El nuevo rol del HEOR manager en la era de la IA generativa

La pregunta ya no es si la IA generativa entrará a los equipos de health economics. Es qué hará el HEOR manager cuando la máquina pueda redactar una revisión sistemática en horas.

Durante años, el valor de un HEOR manager se midió en buena parte por su capacidad de ejecución: construir el modelo de costo-efectividad, redactar la revisión sistemática de literatura, armar el dossier de valor, sintetizar la evidencia para una sumisión de HTA. Tareas densas, técnicas y lentas. En 2026, varias de esas tareas ya pueden acelerarse de forma sustancial con IA generativa. Eso no vuelve obsoleto al HEOR manager. Lo desplaza hacia arriba.

Este cambio no es una especulación de vendedores de software. Es la posición formal de la propia comunidad científica del área. El ISPOR (la sociedad internacional de farmacoeconomía y resultados en salud) conformó un Working Group dedicado a la IA generativa y publicó en Value in Health una taxonomía de cómo aplicarla en HEOR. La conclusión central de ese reporte es directa.

1. Qué dice la evidencia, no el marketing

El reporte del ISPOR Working Group on Generative AI documenta que la IA generativa muestra potencial significativo en HEOR, mejorando eficiencia y precisión en aplicaciones diversas, pero que aprovechar ese potencial requiere construir experticia HEOR y atender las limitaciones actuales de la tecnología.

Las aplicaciones que el grupo identifica como ya emergentes incluyen revisiones sistemáticas de literatura, modelado económico en salud, generación de evidencia de mundo real y desarrollo de dossiers. No son tareas marginales. Son el corazón del trabajo de un equipo de HEOR.

Pero el mismo grupo de trabajo subraya un límite que conviene grabar: en el horizonte cercano, la IA generativa debe aumentar y no reemplazar la experticia humana, y debe adoptarse con controles fuertes. El reporte enumera los desafíos que aún persisten: validez y reproducibilidad científica, sesgo y equidad, e integración operativa y técnica. Dicho de otro modo, la herramienta acelera, pero no se hace responsable. La responsabilidad sigue siendo humana.

2. El desplazamiento del rol: de productor a verificador y estratega

Si la IA puede generar un primer borrador de una revisión sistemática o de un modelo, el tiempo que antes se iba en producirlo se libera. La pregunta es hacia dónde se redirige ese tiempo. Tres direcciones concretas.

De redactar a validar. Cuando un modelo genera una síntesis de evidencia, alguien tiene que confirmar que las referencias existen, que los datos extraídos son correctos y que las conclusiones no contienen alucinaciones. El reporte del ISPOR es explícito en que la validación manual humana de los resultados generados por IA sigue siendo crítica. El HEOR manager pasa de ser quien escribe la primera versión a ser quien garantiza que la versión final es defendible ante una agencia de HTA. Esa segunda función exige más juicio, no menos.

De ejecutar a diseñar la pregunta. La calidad de lo que produce una IA generativa depende de la calidad de la instrucción. El reporte del ISPOR introduce técnicas como prompt engineering (zero-shot, few-shot, chain-of-thought, persona pattern) y retrieval-augmented generation como métodos para mejorar la precisión de los resultados. Saber formular la pregunta correcta, con el contexto correcto y las restricciones correctas, se vuelve una competencia técnica en sí misma. El HEOR manager que domina esto multiplica su productividad. El que no, queda atrás.

De producir entregables a orientar la estrategia de acceso. Si la mecánica se acelera, el cuello de botella deja de ser la producción y pasa a ser la decisión: qué evidencia generar, para qué pagador, en qué país, con qué argumento de valor. Esa es una conversación estratégica, no de ejecución, y es donde el HEOR manager con experiencia se vuelve insustituible.

