¿Son sostenibles las Asociaciones Científicas Médicas en la era de redefinición del conocimiento?

Por Luis Eduardo Pino V., MD, M.Sc, MBA

Fundador de AIpocrates

Recientemente la Asociación Colombiana de Sociedades Científicas (ACSC) abrió una interesante discusión sobre los retos de sostenibilidad de este tipo de agremiaciones en el mundo actual. Esta columna es un resumen de las ideas que tuve el gusto de compartir con los colegas y las publico con el único objetivo de ampliar esa discusión y especialmente generar líneas de acción prioritarias para la evolución de estas comunidades, en un mundo donde el conocimiento se está transformando -no necesariamente para mejorar-

En la historia de la medicina, las asociaciones científicas nacieron para custodiar, curar y difundir el conocimiento. Durante siglos su promesa se ha enfocado en organizar congresos, editar revistas, publicar guías, sostener redes de pares y dar legitimidad a lo que consideramos conocimiento, otros le llaman evidencia. Hoy, esa ecuación está en jaque. Ya no vivimos en la economía del acceso al conocimiento, sino en la de su abundancia a libre demanda: cualquier médico o estudiante puede pedirle a un modelo generativo un compendio de las últimas guías en segundos. El monopolio de la difusión se rompió y, con él, todo el andamiaje de valor que descansaba en el control de la información.

La pregunta incómoda, entonces, es si las asociaciones con su modelo tradicional siguen siendo sostenibles cuando el conocimiento se ha convertido en un “producto ágil” y cuando el valor se juega, más bien, en la capacidad de aumentar, validar y traducir ese conocimiento a decisiones clínicas seguras, equitativas y contextualizadas (especialmente esto).

Esta columna ofrece unas tesis y un posible plan de acción, excusándome previamente por lo pretencioso.

1. El fin del monopolio no es el fin del propósito

El hecho de que ya no monopolizamos la difusión NO elimina la razón de ser; la redefine. El nuevo propósito societario gravita en cuatro verbos:

Aumentar: transformar información abundante en conocimiento aumentado (modelos, agentes autónomos, flujos de trabajo automatizados y ágiles) que integren evidencia viva, contexto local y juicio experto.
Validar: ejercer una función de legitimidad (no de censura) sobre herramientas clínicas y educativas que hoy son transversales como los modelos de gran lenguaje (LLMs) con marcos éticos y de auditoría pública.
Conectar: organizar comunidades activas, horizontales y plurales, en lugar de estructuras rígidas, jerárquicas y estancadas. Esto exige una lectura apropiada de las tribus generacionales.
Traducir: cerrar las brechas entre el “artículo”, la pauta regulatoria, el servicio real y la experiencia del paciente con productos concretos (rutas vivas, micro-credenciales, agentes clínicos, observatorios).

Sobra decir que este giro exige una gobernanza tecnológica de verdad y no solo un comité ad hoc, esta incluye: soberanía y seguridad de datos, auditoría algorítmica independiente, infraestructuras multimodales e inclusivas, y transparencia operativa. Si el mundo cívico ya está discutiendo identidad digital, ciberseguridad y sesgos de IA para procesos de participación masiva, con mayor razón el ecosistema médico debe afrontarlo con rigor: o lo diseñamos bien o seremos víctimas de una desinformación invisible y peligrosa.

La imagen sintetiza la evolución del acceso al conocimiento en medicina, hoy estamos ante una imprenta en nube, me gusta llamarle el conocimiento “aumentado”

2. Lectura honesta de nuestras “tribus” generacionales

Una asociación que habla a “los médicos” en abstracto y genérico pierde. No hay “un” público; hay tribus generacionales con motivaciones, lenguajes y expectativas diferentes. El contenido, los canales, los productos y las métricas deben reflejar esa diversidad.

Generación Z (1997–2010): residentes y médicos jóvenes. Buscan micro-learning, reconocimiento digital, mentoría visible y comunidades activas donde puedan construir (no solo consumir). Valoran espacios y rutas de progresión profesional con impacto en empleabilidad. Un congreso anual no basta, de hecho no les son atractivos, muchos van por obligación social.
Millennials (1981–1996): especialistas en práctica plena. Quieren actualización ágil, networking global real (no selfies), certificaciones útiles para su carrera y acceso a herramientas, ojalá curadas por las asociaciones (agentes autónomos, resúmenes vivos, librerías clínicas contextualizadas).
Generación X y Boomers: decisores y referentes. Buscan incidencia gremial con propósito, gobierno de la profesión, transferencia de legado y plataformas para escalar su liderazgo a la era digital sin perder capital reputacional.
Stakeholders B2B (aseguradores, gobierno, industria farmacéutica): quieren evidencia viva y rápida, observatorios confiables, auditoría de algoritmos, formación de talento y estándares de uso responsable. No más “GPC aburridas”; mejor guías vivas operables en sistemas, con trazabilidad y métricas de impacto. Están urgidos por aliados, no por académicos.

