El 64 % de los líderes en ciencias de la vida están tomando medidas para establecer una gobernanza de IA

-Un informe del sector revela que el 64 % de los líderes en ciencias de la vida están tomando medidas para establecer una gobernanza de IA

La investigación señala la confianza como el verdadero obstáculo para escalar la IA con agentes; el 58 % afirma que el sector aún carece de normas claras para una IA responsable.

TORONTO y NUEVA YORK, 28 de octubre de 2026 /PRNewswire/ -- Las organizaciones del sector de las ciencias de la vida están implementando mecanismos de gobernanza para escalar la IA con agentes en sus actividades comerciales, médicas y de atención al paciente, según el informe Responsible AI in Life Sciences (RAIL) Report 2026. Este nuevo estudio sectorial se basa en mesas redondas y en una encuesta realizada a altos directivos de empresas farmacéuticas, biotecnológicas y de dispositivos médicos. Dos tercios (64 %) de los encuestados afirman que su organización cuenta con un proceso de gobernanza de la IA, ya sea plenamente establecido o en fase de desarrollo.

La investigación, realizada por ACTO, revela un sector preparado para utilizar la IA, pero que aún está trabajando en cómo confiar en ella. La gobernanza es la preocupación sobre la IA que los líderes mencionan con mayor frecuencia; es, a su vez, el aspecto que admiten haber descuidado más en la práctica. Más de un tercio de ellos aún no cuenta con una gobernanza definida o se limita a una aprobación puntual por parte del departamento de TI.

La confianza es el obstáculo para la adopción a gran escala

Los resultados sugieren que la confianza determinará hasta dónde y con qué rapidez el sector de las ciencias de la vida podrá escalar el uso de la IA. La tecnología ya no parece ser el principal obstáculo. Los líderes señalan que las reticencias de carácter normativo, legal o de cumplimiento (21 %) constituyen la mayor barrera interna para escalar la IA, mientras que la preparación técnica se sitúa en los últimos lugares (9 %). Al preguntarles qué factor consideran más importante a la hora de evaluar un proyecto piloto de IA, los líderes sitúan la confianza y la adopción (24 %) por delante de la eficiencia (23 %), lo que indica que las expectativas están evolucionando.

Los líderes confían más en la IA cuando la manejan ellos mismos que cuando se implementa en sus organizaciones. Más de dos tercios de los líderes (68 %) participan en algún proyecto de IA dentro de su organización, y el 69 % afirma sentirse muy cómodo con esta tecnología. Sin embargo, más de la mitad (54 %) sigue expresando preocupación por la forma en que se utiliza la IA en sus propias organizaciones. El 58 % señala que, en el sector de las ciencias de la vida, no existe un estándar claro para una IA responsable.

"Los debates reflejaron una amplia gama de perspectivas y experiencias en torno a la comprensión, adopción y supervisión de la IA en todo el sector", señaló Lisa DeMarco, asesora jurídica general y directora de negocios de Arctic Therapeutics, quien además actuó como moderadora en las mesas redondas RAIL organizadas por ACTO. "Un tema central en las conversaciones fue la necesidad de contar con una orientación práctica que ayude a las organizaciones a evaluar la fiabilidad de la IA, sin perder de vista la seguridad del paciente".

La gobernanza sienta las bases de la confianza

Los líderes describieron la gobernanza como un modelo operativo continuo que perdura mucho más allá de la aprobación inicial. Este modelo requiere responsables de negocio claramente definidos, vías de escalado precisas y procedimientos operativos estándar (SOP), además de la capacidad de implementar y revocar agentes de IA, con una gobernanza aplicada tanto a nivel de agente como de subagente. Un desafío radica en que la responsabilidad última aún no está definida con claridad. Al preguntar quién debería ser el responsable final de las acciones que lleva a cabo un agente de IA, los líderes señalan al usuario final (34 %), a los departamentos de legal y cumplimiento (28 %), al proveedor externo de IA (22 %) y al área de TI (16 %).

Los datos sugieren que la responsabilidad recae en el usuario final porque gran parte del uso de la IA ocurre fuera de los sistemas aprobados. Casi una cuarta parte de las organizaciones (23 %) no monitorean ni analizan el uso de agentes de IA no autorizados por parte de los empleados, y los líderes de las mesas redondas describieron que los empleados ya están creando sus propios agentes sin ninguna gobernanza establecida. La brecha entre la adopción y la supervisión de la IA es donde la confianza parece estar rompiéndose en toda la industria.

La industria pasa rápidamente de dónde empezar a qué construir a continuación

Los líderes quieren que la IA mejore el desempeño y sea juzgada de manera justa. Cuatro de cada cinco (79 %) están de acuerdo en que el riesgo de la IA y el ROI deben medirse en función de cómo las personas hacen el trabajo hoy en día, con su propia tasa de error. La mejora de los resultados (29 %) se clasificó como el principal beneficio esperado, muy por delante del ahorro presupuestario (10 %) y la reducción del riesgo (8 %).

