Los sistemas de salud compiten por implementar la inteligencia artificial para diagnóstico, documentación, programación, codificación y comunicación con pacientes. Sin embargo, sin la capacitación adecuada del personal, se avanza rápidamente hacia nuevos riesgos.
A menudo, los líderes asumen que la tecnología de IA impulsará mejoras por sí sola. No obstante, clínicos y personal administrativo no preparados pueden usarla mal, desconfiar, depender en exceso o, directamente, abandonar estas herramientas.
La diferencia es comparable a comprar un Ferrari sin saber conducirlo con seguridad a altas velocidades. Dotar a los equipos de salud de herramientas de IA potentes sin formación mina su capacidad para emplear de forma segura y eficaz tecnologías que podrían transformar el sistema.
La preparación para la IA va más allá de una adopción puntual
Según la Asociación Médica Estadounidense, dos tercios de los médicos ya utilizan inteligencia aumentada. Aun así, el sector sanitario sigue rezagado respecto a otras industrias en adopción de IA. Una razón principal es la desconexión entre la tecnología y los planes estratégicos, la preparación del personal y la creciente desconfianza hacia la IA, según informa el Foro Económico Mundial.
En muchos sistemas, clínicos y personal no clínico no están preparados para usar la IA de forma segura y consistente. Esto se debe a que la capacitación en IA suele tratarse como un requisito único o una simple casilla por marcar, en lugar de una inversión continua. Cerrar esta brecha exige un aprendizaje específico por roles que construya confianza y criterio con el tiempo, no solo al adoptar la tecnología.
El éxito de la IA en salud exige nuevas competencias laborales
La preparación no se limita a habilidades técnicas. Los equipos necesitan una nueva forma de pensar acorde al funcionamiento real de la IA. Integrada en las herramientas, la IA ofrece predicciones y sugerencias basadas en probabilidades estadísticas y niveles de confianza, no en certezas. Por tanto, el pensamiento debe evolucionar de "si A, entonces B" a "si A, entonces esta es la respuesta más probable".
El objetivo de la formación no debería limitarse a enseñar a usar las herramientas, sino a formar orquestadores de IA capaces de:
- Interpretar los resultados.
- Cuestionar los outputs.
- Reconocer las limitaciones.
- Sobreescribir las sugerencias automatizadas.
Cuando se despliegan herramientas de IA sin esta comprensión, surgen fallos predecibles. Los clínicos pueden depender demasiado de ella en áreas como apoyo a decisiones, triaje o documentación. O, al no entender cómo se generan las sugerencias, pueden aplicar los resultados de manera inconsistente, afectando al diagnóstico, la documentación y la calidad de la atención.
Sin la formación adecuada, los sistemas pueden sufrir sesgo de automatización, donde el personal deja de pensar críticamente porque la IA suele acertar, o desuso algorítmico, donde la abandonan tras un solo error. La buena noticia es que ambos son prevenibles con mejor capacitación y guías.
Formación específica por roles acorde a las responsabilidades
La mejor formación sitúa a las personas en escenarios reales y establece pautas claras de uso. La meta no es solo familiarizarse con la IA, sino ganar confianza en el criterio propio, para que el personal comprenda qué debe hacer la IA y, igual de importante, qué no debe hacer.
Así es como la IA se gana su lugar como colaboradora de confianza. Y comienza aquí:
- Usar la IA como apoyo, no sustituto, del criterio clínico: Los clínicos deben saber cómo introducir datos precisos, mantener la supervisión e interpretar sugerencias en contexto clínico. También deben reconocer las limitaciones y sesgos de la IA, sabiendo cuándo su juicio supera una sugerencia automatizada. Por ejemplo, si una enfermera entiende por qué un sistema señaló un riesgo de sepsis, podrá validar la amenaza según su valoración en lugar de seguir ciegamente un protocolo sugerido.
- Posicionar a los equipos administrativos como contribuyentes, no usuarios pasivos: La capacitación debe ayudarles a entender cuándo confiar en los outputs generados por IA y cómo gestionar casos que la automatización no resuelve. Pero también debe elevar la importancia de su rol: cada nota que introducen en la historia clínica electrónica entrena e informa a la IA. Es una contribución vital para la calidad asistencial y la inteligencia del sistema.
- Establecer la IA como capacidad central, no un despliegue único: Para líderes operativos y clínicos, la formación trata menos de operar herramientas y más de ser custodios de la tecnología. Deben estar preparados para establecer expectativas claras de uso apropiado y monitorizar activamente los patrones de adopción. Cuando surjan problemas de rendimiento, confianza o fiabilidad –algo inevitable–, necesitarán la confianza, habilidades y autoridad para responder con rapidez y ajustar flujos de trabajo, formación y guías.
La promesa de la IA de mejorar los sistemas de salud no se materializará solo comprando herramientas más avanzadas. Depende de inversiones continuas en formación que aseguren que clínicos, personal y líderes puedan cuestionar resultados con confianza, aplicar su juicio y gestionar riesgos. Los líderes que inviertan deliberadamente en la preparación de su personal transformarán la IA de una adquisición llamativa en una herramienta poderosa y productiva.
Foto: LeoWolfert, Getty Images
Matt Scavetta es Director de Tecnología e Innovación en Future Tech, proveedor global de soluciones IT que ofrece diversos servicios tecnológicos a sectores corporativos y gubernamentales.
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