{"id":15539,"date":"2026-04-10T15:23:35","date_gmt":"2026-04-10T20:23:35","guid":{"rendered":"https:\/\/neuroeconomix.com\/?p=15539"},"modified":"2026-04-14T08:54:20","modified_gmt":"2026-04-14T13:54:20","slug":"la-ia-en-pharma-esta-sobrevalorada-excepto-en-market-access-por-que","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/la-ia-en-pharma-esta-sobrevalorada-excepto-en-market-access-por-que\/","title":{"rendered":"La IA en pharma est\u00e1 sobrevalorada \u2014 excepto en market access. Por qu\u00e9."},"content":{"rendered":"\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p class=\"has-text-align-left\"><strong><em>Diez a\u00f1os consultando proyectos de HEOR y acceso al mercado en Am\u00e9rica Latina nos han ense\u00f1ado a distinguir el ruido de la se\u00f1al. Este es nuestro diagn\u00f3stico sobre d\u00f3nde la IA genera valor real en la industria farmac\u00e9utica \u2014 y d\u00f3nde el escepticismo sigue siendo la postura correcta.<\/em><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td>Tres a\u00f1os de inversiones masivas en IA han producido, en su mayor\u00eda, decepciones. El 83% de los profesionales en ciencias de la vida considera que la IA est\u00e1 sobrevalorada.<strong><sup>[1]<\/sup><\/strong> Solo el 9% de los l\u00edderes biofarmac\u00e9uticos reporta haber visto retorno real sobre su inversi\u00f3n.<strong><sup>[2]<\/sup><\/strong> Pero hay una excepci\u00f3n clara \u2014 y es la que m\u00e1s nos importa a quienes trabajamos en market access.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Desde NeuroEconomix llevamos m\u00e1s de diez a\u00f1os acompa\u00f1ando a compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas en sus procesos de acceso al mercado en Am\u00e9rica Latina. En ese tiempo hemos visto llegar muchas tecnolog\u00edas que promet\u00edan transformar el trabajo de los equipos de HEOR y market access. La IA generativa es la primera que, en un proceso espec\u00edfico y acotado, est\u00e1 cumpliendo esa promesa.<\/p>\n\n\n\n<p>Este art\u00edculo es nuestro diagn\u00f3stico honesto: en qu\u00e9 contextos el escepticismo est\u00e1 justificado, qu\u00e9 hace diferente al market access, y qu\u00e9 implica esto para los equipos de farma que operan en LATAM.<\/p>\n\n\n<style>.wp-block-kadence-column.kb-section-dir-horizontal > .kt-inside-inner-col > .kt-info-box15539_934087-1e .kt-blocks-info-box-link-wrap{max-width:unset;}.kt-info-box15539_934087-1e .kt-blocks-info-box-link-wrap{padding-top:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-right:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-bottom:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-left:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);}.kt-info-box15539_934087-1e .kadence-info-box-icon-container .kt-info-svg-icon, .kt-info-box15539_934087-1e .kt-info-svg-icon-flip, .kt-info-box15539_934087-1e .kt-blocks-info-box-number{font-size:50px;}.kt-info-box15539_934087-1e .kt-blocks-info-box-media{border-top-width:0px;border-right-width:0px;border-bottom-width:0px;border-left-width:0px;padding-top:10px;padding-right:10px;padding-bottom:10px;padding-left:10px;}.kt-info-box15539_934087-1e .kt-blocks-info-box-media-container{margin-top:0px;margin-right:15px;margin-bottom:0px;margin-left:15px;}.kt-info-box15539_934087-1e .kt-blocks-info-box-learnmore{background:transparent;border-width:0px 0px 0px 0px;padding-top:4px;padding-right:8px;padding-bottom:4px;padding-left:8px;margin-top:10px;margin-right:0px;margin-bottom:10px;margin-left:0px;}<\/style>\n<div class=\"wp-block-kadence-infobox kt-info-box15539_934087-1e\"><span class=\"kt-blocks-info-box-link-wrap info-box-link kt-blocks-info-box-media-align-top kt-info-halign-center\"><div class=\"kt-blocks-info-box-media-container\"><div class=\"kt-blocks-info-box-media kt-info-media-animate-none\"><div class=\"kadence-info-box-icon-container kt-info-icon-animate-none\"><div class=\"kadence-info-box-icon-inner-container\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-fe_aperture kt-info-svg-icon\"><svg viewBox=\"0 0 24 24\"  fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><circle cx=\"12\" cy=\"12\" r=\"10\"\/><line x1=\"14.31\" y1=\"8\" x2=\"20.05\" y2=\"17.94\"\/><line x1=\"9.69\" y1=\"8\" x2=\"21.17\" y2=\"8\"\/><line x1=\"7.38\" y1=\"12\" x2=\"13.12\" y2=\"2.06\"\/><line x1=\"9.69\" y1=\"16\" x2=\"3.95\" y2=\"6.06\"\/><line x1=\"14.31\" y1=\"16\" x2=\"2.83\" y2=\"16\"\/><line x1=\"16.62\" y1=\"12\" x2=\"10.88\" y2=\"21.94\"\/><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"kt-infobox-textcontent\"><h2 class=\"kt-blocks-info-box-title\"><strong>Lo que los datos dicen<\/strong><\/h2><p class=\"kt-blocks-info-box-text\">ISPOR posicion\u00f3 la IA como la tendencia n\u00famero uno en HEOR para 2026\u20132027.