Al adentrarnos en 2026, el debate sobre la inteligencia artificial en el ámbito sanitario está experimentando una evolución. La carrera por evaluar nuevas herramientas y modelos está cediendo paso a una cuestión más pragmática para los líderes de los sistemas de salud: ¿Están generando las inversiones en IA que ya han realizado un valor operativo y medible?
Para muchas instituciones, el reto no radica en identificar el próximo algoritmo prometedor. La IA, como muchas innovaciones tecnológicas, puede aplicarse donde parezca conveniente, pero su éxito a largo plazo depende de usarla para resolver problemas reales que generen resultados positivos. En la sanidad, esto significa asegurar que la IA esté alineada con la misión de prestar una atención al paciente eficiente y de alta calidad. Este desafío es especialmente acusado en las operaciones hospitalarias y la gestión de la capacidad, donde la IA tiene el potencial de coordinar camas, personal, transporte, agendas perioperatorias, servicios de limpieza y decenas de flujos de trabajo interdependientes que determinan la velocidad a la que los pacientes circulan por el sistema.
Los hospitales siguen enfrentándose a tensiones de capacidad, escasez de personal, presiones financieras y una mayor gravedad de los pacientes. En este entorno, el mayor valor inmediato de la IA no reside en casos de uso especulativos, sino en la eficiencia operativa, donde incluso pequeñas mejoras se traducen directamente en un mayor volumen de pacientes atendidos, tiempos de espera más cortos, costes menores y una mejor experiencia para el paciente.
La IA puede predecir ingresos, modelar patrones de alta, anticipar picos en Urgencias e identificar cuellos de botella antes de que se conviertan en puntos críticos. Pero estas percepciones sólo importan si logran cambiar lo que sucede en primera línea. Con demasiada frecuencia, los modelos de IA generan paneles de control y alertas que quedan al margen del flujo de trabajo diario, útiles en teoría pero infrautilizados en la práctica.
Por ello, los sistemas de salud más visionarios tratan la IA no como una iniciativa aislada, sino como un facilitador estratégico de la eficiencia y la optimización de la capacidad en todo el sistema. Además, el valor de una plataforma habilitada por IA, frente a soluciones puntuales individuales, radica en que aprovecha los mismos datos y predicciones en múltiples flujos de trabajo y casos de uso, logrando un impacto coordinado a escala. Dicha plataforma puede:
- Reutilizar modelos en distintos flujos, garantizando predicciones consistentes y fiables para la gestión del flujo de pacientes y la capacidad.
- Proporcionar una visión operativa unificada, eliminando silos de datos entre departamentos para optimizar camas, personal y volumen de pacientes.
- Escalar las mejoras de forma inmediata, de modo que los avances en los modelos predictivos beneficien a todas las operaciones hospitalarias simultáneamente.
- Acelerar la toma de decisiones, permitiendo acciones más rápidas y basadas en datos que mejoren el flujo de pacientes y la eficiencia asistencial.
Para materializar estos beneficios, los líderes deberían centrarse menos en la novedad de herramientas individuales y más en las condiciones que determinan su rendimiento:
- Establecer una infraestructura de datos sólida y unificada. La IA sólo es tan buena como los datos en los que se basa. La fragmentación de datos entre decenas de sistemas limita su capacidad para modelar con precisión el movimiento de los pacientes. Las organizaciones necesitan una capa de datos operativa unificada que conecte sistemas dispares, normalice la información y ofrezca una visión en tiempo real de la demanda, los recursos y las limitaciones.
- Definir objetivos operativos claros, alineados con las prioridades del sistema. La IA nunca debe ser un experimento en busca de un problema. Cada iniciativa debe vincularse a resultados operativos específicos: reducir la retención en Urgencias, mejorar la utilización de los quirófanos o acelerar el proceso de altas.
- Integrar las percepciones de la IA en los flujos de trabajo diarios. Si la salida de la IA no cambia la acción en primera línea, no puede cambiar los resultados. Las ideas deben entregarse en tiempo real, dentro de los flujos existentes y en formatos que apoyen la toma de decisiones inmediata. Esto implica pasar de paneles de control que requieren interpretación manual a recomendaciones accionables que se presenten en el momento en que se toman las decisiones operativas.
