El desafío de la inteligencia artificial en la atención médica no es la adopción, sino la preparación

Las organizaciones de atención médica están invirtiendo mucho en inteligencia artificial, con un gasto en IA que alcanzará $1.4 mil millones en 2025, casi triple que en 2024. Una vez considerada como una rezagada digital, la atención médica ahora está estableciendo el ritmo para la adopción de IA en las empresas, desplegando IA a 2.2 veces la tasa de la economía en general.

La emoción es comprensible. La IA promete reducir la carga administrativa, mejorar la eficiencia operativa, apoyar la toma de decisiones clínicas y ayudar a las organizaciones a navegar por las crecientes presiones de la fuerza laboral y financieras. Muchos líderes de la atención médica ven la IA como el próximo gran paso en su viaje de transformación digital. De hecho, según McKinsey, el 85% de los líderes de la atención médica están explorando o han adoptado ya capacidades de IA generativa, lo que indica un rápido cambio de la experimentación a la implementación.

Sin embargo, muchas organizaciones están tratando de construir un futuro impulsado por IA sobre flujos de trabajo complicados por humanos. Desafortunadamente para esa tecnología, estos sistemas y entornos de datos nunca fueron diseñados para respaldarla.

La expectativa de velocidad ambulatoria amplifica los problemas de flujo de trabajo existentes

El desafío se está volviendo más urgente a medida que la atención se desplaza más allá del entorno tradicional del hospital. El mercado de centros de cirugía ambulatoria solo se proyecta que superará los $70 mil millones para 2030, lo que refleja el movimiento más amplio hacia la entrega de atención descentralizada y digital en primer lugar.

Al volverse más distribuidos estos sistemas de atención, las organizaciones de atención médica deben gestionar entornos operativos cada vez más complejos. Las redes ambulatorias multi-sitio a menudo dependen de una mezcla de registros electrónicos de salud (EHR), sistemas de programación, plataformas de ciclo de ingresos y herramientas de informes que se implementaron en diferentes momentos y para diferentes propósitos. Si bien la IA tiene el potencial de ayudar a las organizaciones a navegar por esta complejidad, su eficacia depende del acceso a información coherente, conectada y confiable en toda la empresa. Cuanto más descentralizada se vuelva la atención, más importante es establecer las bases operativas y tecnológicas que permitan que la IA funcione de manera efectiva.

Pero el verdadero desafío se encuentra debajo de la tecnología en sí. Las organizaciones que ya luchan con procesos fragmentados, datos inconsistentes y sistemas desconectados descubrirán que la IA magnifica esos problemas en lugar de resolverlos.

Datos: Impacto sobre la abundancia

La atención médica ya produce aproximadamente el 30% del volumen de datos del mundo, y se espera que esa cifra crezca más rápido que muchas otras industrias. La IA podría acelerar esta tendencia al permitir que las organizaciones generen muchas más análisis, recomendaciones, resúmenes y conocimientos operativos a escala.

Después de todo, los estudios muestran que la IA generativa tiene el potencial de aumentar significativamente la productividad de los trabajadores del conocimiento, como consultores, marketeros, ingenieros, profesionales de la salud y especialistas en soporte al cliente. McKinsey estima que podría crear hasta $4.4 billones en valor económico anual al automatizar y acelerar actividades como la recuperación de información, la comunicación escrita y el diagnóstico de problemas.

Pero las organizaciones de atención médica no necesariamente necesitan más datos. Necesitan mejores formas de agregar y operativizar los datos de una manera que transforme los conocimientos en acción. Sin una base operativa y tecnológica sólida, las iniciativas de IA pueden crear más complejidad, abrumar al personal con información y luchar por ofrecer un ROI medible.

La IA es una capa de infraestructura, no otra aplicación

A medida que se expande esta capa de inteligencia, las organizaciones de atención médica deben asegurarse de que sus pilas de tecnología existentes puedan respaldar el uso de IA a escala. A diferencia de las generaciones anteriores de software de atención médica, la IA no se limita a un solo flujo de trabajo, departamento o empresa de software.

Los líderes de la atención médica deben dejar de ver la IA como una implementación tecnológica llamativa y comenzar a verla como un desafío de preparación operativa. Las organizaciones que generen un ROI significativo de la IA no serán necesariamente aquellas que inviertan en las herramientas más avanzadas, sino aquellas que construyan los flujos de trabajo, las estructuras de gobernanza y las bases de datos necesarias para respaldar la IA a escala. Pero para llegar allí, los parámetros y directrices de éxito realistas deben establecerse intencionalmente para cada organización individual.