3. Lo que el rol exige hoy en el mercado

El desplazamiento no es teórico. Las descripciones de cargo de HEOR senior en grandes farmacéuticas ya reflejan un perfil mayoritariamente estratégico y de coordinación transversal. Un cargo de HEOR Senior Manager global publicado por Amgen, por ejemplo, describe la responsabilidad de generar evidencia relevante para pagadores con impacto global, definir estrategia de resultados reportados por el paciente (PRO) y de evaluación de resultados clínicos (COA), y asegurar la entrega de materiales para sumisiones de HTA, incluyendo el Global Value Dossier y los modelos económicos.

Lo revelador de ese tipo de descripción es el peso de la coordinación: el rol implica trabajar de la mano con equipos de generación de evidencia, asuntos médicos globales, investigación observacional, bioestadística y los principales países, incluido Estados Unidos. La parte que una IA no puede asumir (alinear a múltiples equipos, traducir objetivos estratégicos en un plan concreto, sostener relaciones con los países) es precisamente la que define el valor del manager.

4. Las competencias que importan ahora

Para el HEOR manager que quiere mantenerse relevante, el reordenamiento de prioridades es claro:

Alfabetización en IA generativa. No para programar, sino para usarla con criterio: saber qué puede y qué no puede hacer, formular instrucciones efectivas, y reconocer cuándo un resultado es sospechoso. La comunidad HEOR ya tiene literatura formal sobre estas técnicas; ignorarla es una decisión.

Validación rigurosa. La habilidad de auditar un output de IA contra la fuente primaria, detectar una referencia inventada o un dato mal extraído, se vuelve central. La velocidad sin validación es un riesgo, no una ventaja.

Pensamiento estratégico de acceso. Conectar la evidencia con la decisión del pagador, el contexto regulatorio del país y la narrativa de valor. Esto sigue siendo profundamente humano.

Comunicación y coordinación transversal. Traducir entre el lenguaje técnico del modelo y el lenguaje de decisión del pagador, y alinear equipos dispersos. Insustituible.

5. El verdadero riesgo no es la IA, es no usarla con criterio

La narrativa del «la IA reemplazará a los HEOR managers» es simplista y, según la evidencia disponible, incorrecta para el horizonte cercano. El riesgo real es más sutil: equipos que adoptan la herramienta sin los controles que la propia literatura exige, y terminan firmando entregables con errores que una agencia de HTA detecta. O, en el otro extremo, equipos que no la adoptan y quedan compitiendo en velocidad contra quienes sí lo hicieron.

El HEOR manager de 2026 no es un redactor más rápido. Es un verificador riguroso, un diseñador de preguntas y un estratega de acceso, apoyado en herramientas que aceleran la mecánica pero no asumen la responsabilidad. Ese rol, lejos de desaparecer, se vuelve más exigente y más valioso.

En Quantus construimos sobre exactamente esta premisa: la IA acelera la producción de dossiers, modelos y evidencia, pero el conocimiento experto de market access y HEOR queda codificado y la validación humana se mantiene en el centro. La máquina hace el trabajo pesado. El criterio sigue siendo del experto.

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Referencias

1. Fleurence RL, Bian J, Wang X, Xu H, Dawoud D, Higashi M, Chhatwal J; ISPOR Working Group on Generative AI. A Taxonomy of Generative Artificial Intelligence in Health Economics and Outcomes Research: An ISPOR Working Group Report. Value in Health. 2025. doi:10.1016/j.jval.2025… Disponible en: https://www.valueinhealthjournal.com/article/S1098-3015(25)02335-6/fulltext
2. Generative AI in Health Economics and Outcomes Research: A Taxonomy of Key Definitions and Emerging Applications, an ISPOR Working Group Report. arXiv:2410.20204. Disponible en: https://arxiv.org/abs/2410.20204
3. Center for Health Decision Science, Harvard T.H. Chan School of Public Health. GenAI for HEOR. Disponible en: https://chds.hsph.harvard.edu/genai-for-heor/
4. ISPOR. Artificial Intelligence (AI) Strategic Initiative. Disponible en: https://www.ispor.org/strategic-initiatives/topics/artificial-intelligence
5. Amgen. Global Health Economics & Outcomes Research (HEOR) Senior Manager (descripción de cargo). Disponible en: https://careers.amgen.com/