{"id":15632,"date":"2026-06-18T11:51:14","date_gmt":"2026-06-18T16:51:14","guid":{"rendered":"https:\/\/neuroeconomix.com\/?p=15632"},"modified":"2026-06-18T11:51:16","modified_gmt":"2026-06-18T16:51:16","slug":"el-nuevo-rol-del-heor-manager-en-la-era-de-la-ia-generativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neuroeconomix.com\/es\/el-nuevo-rol-del-heor-manager-en-la-era-de-la-ia-generativa\/","title":{"rendered":"El nuevo rol del HEOR manager en la era de la IA generativa"},"content":{"rendered":"\n
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La pregunta ya no es si la IA generativa entrar\u00e1 a los equipos de health economics. Es qu\u00e9 har\u00e1 el HEOR manager cuando la m\u00e1quina pueda redactar una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica en horas.<\/em><\/em><\/em><\/em><\/em><\/em><\/em><\/em><\/em><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

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Durante a\u00f1os, el valor de un HEOR manager se midi\u00f3 en buena parte por su capacidad de ejecuci\u00f3n: construir el modelo de costo-efectividad, redactar la revisi\u00f3n sistem\u00e1tica de literatura, armar el dossier de valor, sintetizar la evidencia para una sumisi\u00f3n de HTA. Tareas densas, t\u00e9cnicas 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.<\/p>\n\n\n\n

Este cambio no es una especulaci\u00f3n de vendedores de software. Es la posici\u00f3n formal de la propia comunidad cient\u00edfica del \u00e1rea. El ISPOR (la sociedad internacional de farmacoeconom\u00eda y resultados en salud) conform\u00f3 un Working Group dedicado a la IA generativa y public\u00f3 en Value in Health<\/em> una taxonom\u00eda de c\u00f3mo aplicarla en HEOR. La conclusi\u00f3n central de ese reporte es directa.<\/p>\n\n\n\n

1. Qu\u00e9 dice la evidencia, no el marketing<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

El reporte del ISPOR Working Group on Generative AI documenta que la IA generativa muestra potencial significativo en HEOR, mejorando eficiencia y precisi\u00f3n en aplicaciones diversas, pero que aprovechar ese potencial requiere construir experticia HEOR y atender las limitaciones actuales de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Las aplicaciones que el grupo identifica como ya emergentes incluyen revisiones sistem\u00e1ticas de literatura, modelado econ\u00f3mico en salud, generaci\u00f3n de evidencia de mundo real y desarrollo de dossiers. No son tareas marginales. Son el coraz\u00f3n del trabajo de un equipo de HEOR.<\/p>\n\n\n\n

Pero el mismo grupo de trabajo subraya un l\u00edmite 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 desaf\u00edos que a\u00fan persisten: validez y reproducibilidad cient\u00edfica, sesgo y equidad, e integraci\u00f3n operativa y t\u00e9cnica. Dicho de otro modo, la herramienta acelera, pero no se hace responsable. La responsabilidad sigue siendo humana.<\/p>\n\n\n\n

2. El desplazamiento del rol: de productor a verificador y estratega<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

Si la IA puede generar un primer borrador de una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica o de un modelo, el tiempo que antes se iba en producirlo se libera. La pregunta es hacia d\u00f3nde se redirige ese tiempo. Tres direcciones concretas.<\/p>\n\n\n\n

De redactar a validar.<\/strong> Cuando un modelo genera una s\u00edntesis de evidencia, alguien tiene que confirmar que las referencias existen, que los datos extra\u00eddos son correctos y que las conclusiones no contienen alucinaciones. El reporte del ISPOR es expl\u00edcito en que la validaci\u00f3n manual humana de los resultados generados por IA sigue siendo cr\u00edtica. El HEOR manager pasa de ser quien escribe la primera versi\u00f3n a ser quien garantiza que la versi\u00f3n final es defendible ante una agencia de HTA. Esa segunda funci\u00f3n exige m\u00e1s juicio, no menos.<\/p>\n\n\n\n

De ejecutar a dise\u00f1ar la pregunta.<\/strong> La calidad de lo que produce una IA generativa depende de la calidad de la instrucci\u00f3n. El reporte del ISPOR introduce t\u00e9cnicas como prompt engineering (zero-shot, few-shot, chain-of-thought, persona pattern) y retrieval-augmented generation como m\u00e9todos para mejorar la precisi\u00f3n de los resultados. Saber formular la pregunta correcta, con el contexto correcto y las restricciones correctas, se vuelve una competencia t\u00e9cnica en s\u00ed misma. El HEOR manager que domina esto multiplica su productividad. El que no, queda atr\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

De producir entregables a orientar la estrategia de acceso.<\/strong> Si la mec\u00e1nica se acelera, el cuello de botella deja de ser la producci\u00f3n y pasa a ser la decisi\u00f3n: qu\u00e9 evidencia generar, para qu\u00e9 pagador, en qu\u00e9 pa\u00eds, con qu\u00e9 argumento de valor. Esa es una conversaci\u00f3n estrat\u00e9gica, no de ejecuci\u00f3n, y es donde el HEOR manager con experiencia se vuelve insustituible.<\/p>\n\n\n\n

