A maioria dos líderes farmacêuticos tem razão em desconfiar da IA. Mas o market access é a única área onde as evidências já estão na mesa — e os resultados são difíceis de ignorar. Benchmarks reais, contexto global de HTA e o que equipes de HEOR e market access precisam saber em 2026.

A indústria farmacêutica investiu bilhões de dólares em inteligência artificial nos últimos três anos. Os resultados foram, em sua grande maioria, decepcionantes. Uma pesquisa da ZoomRx revelou que 83% dos profissionais de ciências da vida consideram a IA superestimada. A Deloitte reporta que apenas 9% dos líderes biofarmacêuticos obtiveram retorno real sobre seus investimentos em IA. E mesmo assim, a McKinsey estima que a IA generativa pode gerar entre US$ 60 e US$ 110 bilhões em valor anual para o setor.

A contradição é real e merece uma resposta específica: não é que a IA falhe. É que ela tem sido aplicada nos lugares errados. Este artigo explica por que o market access farmacêutico é a exceção — a função onde a IA generativa já entrega resultados mensuráveis, verificáveis e reproduzíveis — com implicações diretas para equipes de HEOR, diretores de market access e profissionais de assuntos médicos que atuam na América Latina e nos Estados Unidos.

Por que isso importa agora

O ISPOR classificou a IA como a tendência número um em HEOR para 2026–2027, subindo da posição 3. No entanto, apenas 7 de 5.000 submissões de HTA a agências como NICE, CADTH e TGA indicaram uso de IA em sua elaboração. A distância entre o interesse profissional e a adoção prática é a maior oportunidade de diferenciação no market access hoje.

1. Por que o ceticismo com IA na indústria farmacêutica é justificado — na maioria das áreas

O ceticismo dos líderes farmacêuticos não é irracional. Ele tem base empírica. A IA falhou sistematicamente nas áreas que mais receberam investimento:

Descoberta de fármacos: os prazos se estendem por décadas, as variáveis são quase infinitas e o sucesso é binário. A IA pode acelerar partes do processo, mas o horizonte de ROI é longo demais para justificar os níveis atuais de investimento.
Ensaios clínicos: o desenho dos estudos depende de critérios regulatórios, populações heterogêneas e desfechos que mudam conforme o contexto científico. A IA ajuda no recrutamento e monitoramento, mas não transforma o processo central.
Manufatura: os benefícios são reais, porém incrementais. A otimização da cadeia de suprimentos exige uma infraestrutura de dados que a maioria das empresas ainda não possui.

Em todos esses casos, o padrão é o mesmo: processos abertos, horizontes longos e variáveis incontroláveis. Esse é precisamente o contexto em que a IA generativa tem dificuldade em gerar valor verificável no curto prazo.

A raiz do problema

A McKinsey descreve o problema com precisão: simplesmente adicionar IA a processos existentes não gera valor. Em uma pesquisa da ZS com executivos de tecnologia farmacêutica, o medo dominante é que a IA generativa siga o caminho do omnichannel: "apareceu em todos os lugares — exceto no nosso resultado final." A preocupação é legítima — mas pressupõe que todas as funções farmacêuticas têm o mesmo perfil de processo. Não têm.

2. O que torna o market access diferente: o perfil de processo que a IA realmente precisa

A pergunta certa não é se a IA funciona na indústria farmacêutica. É para qual tipo de processo a IA funciona. O relatório de tendências HEOR 2026–2027 do ISPOR identifica a IA como a transformação mais significativa da área — precisamente porque o market access reúne as condições que tornam a IA generativa eficaz:

Função farmacêutica	Investimento em IA	Horizonte de ROI	Adequada para IA generativa?
Descoberta de fármacos	Alto	10+ anos	Não — aberta, imprevisível
Ensaios clínicos	Alto	5–10 anos	Não — múltiplas variáveis incontroláveis
Manufatura / cadeia de suprimentos	Médio	2–5 anos	Parcial — otimização de processos
Market access / HEOR	Alto	6–18 meses	SIM — processo estruturado, baseado em evidências