<strong><sup>[4]<\/sup><\/strong> Sin embargo, solo 7 de 5,000 submissions HTA a agencias como NICE, CADTH y TGA indicaron uso de IA en su preparaci\u00f3n.<strong><sup>[4]<\/sup><\/strong> Hay una brecha enorme entre lo que los profesionales saben que es posible y lo que est\u00e1n haciendo en la pr\u00e1ctica. Esa brecha es, precisamente, la oportunidad.<\/p><\/div><\/span><\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">1. El diagn\u00f3stico del mercado: por qu\u00e9 la IA ha fallado en farma<\/mark><\/strong><\/h6>\n\n\n\n<p>El escepticismo generalizado hacia la IA en la industria farmac\u00e9utica no es una reacci\u00f3n emocional. Es la respuesta racional a un patr\u00f3n de fracasos documentados en las tres \u00e1reas donde m\u00e1s se ha invertido:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td><strong>\u00c1rea de inversi\u00f3n<\/strong><\/td><td><strong>Promesa original<\/strong><\/td><td><strong>Resultado real (2024\u20132025)<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Descubrimiento de mol\u00e9culas<\/strong><\/td><td>Reducir de 10\u201315 a\u00f1os a 3\u20135 a\u00f1os el tiempo de desarrollo<\/td><td>Pocos candidatos generados por IA han llegado a fase cl\u00ednica avanzada. Los horizontes siguen siendo de d\u00e9cadas.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Ensayos cl\u00ednicos<\/strong><\/td><td>Optimizar reclutamiento y reducir fracasos de fase III<\/td><td>Mejoras marginales en reclutamiento. El dise\u00f1o de estudios sigue dependiendo de criterio humano experto.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Manufactura y supply chain<\/strong><\/td><td>Optimizaci\u00f3n predictiva y reducci\u00f3n de desperdicios<\/td><td>Beneficios reales pero lentos. Requieren infraestructura de datos que la mayor\u00eda no tiene a\u00fan.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>McKinsey lo resume con precisi\u00f3n: simplemente a\u00f1adir IA a procesos existentes no genera valor.<strong><sup>[3]<\/sup><\/strong> El problema no es la tecnolog\u00eda \u2014 es que se ha aplicado en procesos que no tienen el perfil adecuado para aprovecharla. Procesos abiertos, con m\u00faltiples variables no controlables y horizontes de d\u00e9cadas no son el terreno natural de los modelos de lenguaje.<\/p>\n\n\n<style>.wp-block-kadence-column.kb-section-dir-horizontal > .kt-inside-inner-col > .kt-info-box15539_181ba5-5d .kt-blocks-info-box-link-wrap{max-width:unset;}.kt-info-box15539_181ba5-5d .kt-blocks-info-box-link-wrap{padding-top:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-right:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-bottom:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-left:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);}.kt-info-box15539_181ba5-5d .kadence-info-box-icon-container .kt-info-svg-icon, .kt-info-box15539_181ba5-5d .kt-info-svg-icon-flip, .kt-info-box15539_181ba5-5d .kt-blocks-info-box-number{font-size:50px;}.kt-info-box15539_181ba5-5d .kt-blocks-info-box-media{border-top-width:0px;border-right-width:0px;border-bottom-width:0px;border-left-width:0px;padding-top:10px;padding-right:10px;padding-bottom:10px;padding-left:10px;}.kt-info-box15539_181ba5-5d .kt-blocks-info-box-media-container{margin-top:0px;margin-right:15px;margin-bottom:0px;margin-left:15px;}.kt-info-box15539_181ba5-5d .kt-blocks-info-box-learnmore{background:transparent;border-width:0px 0px 0px 0px;padding-top:4px;padding-right:8px;padding-bottom:4px;padding-left:8px;margin-top:10px;margin-right:0px;margin-bottom:10px;margin-left:0px;}<\/style>\n<div class=\"wp-block-kadence-infobox kt-info-box15539_181ba5-5d\"><span class=\"kt-blocks-info-box-link-wrap