologías tendrán en los sectores sanitario y farmacéutico, pero es importante reconocer que también hay retos.

IA para Life Sciences: Oportunidades y retos en el lugar de trabajo

A medida que las empresas navegan por este nuevo panorama, es imperativo abordar los posibles problemas que presentan la IA, el ML y el Big Data si queremos aprovechar plenamente sus beneficios.

1. Seguridad y protección de datos

Las encuestas de la Guía Salarial de Hays en la región EMEA muestran que, aunque los empresarios piensan que la IA es beneficiosa para el crecimiento empresarial, el 60% de ellos aún no tienen implantados protocolos de garantía de calidad, aunque la mayoría seguramente será consciente de la necesidad de implantar medidas sólidas de protección de datos para salvaguardar la información de los pacientes. Garantizar la integridad y la calidad de los datos utilizados para entrenar los modelos de IA es esencial, ya que influye directamente en el rendimiento y la fiabilidad de los sistemas de IA en entornos clínicos y de investigación.

2. El debate ético sobre la sustitución de puestos de trabajo por la IA

Los resultados de la encuesta de la Guía Salarial de Hays para EMEA reflejan una ansiedad común ante la posibilidad de que la IA provoque el desplazamiento de puestos de trabajo: el 32% de los empleados y el 35% de los empresarios del sector de las Ciencias de la Vida prevén que la IA podría eliminar más puestos de trabajo de los que crea. Esto subraya la necesidad de una planificación estratégica y una formulación de políticas que garanticen que la integración de la IA en la mano de obra vaya acompañada de medidas de reciclaje y mejora de las cualificaciones de los empleados. De este modo, la mano de obra puede hacer la transición a las nuevas funciones que se creen como resultado de los avances de la IA, mitigando así el impacto sobre el empleo y aprovechando todo el potencial de la IA para la innovación y el crecimiento de la industria.

3. Escasez de profesionales cualificados

Faltan profesionales cualificados que puedan desenvolverse con eficacia en los entresijos y seguir el ritmo de los avances que se producen constantemente en el sector. A medida que el sector continúa su rápida evolución, aumenta la demanda de profesionales que puedan gestionar hábilmente estas complejidades y mantenerse a la vanguardia de los nuevos avances. Algunos de los nuevos puestos más demandados son los especialistas en datos de investigación, los científicos de IA en campos como los modelos de fundamentos de imagen y los científicos de datos sanitarios.

Se necesita un esfuerzo de colaboración en educación y formación para cultivar una mano de obra que domine las tecnologías actuales y pueda adaptarse a las innovaciones futuras. Iniciativas como los programas de formación especializada, las asociaciones con instituciones académicas y la inversión en desarrollo profesional continuo son esenciales para salvar esta brecha y garantizar que el campo de las Ciencias de la Vida se mantenga a la vanguardia del progreso científico y médico.

Una estrategia de talento para aprovechar la IA en Life Sciences

Las empresas del sector sanitario y farmacéutico se enfrentan a múltiples retos. Pero está claro que necesitan avanzar si quieren seguir siendo competitivas. Entonces, ¿qué pueden hacer las organizaciones de Ciencias de la Vida para hacer frente a los retos que plantean la IA, el ML y el Big Data?

Estrategia 1: Formar

Canalizando fondos hacia iniciativas de aprendizaje como talleres y seminarios web, los trabajadores pueden adquirir conocimientos esenciales sobre la IA y sus aplicaciones prácticas en los sectores de las Ciencias de la Vida y la sanidad. Las Guías Salariales de Hays muestran que el 90% de los empleados de Ciencias de la Vida de EMEA afirman no haber recibido formación sobre IA, aunque el 75% está dispuesto a recibirla, lo que significa que los trabajadores de Ciencias de la Vida quieren aprovechar la tecnología. Invertir en estos conocimientos puede fomentar un entorno de innovación y eficiencia, mejorando en última instancia la calidad de los servicios prestados en la sanidad y la farmacia.

Estrategia 2: Hablar

Mantener un enfoque en la comunicación transparente y directa es esencial para cultivar un sentimiento de confianza y comprensión entre los empleados del sector de las Ciencias de la Vida en relación con la adopción de tecnologías de IA. La celebración de foros abiertos y la colaboración con expertos pueden ayudar a los empleados a reducir la ansiedad y superar los retos a la hora de utilizar las nuevas tecnologías. Este compromiso con la apertura puede conducir a una plantilla más comprometida y mejor preparada para aprovechar la IA en busca de soluciones innovadoras y mejores resultados en la asistencia sanitaria.

Estrategia 3: Trabajar en equipo

Formar alianzas entre empresas de ciencias de la vida y empresas tecnológicas para establecer iniciativas piloto de IA puede ofrecer un entorno estructurado y seguro para el ensayo y examen de las tecnologías de IA. Sanofi, líder mundial en asistencia sanitaria, ha unido fuerzas recientemente con Aqemia, una empresa farmacéutica que aprovecha la física cuántica y la IA para el descubrimiento de fármacos. Estas asociaciones pueden allanar el camino a la innovación, permitiendo la evaluación cuidadosa y el perfeccionamiento del papel de la IA en el avance de la asistencia sanitaria y la investigación científica. Mediante estos esfuerzos de colaboración, ambos sectores pueden compartir conocimientos, mitigar riesgos y optimizar la integración de la IA en flujos de trabajo críticos.

Para impulsar el crecimiento empresarial en el sector sanitario y farmacéutico, es fundamental adoptar una estrategia global que aborde la mejora y el reciclaje de las cualificaciones para equipar al personal de life sciences, que comunique eficazmente cómo se pueden aprovechar con seguridad la IA, el ML y los Big Data en el sector, y que se apoye en herramientas informáticas para navegar con confianza.