Cada vez es más común el uso de la inteligencia artificial (IA) en la salud. De acuerdo con Statista el mercado tenía un valor global de 11,000 millones de dólares en 2021 pero podría alcanzar una cifra récord de 187,000 millones de dólares en el 2030. A pesar de su crecimiento, en países como México su adopción enfrenta un reto estructural que va más allá de la disponibilidad tecnológica.
Aunque instituciones como la Secretaría de Salud (SSA) han comenzado a explorar el potencial de la IA para mejorar la eficiencia del sistema sanitario, la realidad operativa muestra que gran parte de la información clínica y administrativa sigue fragmentada entre múltiples sistemas, áreas y formatos. Esa fragmentación limita la trazabilidad, dificulta la integración y reduce la capacidad de convertir los datos en decisiones útiles y sostenibles.
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El problema de la IA aplicada en salud en México
En ese contexto, la conversación sobre IA en salud no debería comenzar únicamente en el algoritmo, sino en la operación. Para Bluetab, el principal reto no está solo en imaginar lo que la tecnología puede hacer, sino en construir las condiciones para que realmente funcione.
El contexto financiero tampoco ayuda. Según el informe Panorama de la Salud 2025 (Health at a Glance 2025) de la OCDE, México destina apenas el 5.9% de su PIB a salud, frente al 9.3% promedio de la OCDE, con un gasto per cápita de 1.588 dólares frente a 5,967 dólares.
Lo anterior refleja un sistema con restricciones estructurales para invertir en transformación digital de fondo, por lo que hablar de innovación sin hablar de eficiencia, priorización y capacidad real de implementación deja incompleta la discusión.
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La IA bien aplicada puede reducir el trabajo administrativo del médico
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), hasta el 44% de las tareas administrativas en atención primaria, como documentación, facturación o programación, podrían automatizarse mediante IA, liberando tiempo del personal médico y reduciendo la carga operativa.
El inconveniente es que automatizar no es lo mismo que transformar, y adoptar la IA no es lo mismo que integrarla bien. Sin una base de datos ordenada y confiable, ese potencial sigue siendo, en buena medida, una promesa.
Óscar Hernández Rosales, Country Manager en México y CEO LATAM de Bluetab, señaló que ese punto es crítico. En salud, el valor de la IA depende de la capacidad de convertir información fragmentada en una base útil, gobernada, confiable y accionable.
“En salud, la IA empieza a mostrar más valor cuando ayuda a resolver fricciones muy concretas del sistema como tiempos de respuesta, carga documental, trazabilidad de la información y soporte a decisiones. Pero para que eso ocurra de forma sostenible, primero hay que ordenar el dato, asegurar su calidad y construir una gobernanza que permita usarlo con confianza”, expresó Hernández.
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Los riesgos que implica el uso de la tecnología
Ese enfoque resulta especialmente relevante porque la implementación de IA en salud exige equilibrio entre innovación, privacidad, seguridad y explicabilidad. La OMS ha advertido sobre la importancia de desarrollar estas tecnologías bajo principios de gobernanza, transparencia y protección de las personas.
La discusión de fondo pasa por productividad y capacidad operativa. Bluetab sostiene que los proyectos de datos e IA pueden traducirse en decisiones más ágiles, procesos automatizados, mejor calidad de los datos y reducciones de costos operativos de hasta 30% en ciertos contextos. Por eso, antes de escalar la inteligencia artificial, es necesario hacer escalable el dato.
En este sentido, el debate en México comienza a desplazarse de la adopción tecnológica hacia la capacidad real del sistema para sostenerla. La conversación ya no se centra únicamente en qué puede hacer la inteligencia artificial, sino en qué tan preparados están los hospitales, aseguradoras y proveedores para integrarla de manera efectiva, con estructura, continuidad y confianza.