O market access farmacêutico — construção de dossiês de valor, modelos de custo-efetividade, revisões sistemáticas da literatura, análises de impacto orçamentário — atende precisamente aos critérios da última linha:

Estruturado: segue metodologias padronizadas (ISPOR, CHEERS, GRADE) com etapas definidas e verificáveis.
Baseado em evidências: opera com dados verificáveis extraídos de literatura indexada, bases epidemiológicas e fontes regulatórias.
Repetível: o mesmo processo é replicado para cada produto, indicação e mercado — com variação conhecida e delimitada.
Com prazo definido: os resultados (cobertura, precificação, negociação com pagador) são mensuráveis em meses, não em anos.

3. Benchmarks reais: o que a IA já está alcançando no market access hoje

Estes não são projeções. Os resultados já são mensuráveis e documentados em literatura científica e relatórios de implementação:

Processo de market access	Prazo tradicional	Com IA	Benchmark documentado
Revisão sistemática da literatura	3–6 semanas	2–4 dias	~80% de redução no tempo de triagem
Modelo de custo-efetividade (RCEI)	4–6 semanas	3–5 dias (adaptação local)	Margem de erro inferior a 1% vs. modelos publicados
Dossiê de valor completo (GVD)	4–8 meses	6–8 semanas	60% de redução no tempo documentada
Adaptação a mercado local	2–4 semanas/mercado	2–5 dias/mercado	Escalável para múltiplos mercados simultaneamente

80%

Redução no tempo de triagem

Uma revisão sistemática que antes levava quatro semanas pode ficar pronta em três dias. Isso não é eficiência marginal — é a diferença entre chegar ao pagador dentro da janela de decisão e chegar depois que o concorrente já fechou o negócio.

4. O contexto latino-americano: por que a janela está aberta agora

O argumento a favor da IA no market access vale globalmente. Mas na América Latina ele carrega uma dimensão adicional que torna a janela especialmente urgente.

4.1 As agências de ATS regionais estão amadurecendo suas metodologias agora

As agências de avaliação de tecnologias em saúde da América Latina, coordenadas pela rede RedETSA da OPAS — que reuniu 37 instituições de 19 países em sua 16ª reunião em Buenos Aires, em junho de 2025 — estão evoluindo suas metodologias em ritmo sem precedentes:

Agência de ATS	Limiar de custo-efetividade	Critérios principais	Aceitação de MEA
Brasil — CONITEC	3× PIB per capita (ref.)	Evidência local, dados de mundo real	Sim — MEA Zolgensma (mar. 2025)
Colômbia — IETS	Até 3× PIB (em debate)	Impacto orçamentário + evidência nacional	Parcial — critérios em evolução
México — CENETEC/IMSS	Não formalizado	Eficiência orçamentária + preço comparativo	Não — compra centralizada prioriza custo
Argentina — IECS	Não formalizado	Critérios multiprofissionais, qualidade metodológica	Emergente — sem framework formal ainda

A CONITEC assinou o primeiro acordo de acesso baseado em resultados (MEA) da região para terapia gênica em março de 2025 (Novartis/Zolgensma). Isso sinaliza uma direção clara: maior sofisticação metodológica, maior demanda por evidência local e mais vantagem competitiva para quem chega preparado.

4.2 A nova infraestrutura de dados de saúde do Brasil cria oportunidades sem precedentes

Em julho de 2025, o Brasil lançou a Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS), uma infraestrutura de dados de mundo real que abre possibilidades inéditas para geração de evidência local. Paralelamente, a Lei de IA do Brasil (PL 2338/2023) avança no Congresso e o Plano Nacional de IA destina aproximadamente um terço de R$ 23 bilhões ao setor de saúde. Empresas que construírem capacidade em IA para market access no Brasil agora terão acesso a dados que seus concorrentes não poderão usar retroativamente.

