IA desatada: La Visión de Vamstar para Fortalecer la Competitividad de MedTech en un Panorama Industrial Fragmentado

En el escenario líder de Europa para la innovación en salud, Vamstar lanzó un contundente llamado a la acción: la industria MedTech de Europa debe adoptar la IA en su núcleo comercial—o corre el riesgo de quedarse atrás en el cambio industrial global que ya está en marcha. La sesión, titulada “IA desatada: Fortaleciendo la competitividad de MedTech en una nueva era industrial,” reunió perspectiva estratégica y especificidad operativa, y fue más allá de la teoría para abordar cómo la IA puede influir directamente en el rendimiento de la parte superior e inferior del sector.

Dirigida por Praful Mehta, CEO de Vamstar, y Richard Charter, Asesor Especial, la presentación fusionó la realidad macroeconómica con oportunidades de transformación a nivel micro, destacando una paradoja regional: Europa tiene el talento, la regulación y el espíritu de innovación—pero está comercialmente subaprovechada.

El desafío: brechas operativas en un sistema bajo tensión

Los ponentes expusieron los desafíos con precisión quirúrgica:

• La fragmentación hiperregional está creando manuales de actuación inconsistentes entre los mercados. Las iniciativas de IA que funcionan en EE. UU. a menudo fracasan en Europa si no se localizan—lingüísticamente, operativamente y estratégicamente.
• La escasez de talento comercial y los largos ciclos de contratación (de hasta 18 meses para puestos clave) están frenando el progreso.
• La ineficiencia del capital está muy extendida. En Europa, el ROI de la inversión comercial es bajo—cada €1 invertido solo genera €7, frente a un potencial de rendimiento significativamente mayor mediante un mejor uso de los datos.
• Las brechas en la ejecución persisten. “No estamos en una sequía tecnológica,” dijo Praful Mehta. “Estamos en una sequía de ejecución. Tenemos todas las herramientas, pero no el tejido conectivo—integración de datos, habilidades y gobernanza—para utilizarlas bien.”

Él enfatizó una verdad incómoda: la IA, tal como la implementan actualmente muchas empresas de tecnología médica, es en gran medida superficial—sirve para exhibiciones corporativas más que para resolver verdaderos cuellos de botella comerciales. Sin cambios fundamentales en la preparación de los datos y la integración de los flujos de trabajo, la mayoría de los proyectos de IA tendrán un rendimiento inferior—o fracasarán silenciosamente.

Donde la IA realmente entrega: casos de uso reales, no proyectos de vanidad

Para redirigir la narrativa, Vamstar presentó cuatro casos de uso con alto ROI, cada uno vinculado a puntos de dolor estructurales en la comercialización de MedTech:

1. Automatización de la gestión de licitaciones

El 90% de los equipos de licitaciones todavía dependen de flujos de trabajo manuales.

La IA redujo la carga de trabajo humana, permitiendo la autoindexación de oportunidades, el autocompletado de respuestas técnicas y el mapeo de SKU-producto.

Resultado: aumento en las tasas de adjudicación de licitaciones, reducción del costo de seguimiento y minimización de la fuga de márgenes—frecuentemente un 18% entre la primera y segunda oferta.

2. Estrategia de precios habilitada por IA

Las recomendaciones de ASP generadas por IA permiten a los comités de precios actuar más rápido, respaldados por modelos predictivos.

La Agentic AI ayuda en la simulación de políticas de precios, el análisis de sensibilidad y la gobernanza de precios—ayudando a las organizaciones a pasar de entornos de precios reactivos a predictivos.

3. Aceleración del Dossier de Valor Global (GVD)

Las revisiones bibliográficas y el mapeo de evidencias consumen mucho tiempo; la IA redujo el tiempo de creación del dossier entre 28 y 86 días.

La IA de Vamstar apoya en la selección, categorización de resúmenes y evaluación de evidencias en fases tempranas—liberando tiempo para que los equipos se enfoquen en la articulación del valor.

