Cada vez que un medicamento falta en un establecimiento de Essalud comienza una carrera contra el tiempo. Equipos de químicos farmacéuticos y profesionales de logística revisan inventarios, buscan existencias en otras redes y coordinan traslados para evitar que el paciente interrumpa su tratamiento. Ese trabajo es una de las mayores fortalezas de la institución.
Cada vez que un medicamento falta en un establecimiento de Essalud comienza una carrera contra el tiempo. Equipos de químicos farmacéuticos y profesionales de logística revisan inventarios, buscan existencias en otras redes y coordinan traslados para evitar que el paciente interrumpa su tratamiento. Ese trabajo es una de las mayores fortalezas de la institución.
Hoy el desabastecimiento vuelve a ocupar el debate público. La respuesta suele ser pedir más compras o más recursos. Ambas son necesarias. Sin embargo, la pregunta debería ser: ¿estamos aprovechando toda la inteligencia que Essalud ya posee?
Con más de 13 millones de asegurados y una población que seguirá creciendo con la formalización del empleo, administrar Essalud exige una nueva forma de gestión. El desafío ya no consiste únicamente en planificar las compras, sino en anticipar cambios en la demanda y responder con mayor rapidez.
Conviene decirlo con claridad: la inteligencia artificial no compra medicamentos ni reemplaza a los equipos de logística o a los químicos farmacéuticos. Su verdadero aporte consiste en ayudar a que el sistema llegue antes que el desabastecimiento.
Existe una fortaleza poco visible. Durante años, los equipos de farmacia y logística han desarrollado mecanismos de redistribución que permiten movilizar medicamentos y otros bienes entre redes asistenciales cuando las circunstancias lo requieren. Los propios procesos institucionales muestran que esta capacidad ha permitido redistribuir bienes valorizados en varios millones de soles, aprovechando mejor los recursos disponibles.
La oportunidad es potenciar esa experiencia. Las plataformas corporativas concentran información sobre inventarios y movimientos logísticos. El siguiente paso es transformar esos datos en inteligencia. Herramientas de análisis predictivo podrían alertar riesgos de desabastecimiento, identificar sobrestocks y recomendar redistribuciones antes de que el problema afecte al paciente.
Las experiencias del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido y de hospitales universitarios de China muestran que la analítica avanzada fortalece la gestión del abastecimiento. El Perú no necesita copiar esos modelos, sino adaptar sus mejores aprendizajes a la realidad de Essalud.
La verdadera innovación no consiste en reemplazar personas por algoritmos. Consiste en convertir la experiencia de sus profesionales en una capacidad institucional permanente. Porque el mayor éxito de la inteligencia artificial no será que alguien admire un algoritmo. Será que el paciente encuentre oportunamente el tratamiento que su médico le ha indicado.
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