4.3 A lacuna regulatória é uma janela, não um sinal de alerta

Nenhuma agência de ATS na América Latina publicou metodologias específicas para avaliar evidências geradas por IA. A CONITEC não tem diretrizes. O IETS não tem diretrizes. Isso não é um sinal de alerta — é a oportunidade de definir o padrão antes que ele se torne obrigatório.

Capital de confiança

Empresas que adotarem práticas transparentes de IA alinhadas a frameworks internacionais como ELEVATE-GenAI e ISPOR CHEERS-AI construirão credibilidade junto às agências antes que requisitos formais existam. Esse capital de confiança não tem preço quando os reguladores começarem a fazer a pergunta.

5. Quais funções de market access mais se beneficiam da IA generativa

Síntese de evidências (revisões sistemáticas e meta-análises)

Este é o caso de uso com a base de evidências mais robusta. LLMs podem triar milhares de referências, extrair dados de eficácia e segurança e gerar resumos estruturados em uma fração do tempo tradicional. A precisão é comparável à de revisores humanos especialistas quando utilizada com protocolos de validação adequados.

Modelagem econômica (RCEI, AIO, análise de limiar)

O GPT-4 demonstrou capacidade de replicar modelos de custo-efetividade publicados com margem de erro inferior a 1% em menos de 15 minutos. A aplicação prática de maior valor não é construir modelos do zero — é adaptar modelos existentes a parâmetros locais: epidemiologia, custos unitários e limiares de disposição a pagar de cada mercado.

Construção de dossiês de valor (GVD e dossiês locais)

O Grupo de Trabalho do ISPOR apresentou uma ferramenta de coautoria assistida por IA para a seção de Visão Geral da Doença dos Dossiês Globais de Valor na Reunião Anual de Montreal em 2025. O resultado: 80% das interpretações geradas por IA não precisaram de edição. A ferramenta EPRI da idalab documentou uma redução de 60% no tempo de redação de dossiês de HTA.

Comunicação diferenciada de valor por perfil de pagador

Um dos erros mais comuns no market access é usar a mesma mensagem de valor para diferentes tomadores de decisão. Um pagador público na CONITEC e um diretor médico de uma operadora privada no México operam com critérios de decisão completamente diferentes. A IA pode gerar versões calibradas do mesmo argumento de valor para cada perfil, com base nos critérios específicos de cada audiência.

O que a IA não substitui

A IA no market access não substitui o julgamento metodológico do especialista em HEOR, o conhecimento contextual do mercado local nem o relacionamento com o pagador. O que ela faz é eliminar o gargalo de volume que impede equipes pequenas de competir com os recursos de grandes organizações. Uma equipe de três pessoas com IA pode produzir o output que antes exigia dez.

6. Rigor metodológico: garantindo que evidências geradas por IA sejam aceitas

A pergunta que mais preocupa as equipes de market access não é se a IA funciona. É se a evidência que ela produz passará pelo escrutínio das agências de ATS. Os padrões relevantes em 2026:

ELEVATE-GenAI: o primeiro framework padronizado de relato para uso de LLMs em pesquisa HEOR, publicado pelo Grupo de Trabalho do ISPOR. Estabelece critérios de transparência, rastreabilidade e validação.
CHEERS-AI: uma extensão do checklist CHEERS para avaliações econômicas em saúde que incorporam métodos de IA e machine learning.
PALISADE: um checklist específico para métodos de machine learning em pesquisa HEOR e RWE.

A posição do NICE é a mais explícita entre todas as agências de ATS globais: o uso de IA deve ser declarado, transparente e reprodutível, e os resultados devem atender aos mesmos padrões de qualidade dos métodos tradicionais. Na América Latina, onde nenhuma agência publicou diretrizes específicas, o alinhamento a esses frameworks internacionais é a melhor prática disponível.

