MagIA, el asistente conversacional para la gestión de temas relacionados con la legislación y la dirección farmacéutica

Sopra Steria ha colaborado con Bidafarma para desarrollar el asistente virtual MagIA, movido por IA Generativa y orientado a facilitar el acceso a normativas, procedimientos y documentación técnica de las áreas de la dirección farmacéutica.

El proyecto, bautizado como MagIA, supone la creación de un asistente conversacional movido por IA Generativa que recupera información del conocimiento indexado en las bases de datos, poniendo el foco en gestionar aún mejor los temas relacionados con la legislación y dirección farmacéutica. Para crearlo, los equipos de Sopra Steria Next, marca de consultoría de Sopra Steria, han analizado primero el estado y la calidad de los datos existentes y han establecido criterios inteligentes para clasificar documentos según su contenido y relevancia. Todo ha sido realizado en una herramienta ad hoc y sin necesidad del despliegue de una infraestructura específica.

El asistente ha sido puesto a prueba utilizando documentación técnica, con el objetivo de entender, no solo su comportamiento ante consultas reales de los trabajadores, que ahora ven aumentadas sus capacidades de búsqueda, sino también de analizar cómo se articulan los requisitos de precisión, seguridad y trazabilidad en un entorno tan exigente como el farmacéutico.

Entre los principales beneficios de la herramienta, destacan:

Ahorro de tiempo en la búsqueda de información Respuesta precisa en lenguaje natural , combinando diferentes documentos de distintas fuentes Control de acceso mejorado mediante búsqueda autenticada "En un sector tan regulado como el farmacéutico, esta herramienta permite reducir el esfuerzo en la búsqueda y validación de documentos, optimizando la eficiencia en la toma de decisiones", ha dicho Antonio Peñalver , Director General de Sopra Steria España. "Pero este ha sido solo el primer paso. La incorporación de este sistema de recuperación semántica y análisis contextual, no solo facilita el acceso inmediato a información importante, sino que crea una base robusta para la automatización de tareas y para la integración de nuevas herramientas de IA cada vez más avanzadas" , ha añadido.

"La implementación de MagIA ha optimizado el acceso a la información normativa y técnica, reduciendo los tiempos de búsqueda y mejorando la precisión en la recuperación de documentos mediante técnicas avanzadas de IA generativa y búsqueda semántica", ha dicho, por su parte, Francisco Manuel Vega , Gerente de Transformación Digital de Bidafarma.

Para este proyecto, se ha creado una arquitectura innovadora basada en recuperación aumentada y una base de datos semántica que permite contextualizar la información antes de generar cualquier salida. Para ello, se han empleado modelos de lenguaje open source , como Llama 3.2, adaptados para funcionar en entornos controlados sin acceso a GPU ni dependencia de servicios externos, asegurando así un uso responsable de los datos.

Actualmente la herramienta está limitada a estos escenarios regulatorios y técnicos, pero en siguientes etapas se planea ampliar más la capacidad de cómputo por medio del despliegue de una infraestructura Cloud y de Datos que permitan ir más allá. Se aplicará a nuevos departamentos y se usará para buscar relaciones entre los documentos, determinando incluso la calidad de la información y otros parámetros.

Las organizaciones modernas gestionan enormes volúmenes de documentos en múltiples formatos y contextos, lo que dificulta la recuperación eficiente de información clave. La correcta clasificación, indexación y análisis documental es un factor determinante en áreas como calidad, cumplimiento normativo y gestión del conocimiento, y puede ayudar a los trabajadores de estos departamentos a mejorar sus capacidades, acompañados de herramientas de IA.

El proyecto MagIA representa una primera aplicación pragmática de la IA generativa a los procesos, pero supone el comienzo de una reflexión más transversal sobre la aplicación responsable de esta tecnología al sector farmacéutico y logístico. La solución se podría extender, por ejemplo, a como optimizar los contact centers u otras áreas, incluyendo el uso de análisis avanzado de llamadas, transcripción precisa, cálculo de KPIs, generación de resúmenes y análisis de la satisfacción del cliente. Yendo mas alla, también se está evaluando como mejorar la eficiencia en la preparación de pedidos y gestión de devoluciones mediante tecnologías de visión artificial y generación de datos sintéticos para permitir en el futuro la reorganización de los espacios de trabajo soportada, incluso, por robots colaborativos.

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