info-box-link kt-blocks-info-box-media-align-top kt-info-halign-center\"><div class=\"kt-blocks-info-box-media-container\"><div class=\"kt-blocks-info-box-media kt-info-media-animate-none\"><div class=\"kadence-info-box-icon-container kt-info-icon-animate-none\"><div class=\"kadence-info-box-icon-inner-container\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-fe_aperture kt-info-svg-icon\"><svg viewBox=\"0 0 24 24\"  fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><circle cx=\"12\" cy=\"12\" r=\"10\"\/><line x1=\"14.31\" y1=\"8\" x2=\"20.05\" y2=\"17.94\"\/><line x1=\"9.69\" y1=\"8\" x2=\"21.17\" y2=\"8\"\/><line x1=\"7.38\" y1=\"12\" x2=\"13.12\" y2=\"2.06\"\/><line x1=\"9.69\" y1=\"16\" x2=\"3.95\" y2=\"6.06\"\/><line x1=\"14.31\" y1=\"16\" x2=\"2.83\" y2=\"16\"\/><line x1=\"16.62\" y1=\"12\" x2=\"10.88\" y2=\"21.94\"\/><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"kt-infobox-textcontent\"><h2 class=\"kt-blocks-info-box-title\"><strong>La pregunta correcta<\/strong><\/h2><p class=\"kt-blocks-info-box-text\">No es \u00ab\u00bffunciona la IA en pharma?\u00bb La pregunta correcta es: \u00ab\u00bfPara qu\u00e9 tipo de proceso fue dise\u00f1ada la IA generativa \u2014 y cu\u00e1l de nuestros procesos tiene ese perfil?\u00bb En market access, la respuesta es clara.<\/p><\/div><\/span><\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">2. Por qu\u00e9 el market access es la excepci\u00f3n<\/mark><\/strong><\/h6>\n\n\n\n<p>Despu\u00e9s de diez a\u00f1os trabajando en proyectos de HEOR, farmacoeconom\u00eda y acceso al mercado en Am\u00e9rica Latina, identificamos con claridad por qu\u00e9 el market access tiene un perfil radicalmente distinto al del resto de las funciones farmac\u00e9uticas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Es un proceso <strong>estructurado:<\/strong> sigue metodolog\u00edas estandarizadas \u2014 ISPOR, CHEERS, GRADE \u2014 con pasos definidos, criterios expl\u00edcitos y outputs verificables.<\/li>\n\n\n\n<li>Opera sobre <strong>evidencia verificable:<\/strong> literatura indexada, bases de datos epidemiol\u00f3gicas, fuentes regulatorias. No hay variables abiertas ni incertidumbre fundamental como en el dise\u00f1o de mol\u00e9culas.<\/li>\n\n\n\n<li>Es <strong>repetible por dise\u00f1o:<\/strong> el mismo proceso se aplica para cada producto, indicaci\u00f3n y mercado. Las variaciones son conocidas y acotadas \u2014 umbrales diferentes, epidemiolog\u00eda local, costos unitarios del sistema de salud.<\/li>\n\n\n\n<li>Tiene <strong>horizonte de evaluaci\u00f3n definido:<\/strong> los resultados son medibles en meses, no en d\u00e9cadas. Cobertura, precio de referencia, resultado de negociaci\u00f3n con el pagador.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Esa combinaci\u00f3n \u2014 proceso estructurado, evidencia verificable, repetible, horizonte corto \u2014 es exactamente el perfil de tarea para el que los grandes modelos de lenguaje fueron dise\u00f1ados. No es una coincidencia: es una alineaci\u00f3n estructural entre las fortalezas de la tecnolog\u00eda y los requerimientos del proceso.<\/p>\n\n\n<style>.wp-block-kadence-column.kb-section-dir-horizontal > .kt-inside-inner-col > .kt-info-box15539_0f6e75-58 .kt-blocks-info-box-link-wrap{max-width:unset;}.kt-info-box15539_0f6e75-58 .kt-blocks-info-box-link-wrap{padding-top:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-right:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-bottom:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-left:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);}.kt-info-box15539_0f6e75-58 .kadence-info-box-icon-container .kt-info-svg-icon, .kt-info-box15539_0f6e75-58 .kt-info-svg-icon-flip, .kt-info-box15539_0f6e75-58 .kt-blocks-info-box-number{font-size:50px;}.kt-info-box15539_0f6e75-58 .kt-blocks-info-box-media{border-top-width:0px;border-right-width:0px;border-bottom-width:0px;border-left-width:0px;padding-top:10px;padding-right:10px;padding-bottom:10px;padding-left:10px;}.kt-info-box15539_0f6e75-58 .kt-blocks-info-box-media-container{margin-top:0px;margin-right:15px;margin-bottom:0px;margin-left:15px;}.kt-info-box15539_0f6e75-58 .kt-blocks-info-box-learnmore{background:transparent;border-width:0px 