La inteligencia artificial en la salud: más allá de la automatización
La inteligencia artificial (IA) ya no es un concepto futurista en el ámbito de la salud. Está aquí y se está integrando en operaciones cotidianas, como optimizar flujos de trabajo en farmacovigilancia, analizar datos no estructurados, predecir interrupciones operativas y personalizar la atención. Sin embargo, a pesar de la creciente inversión e implementación, las organizaciones aún luchan por definir qué significa el éxito con la IA.
Muchos ejecutivos se enfocan en métricas limitadas, como ahorro de costos, mayor velocidad de procesamiento y menos tareas manuales. Aunque estos son buenos puntos de partida, no cuentan la historia completa. En una industria basada en la confianza, el juicio clínico detallado y la perspicacia humana, el valor de la IA debe ir más allá de la automatización.
Construir un marco más amplio para el éxito
En lugar de preguntarse "¿Cuántas horas ahorramos?", conviene reflexionar: "¿Qué logros alcanzamos con ese tiempo?" ¿La IA ayudó a los equipos de seguridad a detectar riesgos más rápido? ¿Permitió a los gestores de atención intervenir antes? ¿Ayudó a los analistas a descubrir patrones que hubieran pasado inadvertidos?
El retorno financiero sigue siendo crucial, pero en el sector sanitario, el mayor beneficio suele ser humano: mejor toma de decisiones, equipos más sólidos y, en última instancia, mejores resultados para los pacientes.
Redefinir el éxito de la IA en toda la organización
La IA no solo mejora el rendimiento, también eleva la moral. Una encuesta de 2025 reveló que el 82% de los empleados que usan IA afirmaron que les permite hacer mejor su trabajo, y el 58% reportó menos estrés. Al medir la satisfacción, las tasas de adopción y la retención, las organizaciones comprenden cómo la IA apoya —no sobrecarga— al personal.
Más allá del bienestar laboral, la IA aumenta la precisión analítica y reduce riesgos en áreas críticas como seguridad, diagnósticos y salud poblacional. Errores mínimos aquí pueden tener consecuencias graves. Al estandarizar la recopilación y evaluación de datos, la IA disminuye variabilidades y detecta inconsistencias temprano. En farmacovigilancia, esto se traduce en narrativas más coherentes y mejor detección de señales. Datos más limpios permiten decisiones más rápidas y fundamentadas en todo el ecosistema sanitario.
También impulsa la eficiencia operativa. Implementada correctamente, reduce cargas manuales, elimina redundancias y acelera plazos. Muchas farmacéuticas y proveedores ya usan IA para procesar casos de seguridad, priorizar registros clínicos y generar informes regulatorios. Estas aplicaciones acortan ciclos y ayudan a cumplir plazos críticos. Según Deloitte, la tasa interna de retorno en inversiones de IA farmacéutica aumentó del 1,2% al 4,1% en 2023, reflejando una alineación crecente entre tecnología y estrategia empresarial.
El éxito requiere más que métricas
Medir resultados es clave, pero no lo es todo. Las organizaciones más exitosas entienden que el impacto de la IA depende de cómo se implementa, apoya y gobierna. Para pasar de la adopción a la transformación, los líderes deben priorizar tres aspectos estratégicos:
- Invertir en cultura, no solo en herramientas: Sin apoyo adecuado, incluso las mejores soluciones de IA fracasan. Los mandatos verticales suelen fallar; en su lugar, los líderes forman equipos multidisciplinarios para pilotear soluciones y rediseñar flujos de trabajo. Los "superusuarios" internos cierran brechas de conocimiento, capacitan a colegas y presentan la IA como un activo, no una amenaza. La transparencia también es vital: explicar algoritmos en paneles, documentar rutas de decisión e involucrar a equipos regulatorios desde el inicio alinea esfuerzos con marcos como las buenas prácticas de farmacovigilancia de la EMA. La confianza impulsa la adopción, y esta nace de claridad y colaboración.
- Usar la IA para enfocar el tiempo humano: Su verdadero valor radica en potenciar —no reemplazar— el expertise humano. Automatizar tareas repetitivas (como revisión inicial de casos o documentación) libera a profesionales para decisiones complejas. En evaluaciones de seguridad, por ejemplo, narrativas generadas por IA dan más tiempo a expertos para analizar señales emergentes o casos de alto riesgo. La IA afina el juicio humano cuando se usa para reforzar —no suplantar— criterios.
- Prepararse para el escrutinio regulatorio: A medida que la IA se integra en flujos clínicos y operativos, las exigencias regulatorias crecen. Las agencias ahora piden documentación detallada sobre funcionamiento, capacidad de anular salidas y registro de decisiones. Esto no es solo técnico: son responsabilidades corporativas. Los líderes deben establecer auditorías, evaluar sesgos y garantizar transparencia. Una gobernanza responsable marcará la diferencia entre herramientas que escalan y las que estancan.
Que la IA fortalezca, no recorte
La salud no premia atajos, sino resultados. La IA será clave en moldearlos, pero solo si los líderes miden lo que realmente importa. Las ganancias operativas son importantes; también la gobernanza. Pero las mejores implementaciones elevan el expertise, mejoran la calidad y abren espacio a la innovación.
Las organizaciones que redefinan el éxito serán las que conviertan a la IA en una ventaja estratégica duradera.
Foto: ipopba, Getty Images
Updesh Dosanjh lidera la estrategia de IA y aprendizaje automático en IQVIA, enfocada en seguridad y farmacovigilancia. Con más de 25 años de experiencia en gestión e implementación de sistemas en ciencias de la vida, su perspectiva aparece a través del programa MedCity Influencers. Descubra cómo publicar su visión aquí.