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Antes de implementar IA en salud, necesitamos aprender a hablar su idioma.

En los últimos meses hay una conversación que aparece cada vez con más frecuencia en salud: inteligencia artificial.

La escuchamos en congresos, reuniones de marketing, presentaciones de startups, proyectos de innovación y conversaciones sobre el futuro de clínicas, laboratorios y empresas farmacéuticas.

Y mientras más me acerco a este mundo, más clara tengo una idea:

antes de preguntarnos cómo implementar IA, necesitamos entender de qué estamos hablando.

No para convertirnos en programadores.

Sino porque difícilmente podremos identificar una buena oportunidad, evaluar una solución o participar en una conversación estratégica sin conceptos como LLM, agentes, tokens, vectores o SaaS todavía nos resultan completamente ajenos.

De digitalizar a hacer las cosas de una manera diferente

Durante años, la transformación digital en salud estuvo asociada principalmente a digitalizar procesos que antes eran manuales.

Pasamos de historias clínicas en papel a historias clínicas electrónicas. De llamar por teléfono para conseguir una cita a reservarla online. Incorporamos CRM, telemedicina, WhatsApp, automatizaciones y nuevos canales para relacionarnos con médicos y pacientes.

Todo eso sigue siendo importante.

Pero la IA incorpora una posibilidad adicional: que la tecnología no solo almacene o transporte información, sino que pueda interpretarla, generar contenido, conversar y, en determinados escenarios, ejecutar acciones.

Ahí empieza una nueva etapa.

Una clínica, por ejemplo, puede pasar de tener un formulario digital para solicitar una cita a contar con un sistema capaz de comprender que un paciente busca un dermatólogo el jueves por la tarde, consultar disponibilidad y ayudarlo a completar la reserva.

Desde afuera puede parecer una mejora pequeña.

Desde la gestión, puede significar cientos de interacciones resueltas de una manera completamente diferente.

¿Dónde están las oportunidades?

En salud todavía tenemos una enorme cantidad de procesos repetitivos, información fragmentada y experiencias que pueden ser mucho más simples.

La IA abre oportunidades para mejorar la gestión de centros médicos, automatizar determinadas tareas, analizar grandes volúmenes de información, facilitar el acceso a conocimiento y crear experiencias más personalizadas.

Y para quienes trabajamos en marketing en salud, también abre una conversación muy interesante.

Podemos empezar a pensar en cómo comprender mejor las necesidades de nuestras audiencias, analizar interacciones, optimizar contenidos, automatizar procesos, personalizar experiencias o conectar de una manera más inteligente los diferentes puntos del journey.

Pero creo que nuestra oportunidad va incluso más allá de utilizar una nueva herramienta.

Quienes trabajamos en marketing solemos estar muy cerca de tres variables fundamentales: las personas, el negocio y la experiencia.

Si a eso le sumamos una mejor comprensión de la tecnología, podemos participar de manera mucho más activa en la identificación de problemas y en el diseño de nuevas soluciones.

No necesitamos saber construir un modelo de inteligencia artificial.

Sí necesitamos poder preguntar:

¿Qué problema estamos intentando resolver?

¿Qué parte de esta experiencia podría ser mejor?

¿Qué información necesitamos?

¿Qué debería hacer la tecnología y qué debería seguir haciendo una persona?

¿Cómo sabremos si realmente estamos generando valor?

Y para llegar a ese nivel de conversación hay un primer paso bastante básico: entender el vocabulario.

Un pequeño diccionario para empezar

Estas son algunas de las palabras que, desde mi experiencia acercándome al mundo HealthTech, considero útiles para comenzar:

Inteligencia Artificial (IA)
Es el concepto más amplio. Incluye tecnologías capaces de realizar tareas como interpretar información, reconocer patrones, generar contenido o apoyar diferentes procesos.

LLM — Large Language Model
Es un modelo de inteligencia artificial especializado en comprender y generar lenguaje. Es parte de la tecnología detrás de herramientas conversacionales como ChatGPT.

Token
Son las pequeñas unidades en las que un modelo procesa el lenguaje. Las palabras, partes de palabras o signos pueden convertirse en tokens para que el sistema pueda trabajar con ellos.

Vectores
Son representaciones matemáticas que permiten a un sistema identificar relaciones de significado. Por ejemplo, reconocer que “ardor de estómago” puede estar relacionado semánticamente con información sobre “acidez”, aunque las palabras no sean exactamente iguales.

Chatbot
Es una herramienta diseñada para conversar con un usuario. Puede funcionar mediante reglas predefinidas o incorporar IA para comprender conversaciones más naturales.

Agente de IA
Va un paso más allá de conversar. Dependiendo de sus permisos e integraciones, puede utilizar herramientas y realizar determinadas acciones. Por ejemplo, interpretar que un paciente desea una cita, consultar una agenda y ayudar a reservarla.

SaaS — Software as a Service
Es software al que accedemos como un servicio, generalmente a través de internet y mediante una suscripción. Muchas plataformas de gestión clínica, CRM y herramientas de marketing funcionan bajo este modelo.

Ecosistema digital
Es el conjunto de plataformas, canales, datos y tecnologías que interactúan alrededor de una organización. Una web, WhatsApp, CRM, agenda, historia clínica, herramientas de IA y analítica pueden formar parte del mismo ecosistema.

Entender antes de implementar

Probablemente dentro de poco incorporaremos muchas palabras nuevas a esta lista.

Y seguramente algunas de las tecnologías que hoy nos parecen novedosas pasarán a formar parte de nuestra rutina profesional.

Por eso creo que el reto no es memorizar definiciones.

Es desarrollar suficiente comprensión para poder participar en la conversación.

En un mercado como el nuestro, donde todavía estamos descubriendo muchas de estas posibilidades, también tenemos una oportunidad: aprender mientras este cambio está ocurriendo.

No necesitamos convertirnos todos en especialistas en inteligencia artificial.

Pero quienes trabajamos en salud sí podemos empezar a comprender su lenguaje, cuestionar dónde realmente aporta valor y contribuir a construir soluciones que tengan sentido para profesionales, organizaciones y, sobre todo, pacientes.

Ese es también uno de los motivos por los que nace Conectados en Salud.

Un espacio para explorar, aprender y conectar temas que cada vez tienen más puntos en común: salud, marketing, tecnología, innovación y comportamiento.

Porque antes de implementar la próxima gran herramienta, quizá la mejor pregunta sea más sencilla:

¿entendemos realmente qué estamos intentando construir?