0px 0px 0px;padding-top:4px;padding-right:8px;padding-bottom:4px;padding-left:8px;margin-top:10px;margin-right:0px;margin-bottom:10px;margin-left:0px;}<\/style>\n<div class=\"wp-block-kadence-infobox kt-info-box15539_0f6e75-58\"><span class=\"kt-blocks-info-box-link-wrap info-box-link kt-blocks-info-box-media-align-top kt-info-halign-center\"><div class=\"kt-blocks-info-box-media-container\"><div class=\"kt-blocks-info-box-media kt-info-media-animate-none\"><div class=\"kadence-info-box-icon-container kt-info-icon-animate-none\"><div class=\"kadence-info-box-icon-inner-container\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-fe_aperture kt-info-svg-icon\"><svg viewBox=\"0 0 24 24\"  fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><circle cx=\"12\" cy=\"12\" r=\"10\"\/><line x1=\"14.31\" y1=\"8\" x2=\"20.05\" y2=\"17.94\"\/><line x1=\"9.69\" y1=\"8\" x2=\"21.17\" y2=\"8\"\/><line x1=\"7.38\" y1=\"12\" x2=\"13.12\" y2=\"2.06\"\/><line x1=\"9.69\" y1=\"16\" x2=\"3.95\" y2=\"6.06\"\/><line x1=\"14.31\" y1=\"16\" x2=\"2.83\" y2=\"16\"\/><line x1=\"16.62\" y1=\"12\" x2=\"10.88\" y2=\"21.94\"\/><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"kt-infobox-textcontent\"><h2 class=\"kt-blocks-info-box-title\"><strong>Lo que hemos observado en proyectos reales<\/strong><\/h2><p class=\"kt-blocks-info-box-text\">En nuestros proyectos en la regi\u00f3n, el cuello de botella m\u00e1s frecuente en market access no es la capacidad anal\u00edtica del equipo \u2014 es el <strong>volumen.<\/strong> Sintetizar evidencia de cientos de estudios, adaptar modelos a siete pa\u00edses con econom\u00edas y sistemas de salud distintos, construir narrativas diferenciadas para cada perfil de pagador. La IA no reemplaza el criterio \u2014 libera el tiempo que el criterio necesita para funcionar bien.<\/p><\/div><\/span><\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">3. Los n\u00fameros que ya no son proyecciones<\/mark><\/strong><\/h6>\n\n\n\n<p>La evidencia de impacto en market access ya est\u00e1 disponible. Estos no son casos de uso hipot\u00e9ticos \u2014 son resultados documentados en literatura cient\u00edfica y reportes de implementaci\u00f3n de 2024 y 2025:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td><strong>Proceso<\/strong><\/td><td><strong>Tiempo sin IA<\/strong><\/td><td><strong>Con IA<\/strong><\/td><td><strong>Reducci\u00f3n<\/strong><\/td><td><strong>Fuente<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Revisi\u00f3n sistem\u00e1tica de literatura<\/strong><\/td><td>3\u20136 semanas<\/td><td>2\u20134 d\u00edas<\/td><td>~80% menos tiempo de screening<\/td><td><strong>[7,8]<\/strong><\/td><\/tr><tr><td><strong>Modelo ICER (adaptaci\u00f3n local)<\/strong><\/td><td>4\u20136 semanas<\/td><td>3\u20135 d\u00edas<\/td><td>Error &lt; 1% vs. modelo original<\/td><td><strong>[9]<\/strong><\/td><\/tr><tr><td><strong>Global Value Dossier (GVD)<\/strong><\/td><td>4\u20138 meses<\/td><td>6\u20138 semanas<\/td><td>60% reducci\u00f3n documentada<\/td><td><strong>[10,11]<\/strong><\/td><\/tr><tr><td><strong>Adaptaci\u00f3n a mercado local LATAM<\/strong><\/td><td>2\u20134 sem.\/pa\u00eds<\/td><td>2\u20135 d\u00edas\/pa\u00eds<\/td><td>Escalable a m\u00faltiples pa\u00edses simult\u00e1neamente<\/td><td><strong>[8,12]<\/strong><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>El ISPOR Working Group present\u00f3 en Montreal 2025 una herramienta de co-autor\u00eda asistida por IA para la secci\u00f3n Disease Overview de los Global Value Dossiers: el 80% de las interpretaciones generadas no requirieron edici\u00f3n.<strong><sup>[8]<\/sup><\/strong> idalab document\u00f3 una reducci\u00f3n del 60% en tiempo de redacci\u00f3n de dossiers HTA con su herramienta EPRI.<strong><sup>[10]<\/sup><\/strong> Estos no son benchmarks de laboratorio \u2014 son implementaciones en contextos reales de market access.