La implicación práctica de esto es la exigencia de una segmentación real de membresías, productos, narrativa e incluso tarifas. La misma “propuesta de valor” para todos no vuelve inclusiva a una asociación; la vuelve irrelevante para muchos.

3. De la “sociedad” a la comunidad activa: rediseño organizacional

Las asociaciones, como empresas de conocimiento requieren cambiar su modelo de negocio tradicional (ver imagen), necesitan estructuras livianas y flexibles, menos verticalismo, más círculos de trabajo con objetivos y OKR (resultados por objetivos críticos) evolucionados, y una mejor gestión de productos para su portafolio. Dentro de las líneas maestras tenemos:

Horizontales, abiertas, flexibles: equipos colaborativos que se organizan por productos más que por comités (p.e. Guías contextuales, Observatorio de datos, Campus Digital, Agentes académicos de IA, Programa de Liderazgo Joven). Líderes con narrativa, no solo con currículo.
Liderazgo transformador: visión estratégica, competencia digital, conducción generacional y ética aplicada. Liderar comunidades no es “hacer más eventos”; es diseñar experiencias de valor sostenidas en el tiempo.
Gobernanza y ética: políticas explícitas para IA, datos y patrocinios; trazabilidad pública de cómo se evalúan algoritmos, se curan contenidos y se gestionan conflictos de interés.

Desde la arquitectura cívica de plataformas digitales sabemos que la inclusión no es solo buena voluntad: requiere infraestructura multimodal (no todo es app), capacidad offline para las regiones, accesibilidad en la nueva estructura a esas regiones y traducciones culturales y de sus realidades en acceso. En medicina, esto aplica doble: si la asociación digitaliza sin esa sensibilidad, amplifica la brecha.

4. Del congreso al campus vivo: rediseño de canales

El congreso anual y la revista indexada siguen teniendo un rol, pero ya no son el centro de gravedad. El nuevo centro es un ecosistema continuo con cuatro piezas:

Campus digital de aprendizaje continuo: micro-cursos, podcasts, clínicas de casos, simuladores y micro-credenciales.
Congresos híbridos de alto impacto: menos horas pasivas, más formatos inmersivos, sesiones clínicas accionables, laboratorios de IA y políticas, sandbox médicos.
Agentes societarios de IA: copilotos clínicos y de educación (RAG con guías vivas, resúmenes críticos, prompts verificados, playbooks por patología), siempre con trazabilidad y disclaimers.
Redes académicas y observatorios: grupos de trabajo con dashboards de evidencia viva, análisis de tecnologías, validaciones de modelos de IA/ML (equidad, seguridad, impacto).

5. Portafolio y sostenibilidad: de cuotas y congresos a licencias, servicios y capital intelectual

El modelo tradicional de cuotas de membresía + inscripciones a eventos + patrocinios, es frágil frente a la volatilidad y a la percepción de poco beneficio. La alternativa no es “dejar de cobrar”, sino cobrar por productos con impacto y transparencia. Hay que tener diferentes opciones para los perfiles diferenciales, por ejemplo:

Membresías segmentadas con paquetes por tribu (acceso al campus, agentes académicos, mentorías, networking global, liderazgo, participación en observatorios).
Suscripciones B2C a servicios de conocimiento (rutas vivas, resúmenes evaluados, playbooks de práctica, bibliotecas de prompts verificados, bases de datos vectoriales).
Licencias B2B: Productos curados integrables a EMR/ERP; observatorios con APIs; auditoría de algoritmos; sandboxes de validación.
Programas premium de liderazgo, diplomacia científica y transferencia tecnológica.
Grants y patrocinios éticos bajo marcos de gobernanza y trazabilidad pública.

El mensaje final de esta sección es simple: las asociaciones son y pueden ser mejores empresas de capital intelectual; su sostenibilidad dependerá de cuán bien conviertan experiencia y legitimidad en productos que crean valor real para médicos, pacientes y sociedad.

6. IA: entre la hipertrofia y la responsabilidad societaria

Ni la banalización tecnoutópica ni el rechazo defensivo sirven. La inteligencia híbrida implica posicionar a la asociación como el órgano garante del uso seguro, equitativo y efectivo de la IA, pero ¿cómo?

Política de IA societaria: alcances, usos permitidos y prohibidos, disclaimers y matrices de evaluación de las herramientas.
Auditoría algorítmica: métricas de desempeño, sesgo, generalización y seguridad; con instancias independientes de revisión.
Soberanía y seguridad de datos: arquitecturas cloud con opciones multirregión, cifrado robusto, trazabilidad verificable; evaluación de proveedores.
Inclusión por diseño: multimodalidad (texto/voz), acceso offline, traducciones; evitar que la adopción de IA deje por fuera a regiones y grupos con menor conectividad.
Currículos de IA clínica e innovación

Las asociaciones no deben “subcontratar” su criterio. Su valor es, precisamente, dar legitimidad allí donde la IA produce información pero no reputación.