Los líderes más avanzados en IA clasifican cada caso de uso por su valor y lo difícil que es gobernarlo. La mayoría comienza con trabajos más fáciles de gobernar, como ciclos de revisión y aprobación, preparación previa a la llamada, registro de conocimientos, clasificación y capacitación. Dado que dos tercios ya ejecutan proyectos de IA, la atención se centra en el trabajo más duro: conectar sistemas, respaldar el lanzamiento completo de un producto y encadenar múltiples agentes. Un agente que apoya a un representante de campo o un enlace científico médico tiene que trabajar en muchos sistemas y con los agentes de IA ya integrados en cada uno. Eso plantea nuevas preguntas sobre en qué confiar y quién responde por el resultado.

El factor humano sigue siendo el aspecto más complejo de la adopción. La gestión del cambio fue un desafío recurrente en todas las mesas redondas. Al preguntar qué habilidad es la más importante para que los seres humanos la conserven, el 45 % eligió el criterio, seguido de la conexión humana (31 %) y la estrategia (24 %). El informe recomienda redefinir los roles de manera detallada, distinguiendo qué tareas asume un agente de IA y cuáles permanecen bajo responsabilidad humana.

Introducción de un estándar común de confianza: la puntuación RAIL

Para establecer un criterio compartido en el sector, la puntuación RAIL ofrece una rúbrica que evalúa cualquier sistema de IA de agente basándose en seis componentes de la IA responsable: gobernanza, seguridad, pruebas y certificación, enfoque centrado en el ser humano, creación de valor y orquestación. Cada componente se califica como 'alto' que indica un nivel de confianza suficiente para su uso en ciencias de la vida, 'medio' cuando existen carencias específicas que deben subsanarse primero o 'bajo' que implica que el sistema no es apto para su uso. El informe también incluye herramientas para aplicar esta puntuación: una ficha de autoevaluación, una lista de verificación para evaluar a proveedores, una plantilla de descripción de puesto para un agente de IA y una lista de verificación para un lanzamiento en 90 días.

"El sector ha superado ya el debate sobre si utilizar o no la IA de agentes. Los líderes quieren saber ahora en qué sistemas pueden confiar lo suficiente como para escalarlos; sin embargo, hoy en día no existe un criterio común para determinarlo", señaló Parth Khanna, cofundador y consejero delegado de ACTO. "Cualquier sistema de IA con agentes debe garantizar una seguridad y una gobernanza adecuadas. La puntuación RAIL ofrece a los equipos un método coherente para evaluar los sistemas conforme a los estándares que exige un sector regulado; de este modo, la confianza puede basarse en pruebas concretas, en lugar de limitarse a las afirmaciones de los proveedores".

Metodología

El informe 'Responsible AI in Life Sciences (RAIL) Report 2026' se fundamenta en ocho mesas redondas presenciales con 80 altos ejecutivos de Norteamérica y Europa, celebradas entre febrero y abril de 2026, así como en una encuesta en línea realizada a 135 líderes de empresas farmacéuticas, biotecnológicas y de dispositivos médicos, llevada a cabo entre el 8 de junio y el 17 de julio de 2026. Casi la totalidad de los encuestados (97 %) ocupan cargos de nivel directivo o superior en áreas como la comercial, asuntos médicos, legal y cumplimiento normativo, formación y desarrollo, y marketing.

El informe RAIL 2026, de carácter gratuito, y las herramientas relacionadas ya están disponibles en: acto.com/RAIL.

Para conocer más detalles sobre los hallazgos, puede registrarse en el próximo seminario web titulado 'IA responsable en las ciencias de la vida: lo que dicen los líderes sobre la escalabilidad de la IA basada en agentes', que tendrá lugar el miércoles 4 de noviembre a las 11:00 a.m. (hora del Este).

Acerca de ACTO

ACTO ayuda a las empresas de ciencias de la vida a hacer llegar terapias a los pacientes tras su aprobación regulatoria. Su plataforma de excelencia en campo y sus AI SuperAgents, ambos basados en inteligencia artificial, aceleran el lanzamiento de productos, refuerzan la ejecución en campo y profundizan la interacción con los clientes por parte de los equipos comerciales y médicos. ACTO optimiza la formación y el acompañamiento, y automatiza mediante agentes hasta el 30 % de las tareas en los roles que interactúan directamente con los clientes. Esto permite que los representantes, los enlaces científicos médicos y sus líderes se concentren en la conexión humana, el criterio profesional y la ejecución estratégica. Catorce de las 50 principales empresas farmacéuticas utilizan ACTO, al igual que empresas biotecnológicas de alto crecimiento y organizaciones líderes en tecnología médica. ACTO cuenta con la validación FDA 21 CFR Part 11, la certificación SOC 2 Tipo II y es socio 'Gold' de Veeva. Más información en www.acto.com.

