Luego de muchos años de evolución, la inteligencia artificial va dejando de ser una promesa científica para convertirse en una tecnología con capacidad real de transformación para muchas industrias y verticales de negocios. Desde la manufactura y la logística hasta el comercio y los servicios financieros, las organizaciones están incorporando soluciones basadas en IAs para optimizar procesos, mejorar la productividad y fortalecer la toma de decisiones. El impacto de estas IAs no solo se mide en eficiencia operativa, sino también en la capacidad de generar indicadores accionables que abren nuevas oportunidades de negocio.

En el campo de la salud donde, en el pasado inmediato, la tecnología ha generado algunos cambios disruptivos, el proceso de adopción inicial de IAs se mantuvo por debajo de otros rubros. Sin embargo, según un reporte de Strategy& (PricewaterhouseCoopers), el mercado global de inteligencia artificial aplicada a la salud podría alcanzar los USD 868 mil millones para 2030, impulsado tanto por el ahorro de costos como por la creación de nuevos ingresos. Además, datos de Statista para el campo denominado como Digital Health, muestran que la proporción de fondos orientados a IAs pasó de 7% en 2015 a 42% en 2024, una señal clara del crecimiento exponencial de la inversión y adopción de estas tecnologías en el sector. Esta evolución tiene el potencial de transformar la prestación, la gestión y la experiencia de la atención médica.

En Argentina, la adopción de IAs en salud atraviesa un momento de expansión. Financiadores, centros médicos y healthtechs locales están aplicando modelos predictivos y herramientas de automatización que mejoran la eficiencia y la calidad del servicio. Algunos de estos casos se presentaron recientemente en el IA Day organizado por la Cámara de la Industria Argentina del Software (CESSI), donde se compartieron soluciones que van desde la segmentación inteligente de pacientes -para acciones de prevención de baja o identificación de grupos de alto consumo- hasta modelos predictivos que optimizan la gestión de recursos médicos. Estas innovaciones permitieron, por ejemplo, incrementar la retención de afiliados en un 10% y reducir hasta un 15% los costos médicos gracias a la detección temprana y la prevención focalizada. También se abordaron herramientas de automatización de informes clínicos que reducen en un 75% los tiempos administrativos, liberando al personal médico para tareas de mayor valor. Otras iniciativas, vinculadas a redes inteligentes de servicios de salud que integran a laboratorios, profesionales y empresas tecnológicas, están conformando ecosistemas colaborativos que agilizan el acceso a soluciones médicas. Incluso los sistemas de reclutamiento automatizado para ensayos clínicos lograron disminuir en un 30% los tiempos de búsqueda de voluntarios y aumentar significativamente la trazabilidad de datos.

Estos ejemplos confirman el rumbo general de que las inteligencias artificiales no reemplazan la experiencia de las personas, sino que la potencian. Las IAs cooperan en una evolución -basada en mejor calidad de datos- hacia una medicina preventiva y predictiva. El desarrollo de estos modelos de IA -y los indicadores que producen para paneles de control inteligentes- contribuyen a construir un sistema sanitario más sostenible.

Las IAs colaboran en el cambio estructural de la gestión sanitaria: transforman datos dispersos en información accionable y esa información en decisiones clínicas más seguras y en una gestión más costo-eficiente. De esta manera, la inteligencia artificial se hace impulsora de un modelo de atención que no sólo trata enfermedades, sino que ayuda a prevenirlas. En definitiva, busca consolidar en la realidad una máxima aspiracional del mundo de la salud: prevenir y cuidar de forma personalizada.

(*) Gustavo Ángel Riesgo: Chairman de Inamika<>TOTS. Miembro del HUBia de la CESSI