Uma nota sobre aceitação regulatória

O fato de a CONITEC e o IETS não terem diretrizes específicas para IA não significa que aceitarão qualquer coisa — significa que aplicam seus critérios metodológicos existentes. Um dossiê com evidências geradas por IA que atenda aos padrões do ISPOR será avaliado pelos mesmos critérios de um dossiê convencional. O risco não é usar IA: o risco é usar IA sem rigor metodológico documentado.

Perguntas frequentes

Por que o market access é diferente de outras funções farmacêuticas para aplicação de IA?

Porque atende às condições que a IA generativa precisa para gerar valor real: um processo estruturado, baseado em evidências verificáveis, repetível e com horizonte de avaliação definido. Descoberta de fármacos e ensaios clínicos são processos abertos com horizontes de décadas. O market access produz resultados mensuráveis — cobertura, precificação, negociação com pagador — em meses.

Que tipo de evidência a IA pode gerar para uma submissão de ATS?

A IA é particularmente eficaz para: (1) síntese de evidência clínica via revisão sistemática assistida, (2) adaptação de modelos de custo-efetividade a contextos locais, (3) construção da narrativa do dossiê de valor e (4) análise de sensibilidade em modelos econômicos. Em todos os casos, os outputs da IA devem ser validados por um especialista metodológico antes da submissão.

Como o contexto de ATS na América Latina difere da Europa ou do Canadá?

As agências europeias (NICE, G-BA, HAS) possuem metodologias formalizadas e limiares explícitos. Na América Latina, a formalização varia: a CONITEC no Brasil é a mais avançada metodologicamente; o IETS na Colômbia opera com critérios em evolução; o México não tem limiar formalizado. Isso significa que na LATAM a qualidade da narrativa de valor e a adaptação local têm mais peso relativo do que em sistemas com limiares rígidos.

Quais frameworks metodológicos são relevantes para evidências geradas por IA no market access?

Os mais relevantes em 2026 são ELEVATE-GenAI (ISPOR), CHEERS-AI para avaliações econômicas em saúde e PALISADE para métodos de machine learning. O NICE publicou uma posição oficial exigindo que o uso de IA seja declarado, transparente e reprodutível. Para a LATAM, onde não existem diretrizes locais, o alinhamento a esses padrões internacionais é a prática recomendada.

Há evidências de que agências de ATS da LATAM estão aceitando evidências geradas por IA?

Ainda não há precedente formalmente documentado na região. O que existe é o precedente do NICE (Reino Unido): em agosto de 2025, o NICE lançou dois projetos do Laboratório de Inovação em ATS explorando IA em modelagem econômica e automação de processos de HTA. A trajetória é clara — as agências estão avaliando ativamente como incorporar a IA, não se vão incorporá-la.

Conclusão: a janela é estreita e está aberta agora

Os 83% de executivos farmacêuticos céticos em relação à IA estão certos — sobre os contextos errados. A IA ficou abaixo das expectativas em P&D de longo prazo, em manufatura sem infraestrutura de dados adequada e em iniciativas de transformação digital desconectadas de processos reais.

Mas o market access é diferente. É a função farmacêutica que melhor se alinha às forças da IA generativa: estruturada, baseada em evidências, repetível e com resultados mensuráveis no curto prazo. Os benchmarks já existem: até 80% menos tempo em revisões sistemáticas; modelos de custo-efetividade adaptados em dias com menos de 1% de erro; dossiês de valor construídos em semanas em vez de meses.

6–18 meses

Horizonte de ROI no market access

Na América Latina, as agências de ATS estão amadurecendo suas metodologias agora. Os próximos 24 meses definirão as regras do market access na região.

Na América Latina, o argumento carrega urgência adicional. As agências de ATS estão amadurecendo suas metodologias agora. A nova infraestrutura de dados de saúde do Brasil e a evolução da CONITEC, do IETS e da RedETSA sinalizam que os próximos 24 meses definirão as regras do market access na região. Empresas que chegarem com evidências sólidas, narrativas calibradas e equipes treinadas hoje terão vantagem competitiva por anos.

A janela está aberta. Ela não ficará aberta indefinidamente.