Aspectos destacados de la investigación
Responsible AI in Life Sciences (RAIL) Report 2026

El informe RAIL 2026 se basa en ocho mesas redondas de nivel ejecutivo, en las que participaron 80 altos directivos de Norteamérica y Europa, así como en una encuesta en línea realizada a 135 líderes de empresas de los sectores farmacéutico, biotecnológico y de dispositivos médicos. Casi la totalidad de los encuestados (97 %) ocupan cargos de nivel directivo o superior. El estudio analiza cómo las organizaciones del ámbito de las ciencias de la vida evalúan, gobiernan y escalan la IA de agentes en sus procesos de comercialización.

La gobernanza es el aspecto determinante

• Casi dos tercios (64 %) afirman que su organización cuenta con un proceso de gobernanza de la IA, ya sea plenamente establecido (22 %) o en fase de desarrollo (42 %).
• Más de un tercio (36 %) carece de una gobernanza definida (21 %) o depende de un único punto de aprobación (15 %).
• La gobernanza fue la preocupación sobre la IA más mencionada en las mesas redondas; los líderes señalaron que es el aspecto más descuidado en la práctica.
• La responsabilidad no está claramente definida. Los líderes discrepan sobre quién debe responder por las acciones de un agente de IA: el usuario final (34 %), el área legal y de cumplimiento (28 %), el proveedor de la IA (22 %) o el departamento de TI (16 %).
• Casi una cuarta parte (23 %) no supervisa ni analiza el uso de agentes de IA no autorizados por parte de los empleados. Otro 37 % considera que esto constituye una infracción de seguridad grave.

La confianza podría ser el verdadero obstáculo para escalar

• Más de la mitad (58 %) afirma que el sector de las ciencias de la vida carece de normas claras para una IA responsable.
• Más de la mitad (54 %) expresa preocupación por la forma en que se utiliza la IA en su organización, a pesar de que el 69 % manifiesta sentirse muy cómodo a nivel personal con esta tecnología.
• Los líderes definen la IA responsable como validada (81 %), ética (79 %) y segura (75 %). En menor medida, la describen como conforme a la normativa (46 %), auditable (45 %) o controlada (40 %).
• Cuatro de cada cinco (79 %) coinciden en que el riesgo y el retorno de la inversión (ROI) de la IA deben evaluarse tomando como referencia el modelo actual, basado en la intervención humana.
• La confianza y la adopción (24 %) se sitúan, por un estrecho margen, por delante de la eficiencia (23 %), el riesgo (21 %) y el retorno de la inversión (18 %) como los indicadores más críticos para medir el éxito de un proyecto piloto.

Desde por dónde empezar hasta qué construir a continuación

• Dos tercios (68 %) ya participan en un proyecto de IA en su organización.
• Prioridades inmediatas (alto valor, fácil gobernanza): ciclos de revisión y aprobación, preparación previa a las llamadas, registro de información, triaje y asesoramiento.
• Siguientes pasos (alto valor, mayor complejidad en la gobernanza): conexión de sistemas, apoyo al lanzamiento integral de productos y encadenamiento de múltiples agentes.
• Posponer o limitar: cualquier proceso que pueda llegar a un paciente o a un organismo regulador sin la intervención de una persona.
• La mejora de los resultados (29 %) encabeza la lista de beneficios esperados, seguida de la eficiencia (25 %) y la productividad (24 %). El ahorro presupuestario (10 %) ocupa un lugar mucho más bajo, y la reducción de riesgos se sitúa en último lugar entre los beneficios mencionados (8%).

Las barreras son de carácter organizacional

• Los principales obstáculos para escalar son las reticencias de carácter normativo, legal o de cumplimiento (21 %) y la falta de métricas comparativas de retorno de la inversión (ROI) (20 %). La preparación técnica se sitúa en los últimos lugares (9 %).
• Los líderes señalaron tres presiones que impulsan la adopción de la IA: la necesidad de comercializar más soluciones, presupuestos más ajustados y la presión por adoptar la IA incluso sin contar con una estrategia clara.
• El rediseño de la fuerza laboral constituye el verdadero cuello de botella para escalar. Según los líderes, el criterio (45 %), la conexión humana (31 %) y la estrategia (24 %) son las capacidades que los seres humanos más necesitan conservar.

La Puntuación RAIL

• La puntuación RAIL evalúa cualquier sistema de IA de agentes basándose en seis componentes: gobernanza, seguridad, pruebas y certificación, enfoque centrado en el ser humano, creación de valor y orquestación.
• Cada componente se califica del 1 al 3, para un total máximo de 18 puntos: alto (16–18), medio (12–15) o bajo (menos de 12).
• La seguridad y la gobernanza constituyen umbrales mínimos estrictos: una puntuación inferior a 3 en cualquiera de ellas limita la calificación global del sistema a 'baja'.

El informe gratuito RAIL Report 2026 y las herramientas relacionadas ya están disponibles en:  acto.com/RAIL.

Para conocer más detalles sobre los hallazgos, puede registrarse en el próximo seminario web titulado 'IA responsable en las ciencias de la vida: lo que dicen los líderes sobre la escalabilidad de la IA basada en agentes', que tendrá lugar el miércoles 4 de noviembre a las 11:00 a.m. (hora del Este).