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">4. El contexto espec\u00edfico de Am\u00e9rica Latina amplifica la oportunidad<\/mark><\/strong><\/h6>\n\n\n\n<p>Para los equipos de farma que operan en la regi\u00f3n, hay tres din\u00e1micas que hacen que la ventana sea especialmente urgente ahora:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Las agencias HTA de LATAM est\u00e1n evolucionando sus metodolog\u00edas en tiempo real<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>CONITEC en Brasil, IETS en Colombia, CENETEC en M\u00e9xico \u2014 articuladas en la red RedETSA de la OPS<strong><sup>[14]<\/sup><\/strong> \u2014 est\u00e1n aumentando sus exigencias metodol\u00f3gicas. El hito m\u00e1s reciente: CONITEC firm\u00f3 en marzo de 2025 el primer acuerdo de acceso por resultados (MEA) para terapia g\u00e9nica en la regi\u00f3n.<strong><sup>[16]<\/sup><\/strong> Eso no es un evento aislado \u2014 es una se\u00f1al de direcci\u00f3n. Mayor sofisticaci\u00f3n metodol\u00f3gica, mayor exigencia de evidencia local, menor tolerancia para dossiers gen\u00e9ricos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>El vac\u00edo regulatorio es una ventana que se cerrar\u00e1<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Ninguna agencia HTA de la regi\u00f3n ha publicado lineamientos espec\u00edficos para evidencia generada con IA. Eso no significa que la rechacen \u2014 significa que aplican sus criterios metodol\u00f3gicos existentes. Las compa\u00f1\u00edas que hoy construyan pr\u00e1cticas de IA alineadas con frameworks internacionales como ELEVATE-GenAI<strong><sup>[6]<\/sup><\/strong> van a tener una ventaja de credibilidad que ser\u00e1 muy dif\u00edcil de replicar una vez que los requisitos formales existan.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>La nueva infraestructura de datos de Brasil abre posibilidades in\u00e9ditas<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El lanzamiento de la Red Nacional de Datos en Salud (RNDS) de Brasil en julio de 2025<strong><sup>[19]<\/sup><\/strong> crea una fuente de datos de vida real sin precedente en la regi\u00f3n. Las compa\u00f1\u00edas que desarrollen capacidades de IA para market access ahora estar\u00e1n en posici\u00f3n de usar esos datos de formas que sus competidores no podr\u00e1n replicar retroactivamente.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">5. Lo que la IA no hace \u2014 y por qu\u00e9 eso importa<\/mark><\/strong><\/h6>\n\n\n\n<p>Despu\u00e9s de a\u00f1os acompa\u00f1ando a compa\u00f1\u00edas en sus procesos de market access, nuestra posici\u00f3n sobre los l\u00edmites de la IA es clara:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La IA no reemplaza el criterio metodol\u00f3gico del experto en HEOR. Un modelo de IA no sabe si los supuestos del modelo de costo-efectividad son los correctos para ese mercado. Eso requiere conocimiento contextual que no est\u00e1 en ning\u00fan dataset de entrenamiento.<\/li>\n\n\n\n<li>La IA no conoce las din\u00e1micas locales del pagador. La diferencia entre un pagador p\u00fablico de CONITEC y un director m\u00e9dico de una aseguradora privada en M\u00e9xico no est\u00e1 en un paper de ISPOR \u2014 est\u00e1 en a\u00f1os de interacci\u00f3n directa con esas instituciones.<\/li>\n\n\n\n<li>La IA no construye la relaci\u00f3n con el tomador de decisiones. El acceso al mercado sigue siendo, en \u00faltima instancia, un proceso de confianza entre personas. La IA acelera la preparaci\u00f3n \u2014 la relaci\u00f3n la construye el equipo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Lo que la IA s\u00ed hace \u2014 y esto tiene un impacto enorme en la pr\u00e1ctica \u2014 es eliminar el cuello de botella de volumen que impide a equipos peque\u00f1os competir con los recursos de organizaciones mucho m\u00e1s grandes.<strong><sup>[11]<\/sup><\/strong> Un equipo de tres personas con las herramientas adecuadas puede producir el output que antes requer\u00eda diez. Eso cambia la ecuaci\u00f3n competitiva del market access en LATAM.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Preguntas frecuentes<\/mark><\/strong><\/h6>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u00bfPor qu\u00e9 el market access tiene un perfil diferente al del resto de funciones pharma para la IA?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Porque tiene el perfil de proceso que la IA generativa necesita para crear valor: estructurado, basado en evidencia verificable, repetible con variaciones conocidas, y con resultados medibles a corto plazo. Esas cuatro caracter\u00edsticas no est\u00e1n presentes en el descubrimiento de mol\u00e9culas ni en los ensayos cl\u00ednicos, que son procesos abiertos con horizontes de d\u00e9cadas.