La inteligencia artificial está presente en todo el ámbito sanitario, pero no todos los casos de uso están generando un valor real. Los asistentes virtuales ambientales se consideran el primer gran éxito de la IA en la salud, pero su impacto es percibido, no estructural. Facilitan la documentación y mejoran el flujo de trabajo, pero no reducen los costes laborales ni crean nueva capacidad.
Si queremos que la IA ayude a resolver los mayores problemas sanitarios, debemos atacar la partida que constituye más de la mitad del presupuesto total de un hospital: las operaciones de fuerza laboral. Es el gasto más grande e impredecible, y el área con mayor margen de mejora.
Los gerentes de enfermería dedican hasta un 60-80% de su tiempo solo a coordinar horarios. Estos líderes clínicos son responsables del flujo de pacientes, los indicadores de calidad, el cumplimiento normativo y la moral del equipo. Pero en vez de enfocarse en la atención, están atrapados en hojas de cálculo y mensajes de grupo, llenando turnos manualmente.
Donde la IA realmente está marcando la diferencia
Aunque gran parte de la atención sobre la IA en la salud se ha centrado en el diagnóstico o la documentación, el impacto más inmediato está ocurriendo en la optimización de la fuerza laboral. La IA está ayudando a los hospitales a gestionar turnos de manera más eficiente, anticipar carencias de cobertura y devolverle tiempo al personal que mantiene en movimiento la atención.
Las plataformas de gestión laboral utilizan datos en tiempo real para asignar turnos al personal adecuado según disponibilidad, habilidades y coste. Los equipos internos tienen prioridad. Se moviliza pronto a las bolsas de trabajo internas. El personal externo se usa solo cuando es necesario o en áreas especializadas. Esto convierte la planificación en proactiva, en lugar de reactiva, a la vez que ayuda a reducir el desgaste profesional y conduce a ganancias operativas tangibles.
Este enfoque de optimización laboral también ayuda a pronosticar y prevenir problemas antes de que empiezen. Dado que estas plataformas utilizan IA, son capaces de aprender con el tiempo. Eso significa identificar turnos o unidades con altas tasas de ausencia y automáticamente organizar cobertura de respaldo. Rastrean tendencias de ocupación para alinear la dotación de personal con la demanda. Ese tipo de visibilidad ayuda a las líderes de enfermería a tomar mejores decisiones en tiempo real.
El coste de no hacer nada
Los hospitales enfrentan renovadas presiones financieras por los recortes propuestos a Medicaid, lo que podría resultar en que más de 11 millones de personas pierdan su cobertura y un aumento abrupto de la atención no remunerada. Los hospitales rurales y de seguridad podrían perder más de $70 mil millones en reembolsos en la próxima década. Cualquier reducción en los reembolsos de Medicaid agrava la presión de los crecientes costes laborales y la escasez de personal.
Entre 2019 y 2022, los costes de personal externo de los hospitales aumentaron un 213%, debido en gran parte a la demanda de enfermeras itinerantes impulsada por la pandemia. Aunque esos costes han comenzado a bajar, se mantienen muy por encima de los niveles prepandémicos. McKinsey estima que la escasez de personal de enfermería costará a los hospitales estadounidenses $170 mil millones para 2027.
La presión financiera es clara. Una enfermera externa puede costar $90 la hora o más, mientras que una enfermera interna podría costar solo $60 a $70 por el mismo turno. Cuando la demanda de pacientes baja, el personal interno puede ser redistribuido o reasignado. Pero con la mayoría de los contratos externos, los hospitales están obligados a pagar tarifas premium incluso cuando la necesidad disminuye.
La IA para la fuerza laboral ayuda a corregir este desequilibrio. Estas plataformas orquestan una mezcla más inteligente de empleados a tiempo completo y parcial, trabajadores eventuales, bolsas internas y personal externo. Priorizan la cobertura interna, activan al staff flexible cuando se necesita y reservan el personal externo para casos especializados o como último recurso. El resultado es un modelo de dotación de personal más receptivo y rentable que alinea el trabajo con la demanda de pacientes y la sostenibilidad financiera.
Aprovechar al máximo la mayor inversión
Siempre va a haber una nueva herramienta de IA que prometa salvar la sanidad, optimizar un flujo de trabajo o ahorrarle a alguien unos minutos al día. Pero antes de perseguir cada caso de uso emergente, deberíamos abordar la parte más grande y costosa del sistema: la optimización laboral.
McKinsey informa que las organizaciones que integran la estrategia laboral en sus operaciones principales superan significativamente a las que no lo hacen, pero muchos hospitales aún tratan la dotación de personal como una tarea administrativa secundaria.
La IA laboral ofrece resultados que los hospitales pueden medir. Le da a las enfermeras más control sobre sus horarios, libera a los gerentes de presión administrativa y proporciona a la dirección los datos que necesitan para planificar, retener al personal y mantenerse ágiles en un entorno en constante cambio.
Foto: Cecilie_Arcurs, Getty Images
Todd Walrath es CEO y fundador de ShiftMed, una empresa líder en tecnología de fuerza laboral sanitaria que ayuda a los sistemas de salud a reducir costes, mejorar la eficiencia y obtener un mayor control sobre las operaciones de personal. Mediante un modelo escalable de W-2 y una red de más de 350,000 profesionales acreditados, Walrath ayuda a los proveedores a alejarse de las costosas enfermeras externas y los modelos fragmentados de contratistas. Bajo su liderazgo, ShiftMed brinda soporte a más de 2,000 centros de salud con soluciones de dotación de personal flexibles y conformes que fortalecen la continuidad de la atención e impulsan ahorros laborales sostenibles.
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