4. ESG e Inteligencia de Cumplimiento de Licitaciones

El motor de IA de Vamstar ingirió 15,000 licitaciones relacionadas con ESG para identificar brechas de alcance 3, problemas de armonización e indicadores líderes en toda Europa.

Este enfoque basado en datos ayuda a los MedTechs a prepararse para el cumplimiento de PPN 06/21 en el Reino Unido y más allá—transformando ESG de un riesgo a una ventaja estratégica.

Cada ejemplo se centró en intervenciones de IA específicas y de alto impacto—no en eslóganes genéricos de “transformación digital”. “Evitamos proyectos de IA inflados que ofrecen poco ROI,” dijo Charter. “Empieza pequeño. Automatiza lo que importa. Mide. Luego escala.”

La Oportunidad Competitiva de Europa — Pero Solo Si Actúa Ahora

La presentación destacó un fuerte contraste entre el potencial europeo y su bajo desempeño en el despliegue de IA en funciones comerciales. Con los actores estadounidenses sobreinvirtiendo en iniciativas fallidas y APAC aún careciendo de cohesión, Europa está posicionada de manera única para liderar si actúa rápido, de forma colaborativa y con claridad estratégica.

“Piensa en esto como la revolución industrial de nuestro tiempo,” argumentó Mehta. “Pero no hay un asiento garantizado en la mesa. La ventaja de Europa vendrá de integrar la IA en la fijación de precios, la licitación y los flujos de acceso—no de más experimentos.”

Los Imperativos Estratégicos: Lo Que Necesita Cambiar

Cinco imperativos surgieron de la discusión, formando un plan para las MedTech que buscan alinearse con la próxima era industrial:

• Incorpora la IA en el modelo de negocio — no como un piloto adicional, sino como un sistema nervioso central en todas las funciones comerciales.
• Construye estructuras de gobernanza — las empresas exitosas tienen consejos globales y regionales de IA. Las que no tienen éxito sufren luchas internas de poder.
• Arregla primero la capa de datos — los sistemas desconectados (ERP, CRM, CPQ) generan ruido, no información. Unificarlos es un requisito previo para cualquier IA efectiva.
• Invierte en la estrategia de talento — la brecha de talento está creciendo. Las empresas necesitan capacitar a los equipos existentes y crear roles para los nuevos nativos digitales.
• Exige personalización — las MedTech deben dejar de comprar herramientas de IA genéricas y exigir modelos adaptados a la industria, con respuestas claras a: ¿A dónde van mis datos? ¿Están seguros? ¿Puedo confiar en los resultados?

¿Por qué Vamstar? Una plataforma vertical construida para un propósito

Cerrando la sesión, Mehta describió la posición única de Vamstar:

• Datos primero desde el primer día – mucho antes del auge de GenAI, Vamstar construyó pipelines para unificar conjuntos de datos internos y externos fragmentados.
• LLM específicos del dominio – los modelos de IA de Vamstar están afinados para los flujos de trabajo de MedTech: licitaciones, precios, dossiers de valor — no chatbots generales.
• Seguridad comprobada – a diferencia de las herramientas de IA en la sombra, Vamstar aísla, anonimiza y gobierna todas las entradas, asegurando que no haya fugas estratégicas.
• Despliegue medido – Vamstar se asocia con clientes a través de bootcamps estructurados y fases de implementación dirigidas, evitando la “fatiga de IA” que muchos están experimentando ahora.

Conclusión: De Márgenes Perdidos a Liderazgo de Mercado

En un mundo donde el 80 % de las iniciativas de IA no aportan valor, Vamstar ofreció un plan para el 20 % que sí lo hacen. El mensaje para los líderes de MedTech fue claro: la IA no es el futuro—es el presente. Pero solo se beneficiarán aquellos que la operacionalicen, la gobiernen y la alineen con los KPI comerciales.