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u00bfEn qu\u00e9 pasos concretos del proceso de market access aporta m\u00e1s la IA?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Los cuatro casos de uso con mayor impacto documentado son: (1) revisiones sistem\u00e1ticas de literatura, donde la IA reduce el tiempo de screening hasta un 80%; (2) adaptaci\u00f3n de modelos de costo-efectividad a contextos locales, con m\u00e1rgenes de error por debajo del 1%; (3) construcci\u00f3n de la narrativa del value dossier; y (4) generaci\u00f3n de versiones calibradas del argumento de valor para distintos perfiles de pagador.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u00bfC\u00f3mo saber si la evidencia generada con IA va a pasar el escrutinio de una agencia HTA en LATAM?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La clave es alinearse con los frameworks metodol\u00f3gicos internacionales: ELEVATE-GenAI<strong><sup>[6]<\/sup><\/strong> para reporte de uso de LLMs en HEOR, y CHEERS-AI<strong><sup>[13]<\/sup><\/strong> para evaluaciones econ\u00f3micas. CONITEC e IETS no tienen lineamientos propios sobre IA todav\u00eda, por lo que aplican sus criterios metodol\u00f3gicos existentes. Un dossier con evidencia IA que cumpla est\u00e1ndares ISPOR ser\u00e1 evaluado igual que uno convencional.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 est\u00e1 pasando en las agencias HTA de LATAM en relaci\u00f3n a la IA?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Ninguna agencia de la regi\u00f3n ha publicado lineamientos espec\u00edficos. Lo que s\u00ed existe es el precedente de NICE (UK), que lanz\u00f3 en agosto de 2025 proyectos del HTA Innovation Laboratory para explorar IA en modelamiento econ\u00f3mico y automatizaci\u00f3n HTA.<strong><sup>[21]<\/sup><\/strong> CONITEC, IETS y RedETSA est\u00e1n observando esa trayectoria. La pregunta no es si van a incorporar lineamientos sobre IA \u2014 es cu\u00e1ndo.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Conclusi\u00f3n: el diagn\u00f3stico es claro, la decisi\u00f3n es estrat\u00e9gica<\/mark><\/strong><\/h6>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Despu\u00e9s de diez a\u00f1os en proyectos de HEOR y market access en la regi\u00f3n, nuestra lectura es esta: el escepticismo generalizado sobre la IA en pharma est\u00e1 bien fundado en las \u00e1reas donde se ha aplicado m\u00e1s \u2014 descubrimiento, ensayos cl\u00ednicos, manufactura. Procesos abiertos, horizontes largos, variables incontrolables.<\/p>\n\n\n\n<p>Pero el market access es estructuralmente diferente. Los benchmarks ya existen<strong><sup>[7][9][10]<\/sup><\/strong> y apuntan en una sola direcci\u00f3n: los equipos que adopten IA en sus procesos de market access ahora van a producir m\u00e1s evidencia, m\u00e1s r\u00e1pido, con mayor calidad metodol\u00f3gica \u2014 y a un costo que cambia la ecuaci\u00f3n competitiva de la regi\u00f3n. En Am\u00e9rica Latina, la urgencia es doble. Las agencias HTA est\u00e1n madurando<strong><sup>[14]<\/sup><\/strong> y la nueva infraestructura de datos<strong><sup>[19]<\/sup><\/strong> se\u00f1ala que los pr\u00f3ximos 24 meses van a definir qui\u00e9n llega preparado y qui\u00e9n llega tarde. En nuestra experiencia, en market access siempre gana quien llega con la evidencia correcta en el momento correcto.<\/p>\n\n\n<style>.wp-block-kadence-column.kb-section-dir-horizontal > .kt-inside-inner-col > .kt-info-box15539_938962-d4 .kt-blocks-info-box-link-wrap{max-width:unset;}.kt-info-box15539_938962-d4 .kt-blocks-info-box-link-wrap{padding-top:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-right:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-bottom:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-left:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);}.kt-info-box15539_938962-d4 .kadence-info-box-icon-container .kt-info-svg-icon, .kt-info-box15539_938962-d4 .kt-info-svg-icon-flip, .kt-info-box15539_938962-d4 .kt-blocks-info-box-number{font-size:50px;}.kt-info-box15539_938962-d4 .kt-blocks-info-box-media{border-top-width:0px;border-right-width:0px;border-bottom-width:0px;border-left-width:0px;padding-top:10px;padding-right:10px;padding-bottom:10px;padding-left:10px;}.kt-info-box15539_938962-d4 .kt-blocks-info-box-media-container{margin-top:0px;margin-right:15px;margin-bottom:0px;margin-left:15px;}.kt-info-box15539_938962-d4 .kt-blocks-info-box-learnmore{background:transparent;border-width:0px 0px 0px 0px;padding-top:4px;padding-right:8px;padding-bottom:4px;padding-left:8px;margin-top:10px;margin-right:0px;margin-bottom:10px;margin-left:0px;}<\/style>\n<div class=\"wp-block-kadence-infobox kt-info-box15539_938962-d4\"><span class=\"kt-blocks-info-box-link-wrap info-box-link kt-blocks-info-box-media-align-top kt-info-halign-center\"><div class=\"kt-blocks-info-box-media-container\"><div class=\"kt-blocks-info-box-media kt-info-media-animate-none\"><div class=\"kadence-info-box-icon-container kt-info-icon-animate-none\"><div class=\"kadence-info-box-icon-inner-container\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-fe_aperture kt-info-svg-icon\"><svg viewBox=\"0 0 24 24\"  fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><circle cx=\"12\" cy=\"12\" r=\"10\"\/><line x1=\"14.31\" y1=\"8\" x2=\"20.05\" y2=\"17.94\"\/><line x1=\"9.69\" y1=\"8\" x2=\"21.17\" y2=\"8\"\/><line x1=\"7.38\" y1=\"12\" x2=\"13.12\" y2=\"2.06\"\/><line x1=\"9.69\" y1=\"16\" x2=\"3.95\" y2=\"6.06\"\/><line x1=\"14.31\" y1=\"16\" x2=\"2.83\" y2=\"16\"\/><line x1=\"16.62\" y1=\"12\" x2=\"10.88\" y2=\"21.94\"\/><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"kt-infobox-textcontent\"><h2 class=\"kt-blocks-info-box-title\"><strong>Herramientas y recursos<\/strong><\/h2><p class=\"kt-blocks-info-box-text\"><strong>\u00bfQuieres implementar IA en el proceso de market access de tu equipo?<\/strong><br>Quantus es la plataforma de IA dise\u00f1ada espec\u00edficamente para equipos de market access y medical affairs en Am\u00e9rica Latina. Construida sobre m\u00e1s de diez a\u00f1os de experiencia en proyectos de HEOR, HTA y acceso al mercado en la regi\u00f3n.<\/p><\/div><\/span><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><strong>Lee el an\u00e1lisis completo: <\/strong><a href=\"https:\/\/getquantus.ai\/blog\/ia-market-access-farmaceutico-latam\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Por qu\u00e9 el 83% de los l\u00edderes pharma se equivoca en market access \u2192 <\/strong><\/a><a href=\"https:\/\/www.getquantus.ai\/value-insights\/ia-market-access-farmaceutico-latam\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ver Blog AQUI<\/a><br>Habla con el equipo de Quantus \u2192 <a href=\"https:\/\/www.getquantus.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Clic Aqu\u00ed<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Referencias<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[1]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/zoomrx.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ZoomRx. AI in Life Sciences: Perceptions vs. Reality Survey. 2024.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[2]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/www2.deloitte.com\/us\/en\/insights\/industry\/life-sciences\/life-sciences-outlook.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deloitte. Life Sciences &amp; Health Care Outlook 2025. Deloitte Insights, 2025.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[3]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/industries\/life-sciences\/our-insights\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">McKinsey &amp; Company. Unlocking the value of gen AI in pharma. McKinsey Eureka! Podcast, noviembre 2025.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[4]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/www.ispor.org\/publications\/journals\/value-outcomes-spotlight\/heor-trends\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ISPOR. Top 10 HEOR Trends 2026\u20132027. Value &amp; Outcomes Spotlight, 2025.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[6]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/www.ispor.org\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Madan AK, et al. ELEVATE-GenAI: Reporting Standards for Large Language Model Use in HEOR. ISPOR Working Group. Value in Health, 2025.