7. Líneas de acción concretas

1. Patear la mesa y reorganizarla
Redactar una carta de propósito de 1 página: “Aumentamos, validamos, conectamos y traducimos conocimiento para decisiones seguras y equitativas.” Publicarla y medir decisiones contra ella.

2. Crear el equipo de Rediseño
Equipo multigeneracional con mandato que establezca entre otras: mapa de actores y nuevos productos (agentes, campus, observatorio), guía de IA, política de datos, alianzas técnicas y sus estrategias e indicadores.

3. Lanzar el Campus Digital

4. Prototipos de Agentes Académicos y otros MVPs
RAG con bibliotecas curadas (banco de bases de datos vectoriales). Comenzar con 2-3 guías prioritarias; sandbox con acompañamiento y feedback de expertos.

5. Guías Vivas y Observatorio
Transformar una guía en living guideline y dashboards de adopción; montar observatorio de tecnologías/indicadores para hospitales/secretarías de salud.

6. Segmentación de membresías
Cuatro paquetes (Z, Millennial, Senior/Leader, B2B) con servicios diferenciados. Ajustar boletines y nombrar un community manager por tribu.

7. Gobernanza y ética aplicadas
Publicar política de IA/datos, matriz de conflictos de interés y reportes de sponsors. Establecer Comité de Auditoría Algorítmica externo.

8. Inclusión territorial
Kits offline, alianzas con hospitales de regiones. Evitar la “sociedad capitalina de la IA”.

9. Portafolio B2B
Paquetes para pagadores/IPS: licencia de guías vivas, auditorías de algoritmos, bootcamps de talento, observatorios locales.

10. Nuevas métricas

Más allá de inscritos a congresos:

Transferencia a práctica (checklists, adherencia, tiempos de oportunidad)
Equidad (brechas de acceso y de resultados)
Sostenibilidad (diversificación de ingresos)
Confianza (uso de agentes con human-in-the-loop)

8. El liderazgo que necesitamos (y el que debemos evitar)

Todo lo anterior requiere por supuesto un nuevo liderazgo, con competencias núcleo del “CEO societario”: visión estratégica y de producto, alfabetización en datos/IA, diplomacia gremial con sentido de urgencia, narrativa pública (capacidad de explicar el “por qué” y el “para quién”), y una obsesión por la experiencia del miembro. No confundir liderazgo humano con “competencias blandas”: es, más bien, la combinación de coresponsabilidad y cuidado.

Qué evitar: el eventocentrismo (más horas ≠ más valor), el patronazgo condescendiente a jóvenes, el afán por capturar patrocinios opacos, el marketing vacío de “IA” sin productos auditablemente útiles, y la transformación por PowerPoint. La transformación sucede cuando un residente encuentra, en su celular, un copiloto societario que le mejora una decisión; cuando un jefe de servicio integra guías vivas al flujo del servicio; cuando un paciente se beneficia de una ruta con adherencia medida; cuando un pagador financia un observatorio con trazabilidad pública y paga por el acceso a modelos de datos del mundo real (RWD/RWE).

9. ¿Y si no cambiamos?

El contrafactual es nítido: las comunidades paralelas ya están emergiendo:nativas digitales, rápidas, baratas, globales. Si la asociación no se vuelve una plataforma donde aprender, innovar y liderar con economía conductual, tecnologías, IA y ética, las nuevas generaciones construirán sus propios espacios. Y no estará mal: es selección natural institucional. La pregunta es si preferimos gestionar el legado para que la profesión tenga estándares y legitimidad en la era de la abundancia informacional, o ser solo espectadores de esa transición y quebrarnos en esa espera.

Conclusiones

Las asociaciones nacieron para custodiar el conocimiento. Hoy deben renacer para amplificarlo, validarlo y conectarlo con la sociedad. Nuestro legado no será haber organizado congresos, sino haber creado ecosistemas donde la inteligencia humana y la artificial se potencien al servicio de la medicina y de los pacientes.

Hoy, cada asociación científica es también una empresa de capital intelectual. El desafío no es solo sostenerse financieramente, sino crear nuevos modelos de negocio, diversificar ingresos y ofrecer productos y servicios que generen valor real para médicos, pacientes y la sociedad.

Las nuevas generaciones de médicos ya no buscan pertenecer solo para acceder a conocimiento: eso lo tienen en su cellular o PC. Se unirán si las asociaciones son comunidades abiertas, ágiles, horizontales, donde puedan aprender, innovar y liderar junto con la IA. Si no los incluimos hoy, simplemente construirán sus propios espacios o caerán en otros mañana.

La inteligencia artificial puede producir conocimiento, pero no legitimidad. Las asociaciones científicas tienen la responsabilidad de garantizar que lo que usamos en medicina sea seguro, equitativo y ético. Ese es nuestro valor irremplazable: ser guardianes del propósito, no de la información.