de acuerdo a InformesSe espera que la IA en el mercado de la salud crezca a una tasa compuesta anual del 38,6% entre 2025 y 2030. Al final del período previsto, su valor alcanzará los 110.610 millones de dólares.
Este sentimiento positivo del mercado ha llegado a las bases. Los titulares prometen diagnósticos más rápidos, operaciones más inteligentes y menores costos. Los pacientes están empezando a esperar experiencias impulsadas por la IA. Los cuidadores están listos para armarse con la última tecnología de inteligencia artificial. Los líderes del sector sanitario han comenzado a invertir fuertemente en IA para la atención sanitaria.
Todo el mundo quiere una porción del creciente pastel del mercado. Todo el mundo cree que añadir IA transformará instantáneamente la productividad.
He realizado más de 50 consultas sobre la implementación de IA con organizaciones de atención médica. Ninguno de ellos dejó de formular la pregunta: ¿Cuándo empezaremos a ver los beneficios de la IA en nuestras cuentas?
Bueno, la triste respuesta es: llevará mucho más tiempo de lo que imagina o espera.
Los datos históricos lo demuestran. Esto es exactamente lo que estamos presenciando hoy. Al menos a corto plazo, los proyectos de implementación de IA no lograrán ningún resultado tangible.
¿Significa esto que no deberías molestarte en subirte al tren de la IA? En absoluto. La pérdida momentánea de productividad (¡y tal vez incluso de ganancias!) es sólo el primer paso. Si planifica y hace todo bien, cuando los beneficios se manifiestan, el esfuerzo vale la pena.
La experiencia coincide conCurva de productividad J“La teoría de Brynjolfsson, Rock y Syverson. El patrón recurrente es claro: con la nueva tecnología, las ganancias de productividad (y, por extensión, ¡los beneficios financieros!) van por detrás de las expectativas. Sin embargo, a largo plazo, las ganancias comienzan a aparecer. Quienes han hecho la inversión cosechan sus beneficios, mientras que aquellos que no han terminado se sienten excluidos. Las ganancias surgen con el tiempo cuando las organizaciones realizan cambios como:
- Reimaginar los flujos de trabajo de atención médica para que la IA sea lo primero
- Transformar la cultura organizacional de la capacitación práctica a la automatizada
- Reestructurar la organización para adaptarla a nuevas funciones y responsabilidades de la IA.
Pero esto no ayuda al hecho de que la curva de la IA en la atención sanitaria está debilitando el liderazgo. Entonces, ¿qué se puede o se debe hacer durante un período de contracción de la curva J para prepararse para un aumento?
Esto es lo que puedo decirles según mi experiencia ayudando a más de 10 organizaciones de atención médica a implementar soluciones de inteligencia artificial a nivel empresarial.
1. Acepta llegar tarde como parte del viaje.
No hay una manera fácil de decir esto: hay que aceptar llegar tarde. Cuando comencé a trabajar con hospitales en la implementación de IA, noté un patrón recurrente: incluso los líderes más entusiastas terminaron frustrados en cuestión de semanas. Con el tiempo, me di cuenta de que el consejo más importante que podía darles era simplemente: esperen y acepten los retrasos. Aceptar que el aumento de la productividad lleva tiempo cambia la conversación de “¿Por qué no funciona?” a “¿Qué podemos hacer diferente para llegar más rápido?”
Las organizaciones que adoptan una mentalidad de curva en J tienen menos probabilidades de abandonar proyectos prematuramente. Esto los hace más propensos a obtener beneficios a largo plazo.
2. Centrarse en la cultura, no solo en el código
La IA en la atención sanitaria no se trata sólo de construir modelos precisos. Se trata de crear una cultura que confíe y aproveche los conocimientos de la IA. Al principio, vi que equipos altamente capacitados dudaban en utilizar los resultados de la IA porque tenían miedo de cometer errores. Una organización con la que trabajé pasó meses integrando perfectamente la IA en su flujo de trabajo. Sin embargo, sólo vieron resultados reales cuando fomentaron la experimentación y dejaron de obligar a todos a seguir el mismo flujo de trabajo. Mi consejo para los líderes: inviertan en personas y mentalidades tanto como inviertan en tecnología. Sin él, la curva J parecerá más pronunciada de lo que realmente es.