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[7]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Blaizot A, et al. Artificial intelligence methods for systematic reviews in health research: scoping review. J Med Internet Res. 2024.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[8]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/www.ispor.org\/heor-resources\/presentations-database\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ISPOR Annual Meeting 2025, Montreal. GenAI-driven GVD Coauthoring Accelerator \u2014 Poster Presentation.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[9]&nbsp; <\/strong>Axtria \/ idalab. GPT-4 replication of published cost-effectiveness models: accuracy benchmarking. White paper citado en ISPOR 2025.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>[10]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/idalab.de\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">idalab. EPRI Tool: AI-assisted HTA dossier writing \u2014 implementation results. 2024.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[11]&nbsp; <\/strong>Agilisium \/ Inizio. AI in Market Access: From Pilot to Production. Industry Report, 2025.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>[12]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/www.valueinhealthjournal.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Value in Health. Special Section: AI and HEOR. Vol. 28, Issue 11. Noviembre 2025.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[13]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/www.ispor.org\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ISPOR. CHEERS-AI and PALISADE checklists for machine learning in HEOR. 2025.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[14]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/www.paho.org\/es\/redes-grupos\/red-evaluacion-tecnologias-sanitarias-americas-redetsa\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PAHO\/WHO. RedETSA \u2014 16\u00aa Reuni\u00f3n, Buenos Aires, junio 2025. Informe de reuni\u00f3n.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[16]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/globallegalinsights.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Global Legal Insights \/ Chambers and Partners. Brazil: Novartis Zolgensma risk-sharing agreement with CONITEC. Marzo 2025.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>[19]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/www.gov.br\/saude\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Minist\u00e9rio da Sa\u00fade Brasil. Rede Nacional de Dados em Sa\u00fade (RNDS) \u2014 Lan\u00e7amento oficial. Julio 2025.<\/a><strong>[21]&nbsp; <\/strong><a href=\"https:\/\/www.nice.org.uk\/about\/what-we-do\/our-programmes\/nice-guidance\/technology-appraisals\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NICE. HTA Innovation Laboratory \u2014 AI in economic modelling and HTA processes. Agosto 2025.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Diez a\u00f1os consultando proyectos de HEOR y acceso al mercado en Am\u00e9rica Latina nos han ense\u00f1ado a distinguir el ruido de la se\u00f1al. 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correcta.<\/p>","protected":false},"author":15,"featured_media":15540,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","footnotes":""},"categories":[4,8],"tags":[848,97,847,850,851,855,36,700,818,141,845,846,31,440,856,853,829,836,843],"ppma_author":[747,842],"class_list":["post-15539","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","category-sistema-de-salud","tag-accesoamedicamentos","tag-eps","tag-evaluaciondetecnologiassanitarias","tag-evaluacioneconomica","tag-evidenciadelmundoreal","tag-ia-en-pharma","tag-iets","tag-inteligencia-artificial","tag-inteligenciaartificial","tag-ips","tag-latinoamerica","tag-marketaccess","tag-pagadores","tag-pharma","tag-quantus","tag-regulacionsanitaria","tag-sistemadesalud","tag-transformaciondigital","tag-valuedossiers"],"taxonomy_info":{"category":[{"value":4,"label":"Blogs 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