La inteligencia artificial se ha convertido en el tema de moda en el sector salud. Es suficiente con integrarse a un panel de un congreso, asistir a una reunión con un Ministerio de Salud o dialogar con un socio estratégico para comprobar que la conversación, tarde o temprano, termina girando alrededor de algoritmos, modelos generativos, automatización o herramientas capaces de transformar la atención sanitaria.
No es difícil entender el entusiasmo. La posibilidad de apoyar diagnósticos, optimizar procesos, anticipar brotes epidémicos o acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos abre oportunidades que hace apenas unos años parecían inalcanzables.
Sin embargo, mientras más escucho estas conversaciones, más me convenzo de que estamos dedicando demasiado tiempo a hablar de lo que la inteligencia artificial puede hacer y muy poco a discutir qué necesitamos realmente que haga.
Quizá el problema no sea la tecnología.
Quizá el problema sea que todavía no estamos haciendo las preguntas correctas.
La tecnología nunca ha sido el verdadero desafío
Después de más de una década acompañando procesos de transformación digital en distintos países de América Latina y el Caribe, hay una lección que se repite con una consistencia casi sorprendente: las tecnologías rara vez fracasan por razones tecnológicas.
Fracasan porque intentan resolver un problema que nunca fue claramente definido. Porque fueron implementadas sin comprender el contexto institucional. Porque las organizaciones no contaban con las capacidades necesarias para utilizarlas o, simplemente, porque la innovación terminó convirtiéndose en un objetivo en sí mismo.
La inteligencia artificial no será diferente.
Hoy observo con cierta preocupación cómo muchas conversaciones comienzan preguntando qué herramienta deberíamos adoptar o cuál algoritmo ofrece mejores resultados. Son preguntas válidas, pero llegan demasiado pronto.
Antes deberíamos preguntarnos qué problema queremos resolver.
La diferencia parece pequeña, pero cambia completamente la conversación.
Cuando el punto de partida es la tecnología, existe el riesgo de buscar espacios donde aplicarla simplemente porque está disponible. Cuando el punto de partida es un problema de salud claramente identificado, la inteligencia artificial deja de ser el centro de la discusión y pasa a ocupar el lugar que realmente le corresponde: el de una herramienta al servicio de las personas y de los sistemas de salud.
En mi opinión, esa es la primera conversación que deberíamos tener.
América Latina necesita una conversación diferente
Con frecuencia escuchamos comparaciones entre los avances en inteligencia artificial de distintos países y la velocidad con la que aparecen nuevas soluciones. Sin embargo, pocas veces nos detenemos a preguntarnos si todos estamos partiendo del mismo lugar.
La respuesta es evidente: no.
Nuestra región ha logrado avances importantes en materia de salud digital. Hoy encontramos países con estrategias nacionales, proyectos de historia clínica electrónica, programas de telesalud, iniciativas de interoperabilidad y una creciente cultura de uso de datos para apoyar la toma de decisiones. Son avances que merecen ser reconocidos y que han sido posibles gracias al compromiso de cientos de profesionales e instituciones.
Pero también convivimos con desafíos estructurales que ninguna herramienta de inteligencia artificial resolverá por sí sola.
Persisten sistemas fragmentados, brechas importantes entre zonas urbanas y rurales, limitaciones en la calidad de los datos, diferencias en la madurez digital de las instituciones y una disponibilidad todavía insuficiente de talento especializado.
Por eso me preocupa cuando la conversación parece reducirse a cuál será la próxima aplicación de inteligencia artificial que llegará a nuestros sistemas de salud.
Creo que la pregunta debería ser otra.
¿Estamos construyendo las condiciones necesarias para que esa tecnología realmente genere valor?
Porque sin datos de calidad, sin interoperabilidad, sin capacidades institucionales y sin liderazgo, la inteligencia artificial corre el riesgo de convertirse en una promesa más que en una verdadera transformación.
La inteligencia artificial también nos obliga a mirarnos al espejo
Una reflexión me ha estado rondando la mente durante las últimas semanas y, a medida que cobra un mayor sentido, tomé la decisión de plasmarla en este artículo para el Blog de RECAINSA.
Tal vez el mayor aporte de la inteligencia artificial no sea responder preguntas.
Tal vez sea obligarnos a formular otras nuevas.
Cada vez que un país plantea incorporar soluciones basadas en inteligencia artificial aparecen interrogantes que van mucho más allá de la tecnología.
¿Podemos confiar en nuestros datos?
¿Nuestros sistemas pueden intercambiar información de manera segura?
¿Existen mecanismos de gobernanza suficientemente sólidos?
¿Contamos con profesionales preparados para comprender las recomendaciones de un algoritmo y decidir cuándo seguirlas y cuándo no?
Curiosamente, ninguna de esas preguntas habla realmente de inteligencia artificial.
Hablan de la fortaleza de nuestros sistemas de salud.
Y eso me lleva a una conclusión que considero especialmente relevante.
La inteligencia artificial no sustituirá la agenda de la salud digital.
La hará evolucionar.
Durante años hablamos de digitalizar procesos. Después comprendimos que era necesario construir sistemas interoperables. Hoy comenzamos a descubrir que el siguiente paso consiste en fortalecer nuestras capacidades para gobernar tecnologías cada vez más complejas.
En ese sentido, la inteligencia artificial funciona como un espejo.
No crea las fortalezas ni las debilidades de un sistema de salud.
Simplemente las hace mucho más visibles.
Cambiar la conversación
Vivimos una época en la que existe una enorme presión por incorporar inteligencia artificial cuanto antes. Pareciera que avanzar más rápido fuera siempre sinónimo de avanzar mejor.
No estoy convencida de ello.
Creo que, en ocasiones, la decisión más innovadora puede ser reconocer que todavía existen otras prioridades:
Fortalecer la gobernanza de los datos.
Consolidar la interoperabilidad.
Invertir en el desarrollo del talento humano.
Actualizar los marcos regulatorios.
Generar confianza entre instituciones, profesionales y ciudadanos.
Lejos de representar un retraso, esas decisiones reflejan una comprensión mucho más madura de la innovación.
Porque innovar nunca ha significado incorporar toda tecnología disponible.
Innovar significa saber identificar cuál tecnología genera verdadero valor para las personas y en qué momento el sistema está preparado para aprovecharla.
Quizá por eso, cuando pienso en el futuro de la inteligencia artificial en salud, me interesa menos hablar de algoritmos y mucho más hablar de liderazgo, cooperación, capacidades institucionales y gobernanza.
Estoy convencida de que América Latina y el Caribe tienen una oportunidad extraordinaria. No necesariamente la de desarrollar los algoritmos más sofisticados del mundo, sino la de construir un modelo propio de adopción de la inteligencia artificial, basado en la equidad, la cooperación regional y el fortalecimiento de nuestros sistemas de salud.
Si logramos mantener esa perspectiva, la inteligencia artificial dejará de ser simplemente una nueva tecnología para convertirse en una verdadera oportunidad de transformación.
Y quizás, dentro de algunos años, descubramos que su mayor contribución no fue únicamente ayudarnos a tomar mejores decisiones clínicas o administrativas.
Quizás su mayor aporte haya sido obligarnos a hacer mejores preguntas sobre el futuro de nuestros sistemas de salud.
Las opiniones expresadas en los artículos son responsabilidad exclusiva del autor o los autores y no representan necesariamente la posición de la Junta Directiva de RECAINSA ONG y RECAINSA Inc., ni del equipo ejecutivo.