La gobernanza determina si la IA se escala

La tecnología sola no determina el éxito de la IA. Las organizaciones también necesitan marcos de gobernanza que establezcan cómo se evalúan, despliegan, monitorean y miden las soluciones de IA con el tiempo.

Sin una gobernanza clara, diferentes departamentos pueden adoptar herramientas de IA separadas o contradictorias, creando estándares inconsistentes en torno a la calidad de los datos, la seguridad, el cumplimiento y la medición del rendimiento. El desafío se vuelve aún mayor a medida que la IA se acerca a la toma de decisiones operativas y clínicas. Los líderes necesitan confianza en que los datos subyacentes son precisos, los resultados pueden confiarse y la rendición de cuentas permanece clara cuando las recomendaciones generadas por la IA influyen en los flujos de trabajo.

La preparación de la fuerza laboral es igualmente importante. Los empleados necesitan orientación clara sobre cómo incorporar las recomendaciones generadas por la IA en los flujos de trabajo existentes. Establecer mecanismos de supervisión, criterios de éxito medibles y líneas de responsabilidad claras ayuda a garantizar que las iniciativas de IA permanezcan alineadas con los objetivos de la organización en lugar de convertirse en experimentos tecnológicos desconectados. Las implementaciones exitosas suelen emparejar una gobernanza sólida con una gestión de proyectos disciplinada, que incluye hitos definidos, responsabilidad compartida entre equipos y una voluntad de limitar la personalización innecesaria que puede ralentizar el progreso sin agregar valor significativo.

Las arquitecturas heredadas a menudo son las barreras más altas para el éxito de la IA

Muchos sistemas de atención médica fueron diseñados para flujos de trabajo transaccionales, no para inteligencia en tiempo real. Los sistemas fragmentados, los datos siloeados y la falta de interoperabilidad a menudo crean obstáculos más grandes para la adopción de IA que la tecnología en sí.

Por ejemplo, un grupo de especialidades respaldado por capital privado puede tener que normalizar y migrar datos de cinco plataformas de EHR separadas después de una estrategia de adquisición rápida. Esto subraya un desafío que enfrentan muchas organizaciones de atención médica hoy en día: a medida que crecen a través de fusiones y adquisiciones, los entornos tecnológicos a menudo se vuelven más fragmentados, no menos.

Antes de que la IA pueda ofrecer un valor significativo, las organizaciones deben establecer primero una base de infraestructura unificada capaz de respaldarla.

Mejores decisiones, no más conocimientos

La IA está increíblemente bien equipada para generar un flujo interminable de predicciones, alertas y recomendaciones. Las organizaciones que tengan éxito con esos conocimientos serán aquellas que integren la inteligencia directamente en los flujos de trabajo para reducir la complejidad en lugar de crear ruido adicional.

La mayoría de las organizaciones no necesitan arrancar completamente sus plataformas centrales para estar listas para la IA. El camino más práctico es optimizar los sistemas existentes, mejorar las integraciones y crear una base más sólida que permita a la IA extender tanto el valor como la vida útil de las inversiones tecnológicas actuales.

La IA estratégica es la IA exitosa

Las organizaciones de atención médica están invirtiendo mucho en IA, pero la tecnología sola no determinará quién tendrá éxito. A medida que la IA se integra en los sistemas clínicos, operativos y administrativos, el verdadero diferenciador será la preparación de la infraestructura.

La industria de la atención médica ha pasado las últimas décadas digitalizando registros, modernizando flujos de trabajo y construyendo entornos de atención cada vez más conectados.

La próxima fase determinará si esas inversiones pueden respaldar la inteligencia digital de hoy. Los líderes que se centran exclusivamente en la adopción de IA corren el riesgo de tratar la tecnología como una solución en busca de un problema. Aquellos que se centran en la preparación primero estarán mejor equipados para desplegar la IA de maneras que mejoren la toma de decisiones, mejoren el rendimiento operativo y creen un valor medible en toda la organización.

En la carrera por capitalizar la IA, la pregunta ya no es quién puede adoptar la tecnología más rápido. Es quién puede construir la base más sólida para sostenerla.