- Utilizar análisis impulsados por IA para identificar y resolver cuellos de botella. La IA puede resaltar demoras como tiempos prolongados de limpieza de habitaciones, bloques quirúrgicos infrautilizados, retenciones en Urgencias o transportes retrasados, y recomendar las acciones necesarias para evitar que estos problemas se propaguen por todo el sistema.
- Aplicar conocimientos predictivos para gestionar proactivamente el flujo a lo largo de la trayectoria del paciente. Los análisis predictivos pueden modelar la demanda futura y ayudar a los equipos a ajustar con antelación la dotación de personal, la asignación de camas, los horarios de procedimientos y la planificación de altas. Esto posiciona a los hospitales para mover a los pacientes de manera eficiente desde su llegada hasta el alta, incluso durante picos de actividad.
- Mejorar la visibilidad en toda la organización. Con la base analítica adecuada, los sistemas de salud adquieren visión retrospectiva para entender lo ocurrido, visión para adaptarse a lo que está sucediendo y previsión para planificar lo que viene. Estas capacidades impulsan un conjunto en rápida expansión de aplicaciones impulsadas por IA, desde la gestión predictiva del flujo de pacientes y la optimización dinámica del personal hasta la predicción de la capacidad en Urgencias y la optimización del transporte externo.
En qué deben centrarse los líderes en 2026
Conforme los sistemas de salud perfeccionan sus estrategias de IA para el próximo año, destacan varias prioridades:
- Construir una infraestructura de datos de nivel empresarial que soporte inteligencia operativa en tiempo real.
- Definir resultados de rendimiento claros que la IA debe respaldar, anclados en el volumen de pacientes atendidos, la capacidad y el flujo asistencial.
- Integrar la IA en los flujos de trabajo existentes, no como un sistema separado, sino como el motor detrás de las decisiones operativas diarias.
- Evaluar a proveedores y socios en función de su experiencia operativa, no meramente por sus algoritmos o paneles de control.
- Pensar más allá de los muros del hospital hacia un ecosistema operativo que abarque todo el continuo asistencial y garantice que los pacientes progresen sin problemas en cada etapa de su atención.
A medida que la industria sanitaria avanza hacia su siguiente fase de adopción de IA, los líderes que triunfen se concentrarán más en la ejecución que en la experimentación. La promesa de la IA se hace realidad cuando se integra profundamente en las operaciones hospitalarias, respaldada por datos unificados, alineada con los objetivos organizativos y diseñada para informar la acción en tiempo real.
El futuro de las operaciones hospitalarias no lo definirán quienes tengan más IA, sino quienes sean capaces de convertirla en resultados operativos consistentes y fiables. Con la estrategia y los socios adecuados, los sistemas de salud pueden crear un ecosistema operativo inteligente y sin límites, uno que eleve la productividad, fortalezca la capacidad y garantice que los pacientes reciban la atención correcta en el momento preciso, siempre.
Foto: Vithun Khamsong, Getty Images
Michael Guidry es un experimentado líder de producto que guía la estrategia y el desarrollo de las soluciones operativas y de flujo de pacientes de TeleTracking. Con experiencia en los sectores sanitario, de software, robótica, retail y manufactura, aporta una amplia perspectiva multidisciplinaria para crear productos que impulsan un crecimiento y una eficiencia medibles. En TeleTracking, Michael impulsa la evolución del portafolio de la compañía, incluidas las plataformas de análisis avanzado y operaciones impulsadas por IA. Bajo su liderazgo, TeleTracking continúa ampliando la frontera de la tecnología sanitaria operativa. Su trabajo refleja la misión de la empresa de "hacer que la atención sanitaria sea más eficiente para todos", dotando a los equipos asistenciales de las herramientas y conocimientos que necesitan para garantizar una atención oportuna y efectiva, y ayudando a los sistemas de salud a desbloquear la excelencia operativa en cada parte del continuo asistencial.
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