La inteligencia artificial ya está en salud.
No necesitamos esperar a que llegue.
Los profesionales la utilizan para buscar información, resumir documentos, organizar ideas, preparar materiales educativos, explorar hipótesis o comprender conceptos complejos. Al mismo tiempo, los pacientes ya interactúan directamente con herramientas de inteligencia artificial para preguntar por síntomas, interpretar resultados, conocer tratamientos o intentar comprender aquello que les preocupa antes —o después— de una consulta.
La pregunta, por tanto, ya no es si utilizaremos inteligencia artificial.
La pregunta es:
¿sabemos interactuar con ella de manera que aumentemos la calidad y confiabilidad de las respuestas que obtenemos?
Usar IA no significa saber interactuar con IA
Abrir una herramienta de inteligencia artificial y escribir una pregunta es sencillo.
Pero existe una diferencia considerable entre preguntar:
“¿Qué hago con este paciente?”
y construir una interacción en la que se especifique el contexto, el objetivo, los datos disponibles, las restricciones, el tipo de razonamiento requerido y, especialmente, aquello que el modelo no debe asumir.
Esta diferencia es relevante en cualquier disciplina.En salud puede ser crítica.
Una respuesta redactada con seguridad, coherencia y lenguaje técnico puede parecer correcta y, sin embargo, contener información incompleta, inferencias injustificadas, datos desactualizados o incluso información falsa.
La fluidez lingüística de una respuesta no constituye evidencia de su veracidad.
Por eso, desarrollar competencias para interactuar con inteligencia artificial debe ir mucho más allá de aprender una colección de “prompts efectivos”.
El prompt es solo el comienzo
Un buen prompt permite proporcionar mejores instrucciones al modelo.
Podemos definir el rol que necesitamos, aportar contexto, establecer un objetivo, delimitar la tarea, solicitar determinado formato y establecer restricciones.
Eso mejora considerablemente la interacción.Pero en salud necesitamos un nivel adicional.
Necesitamos aprender a interrogar la respuesta.Por ejemplo:
¿Qué parte de la respuesta está sustentada en evidencia y cuál es una inferencia? ¿Qué información falta para responder adecuadamente?
¿Qué supuestos está haciendo el modelo?
¿Existen explicaciones alternativas?
¿Qué evidencia podría contradecir la conclusión?
¿La fuente citada realmente sostiene la afirmación?
¿La información está actualizada?
¿Qué elementos requieren necesariamente valoración profesional?
Aquí ocurre un cambio fundamental.
El profesional deja de utilizar la IA únicamente como generadora de respuestas y comienza a utilizarla como una herramienta con la que establece un proceso de razonamiento supervisado.
De obtener una respuesta a construir confiabilida
En mi opinión, la competencia emergente no debería llamarse simplemente prompting.
El objetivo profesional debería ser desarrollar la capacidad de construir interacciones más confiables con inteligencia artificial.
Esto implica, al menos, tres niveles.
1. Formular.
Saber proporcionar contexto, objetivo, datos relevantes, límites e instrucciones suficientemente precisas.
Cuestionar
No aceptar automáticamente la primera respuesta. Solicitar supuestos, contradicciones, incertidumbres, alternativas y datos faltantes.
3. Verificar.
Contrastar las afirmaciones relevantes con evidencia científica, guías clínicas, fuentes institucionales y conocimiento profesional.
El tercer nivel es especialmente importante.
Podemos mejorar enormemente una interacción con IA y aun así obtener una respuesta equivocada.
La IA puede apoyar el razonamiento; la verificación sigue siendo indispensable.
¿Y qué ocurre cuando quien pregunta es el paciente?
Este es quizá uno de los aspectos que más deberían interesarnos como profesionales de la salud.
Nuestros pacientes también están utilizando estas herramientas.
Probablemente algunos llegarán a consulta después de haber preguntado a una inteligencia artificial qué significa un síntoma, qué enfermedad podrían tener o qué tratamiento deberían recibir.
Prohibir o desacreditar esa conducta difícilmente resolverá el fenómeno.
Tenemos otra posibilidad: desarrollar alfabetización en inteligencia artificial también desde la educación para la salud.
Podemos enseñar a los pacientes a distinguir entre orientación e indicación clínica; a reconocer cuándo una respuesta requiere valoración profesional; a no modificar tratamientos basándose únicamente en una conversación con IA; y a identificar fuentes confiables.
Esto introduce una responsabilidad nueva para los profesionales.
Ya no tendremos únicamente que saber utilizar estas tecnologías.
También tendremos que saber acompañar a nuestros pacientes en su utilización.
Una competencia que apenas estamos construyendo
La inteligencia artificial generativa continuará evolucionando.
Los modelos serán mejores, tendrán acceso a más información y probablemente se integrarán progresivamente en los procesos asistenciales.
Pero ninguna evolución tecnológica elimina una responsabilidad fundamental:
el criterio clínico.
Por el contrario, cuanto mayor sea la capacidad de la tecnología para producir respuestas convincentes, mayor será nuestra necesidad de distinguir entre una respuesta plausible y una respuesta suficientemente sustentada para el contexto en el que pretendemos utilizarla.
Por eso considero que el desafío actual no consiste simplemente en enseñar a los profesionales de la salud a “usar ChatGPT” o a escribir prompts.
El desafío es desarrollar una competencia más amplia:
saber formular, cuestionar, verificar y decidir qué hacer con una respuesta generada por inteligencia artificial.
Ese es el punto donde la alfabetización digital comienza a convertirse en competencia profesional.
Y quizá también sea una de las capacidades que tendremos que incorporar muy pronto a la formación de los profesionales de la salud.
La IA ya está en salud.
La diferencia estará en cómo aprendamos a interactuar con ella.
De esta reflexión nace nuestro primer piloto introductorio gratuito para profesionales de la salud.
Un espacio de 60 minutos para comenzar a desarrollar competencias en la construcción de prompts clínicos y, sobre todo, aprender a cuestionar y mejorar las respuestas obtenidas con inteligencia artificial.
4 de septiembre | 6:00 p. m. CDMX |
En línea
Cupo limitado.












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