3. Reimaginar el flujo de trabajo en torno a la IA, y no al revés
La mayoría de las organizaciones sanitarias tienen flujos de trabajo obsoletos. Las cosas han estado sucediendo de la misma manera desde el primer día y las organizaciones creen que se puede agregar IA a su flujo de trabajo. Pero no es así como funciona la inteligencia artificial. Al menos no bien. No puedes agregar una capa de IA a tu flujo de trabajo y luego quitarla todos los días. En cambio, lo que hay que hacer es diseñar nuevos flujos en torno a los conocimientos proporcionados por la IA. Naturalmente, esto provocará fricción y resistencia. Los médicos, enfermeras e incluso los pacientes, todos acostumbrados a las formas tradicionales de trabajo, no estarán contentos. Pero si se planifican adecuadamente, los nuevos flujos de trabajo impulsados por IA son muy prometedores y productivos.
4. Invierta en colaboración multifuncional
Los proyectos de IA fracasan cuando los equipos trabajan en silos. En mi experiencia, las personas que tienen éxito incluyen a todos (médicos, operaciones, científicos de datos, líderes) que hablan entre sí desde el principio. El objetivo es simple: plantear inquietudes, alinear incentivos y dejar claro quién posee qué. A menudo dirijo talleres en los que estos grupos discuten escenarios, interpretan los resultados del modelo y definen el éxito juntos. Puede parecer lento al principio, pero esta alineación es lo que ayuda a los equipos a superar la difícil fase inicial de la curva J.
5. Mida las señales tempranas, no solo los resultados
Esperar un retorno de la inversión fijo demasiado pronto es una trampa. Los signos reales aparecen de formas más silenciosas:
- Los médicos están adaptando su forma de trabajar.
- Decisiones más rápidas e inteligentes
- Mejor cumplimiento de los protocolos
Una vez trabajé con un gran sistema de salud donde las alertas de IA parecían ser ignoradas. Pero el seguimiento del compromiso reveló que los equipos estaban experimentando formas de incorporar conocimientos en el cuidado diario, pero no en voz alta. Cuando el retorno de la inversión se hizo evidente en los resultados de los pacientes meses después, la adopción ya se había convertido en una parte integral de su cultura. Las pequeñas victorias son importantes. Es la señal de que estás en el camino correcto, incluso antes de que los números te alcancen.
6. Voluntad de repetir, no perfecta
No existe un modelo de IA perfecto y listo para usar. En el sector sanitario, los datos son confusos, inconsistentes y siempre cambian. Pero la clave es aceptar la repetición y no esforzarse por alcanzar la perfección. Continúe mejorando los modelos, pruebe sus suposiciones y adáptese a los protocolos cambiantes o las necesidades de los pacientes. Cada ciclo iterativo hace que los pronósticos sean más precisos y, a menudo, revela información operativa que nunca antes había visto. Con el tiempo, estas pequeñas mejoras se suman para producir resultados significativos.
7. La mentalidad de liderazgo determina el éxito
En última instancia, las iniciativas de IA aumentan o disminuyen según el liderazgo. La tecnología por sí sola no bastará para llevar a cabo un proyecto. Trate la IA como una capacidad estratégica y la curva J se volverá manejable. Trátelo como una herramienta rápida para ahorrar costos y la decepción estará casi garantizada. Los líderes deben:
- Espere reveses tempranos
- Desafiar hábitos arraigados
- Promover la confianza, el aprendizaje y la rendición de cuentas.
El objetivo no es sólo la implementación Amnistía Internacional. El objetivo es crear las condiciones en las que la IA pueda tener un impacto real y duradero en la atención al paciente, la productividad de los cuidadores y los resultados organizacionales. En más de una docena de organizaciones de atención médica, estos siete principios se han mantenido consistentemente válidos: la curva J es real, pero completamente navegable. La IA en la atención sanitaria no es una carrera corta, es una maratón. Las organizaciones que lo gestionan reflexivamente, con paciencia y claridad son las que liberan su verdadero potencial.
Acerca de Pratik Mistry
Mistry Pratik Es el vicepresidente ejecutivo de consultoría tecnológica en radixweb. Como experto en tecnología y estratega, ayuda a las empresas a impulsar el crecimiento de los ingresos mediante el desarrollo de programas de vanguardia y asociaciones basadas en valores. Fuera del trabajo, Prateek disfruta explorar nuevas cocinas y ver las últimas películas.