3. Lo que el rol exige hoy en el mercado<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

El desplazamiento no es te\u00f3rico. Las descripciones de cargo de HEOR senior en grandes farmac\u00e9uticas ya reflejan un perfil mayoritariamente estrat\u00e9gico y de coordinaci\u00f3n 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 evaluaci\u00f3n de resultados cl\u00ednicos (COA), y asegurar la entrega de materiales para sumisiones de HTA, incluyendo el Global Value Dossier y los modelos econ\u00f3micos.<\/p>\n\n\n\n

Lo revelador de ese tipo de descripci\u00f3n es el peso de la coordinaci\u00f3n: el rol implica trabajar de la mano con equipos de generaci\u00f3n de evidencia, asuntos m\u00e9dicos globales, investigaci\u00f3n observacional, bioestad\u00edstica y los principales pa\u00edses, incluido Estados Unidos. La parte que una IA no puede asumir (alinear a m\u00faltiples equipos, traducir objetivos estrat\u00e9gicos en un plan concreto, sostener relaciones con los pa\u00edses) es precisamente la que define el valor del manager.<\/p>\n\n\n\n

4. Las competencias que importan ahora<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

Para el HEOR manager que quiere mantenerse relevante, el reordenamiento de prioridades es claro:<\/p>\n\n\n\n

Alfabetizaci\u00f3n en IA generativa.<\/strong> No para programar, sino para usarla con criterio: saber qu\u00e9 puede y qu\u00e9 no puede hacer, formular instrucciones efectivas, y reconocer cu\u00e1ndo un resultado es sospechoso. La comunidad HEOR ya tiene literatura formal sobre estas t\u00e9cnicas; ignorarla es una decisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Validaci\u00f3n rigurosa.<\/strong> La habilidad de auditar un output de IA contra la fuente primaria, detectar una referencia inventada o un dato mal extra\u00eddo, se vuelve central. La velocidad sin validaci\u00f3n es un riesgo, no una ventaja.<\/p>\n\n\n\n

Pensamiento estrat\u00e9gico de acceso.<\/strong> Conectar la evidencia con la decisi\u00f3n del pagador, el contexto regulatorio del pa\u00eds y la narrativa de valor. Esto sigue siendo profundamente humano.<\/p>\n\n\n\n

Comunicaci\u00f3n y coordinaci\u00f3n transversal.<\/strong> Traducir entre el lenguaje t\u00e9cnico del modelo y el lenguaje de decisi\u00f3n del pagador, y alinear equipos dispersos. Insustituible.<\/p>\n\n\n\n

5. El verdadero riesgo no es la IA, es no usarla con criterio<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

La narrativa del \u00abla IA reemplazar\u00e1 a los HEOR managers\u00bb es simplista y, seg\u00fan la evidencia disponible, incorrecta para el horizonte cercano. El riesgo real es m\u00e1s 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 s\u00ed lo hicieron.<\/p>\n\n\n\n

El HEOR manager de 2026 no es un redactor m\u00e1s r\u00e1pido. Es un verificador riguroso, un dise\u00f1ador de preguntas y un estratega de acceso, apoyado en herramientas que aceleran la mec\u00e1nica pero no asumen la responsabilidad. Ese rol, lejos de desaparecer, se vuelve m\u00e1s exigente y m\u00e1s valioso.<\/p>\n\n\n\n

En Quantus <\/strong>construimos sobre exactamente esta premisa: la IA acelera la producci\u00f3n de dossiers, modelos y evidencia, pero el conocimiento experto de market access y HEOR queda codificado y la validaci\u00f3n humana se mantiene en el centro. La m\u00e1quina hace el trabajo pesado. El criterio sigue siendo del experto.<\/p>\n\n\n\n

Si quieres m\u00e1s informaci\u00f3n sobre QUANTUS<\/strong>, escr\u00edbenos aqu\u00ed:\u00a0https:\/\/www.getquantus.ai\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Referencias<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n

    \n
  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<\/em>. 2025. doi:10.1016\/j.jval.2025… Disponible en: https:\/\/www.valueinhealthjournal.com\/article\/S1098-3015(25)02335-6\/fulltext<\/a><\/li>\n\n\n\n
  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<\/a><\/li>\n\n\n\n
  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\/<\/a><\/li>\n\n\n\n
  4. ISPOR. Artificial Intelligence (AI) Strategic Initiative. Disponible en: https:\/\/www.ispor.org\/strategic-initiatives\/topics\/artificial-intelligence<\/a><\/li>\n\n\n\n
  5. Amgen. Global Health Economics & Outcomes Research (HEOR) Senior Manager (descripci\u00f3n de cargo). Disponible en: https:\/\/careers.amgen.com\/<\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

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