Por: Luis Eduardo Pino V. MD, M.Sc, MBA – Fundador de AIpocrates, CEO y Fundador de OxLER
Esta columna es una tradición para esta pausa de inicio de año, cuando nos alejamos del ruido para separar la moda de la señal. No escribo desde la abundancia de Silicon Valley, sino desde la operación real en Bogotá, Lima y Quito, para preguntarnos con honestidad qué tendencias en Inteligencia Artificial (IA) definirán los cambios de nuestros sistemas de salud.
Si tuviera que resumir el mensaje central para 2026, sería este: la IA dejó de ser una innovación para convertirse en infraestructura crítica.
Como el oxígeno o la energía, su valor ya no depende del brillo tecnológico, sino de cómo se gobierna, se integra y se mide. En un sector con márgenes estrechos y legitimidad frágil, la IA será la gran palanca de sostenibilidad o la trampa estratégica más costosa de la década.
Tendencias de IA en salud para 2026
A continuación, las 10 tendencias de IA en salud para 2026, leídas desde una lente latinoamericana:
1. De Copilotos a Agentes de Razonamiento
En 2026 cruzamos el umbral definitivo: pasamos de herramientas que «ayudan» a escribir, a agentes que «piensan» antes de actuar. Ya no hablamos solo de IA generativa rápida, sino de IA de Razonamiento (System 2) y sistemas multiagente.
Estos sistemas no solo chatean; reciben objetivos complejos (ej. «auditar este caso de alto costo»), descomponen tareas, verifican evidencia clínica y escalan decisiones. En la práctica, esto significa la automatización real de la autorización, la auditoría y la conciliación clínico-financiera. El modelo Penta de OxLER, con su enjambre de agentes especializados, es la prueba de cómo esta orquestación libera al humano de la burocracia cognitiva y se convierte en un supervisor inteligente secuencial.
2. La era de la «Sobriedad en la Evaluación»
Entramos en una fase incómoda pero necesaria: el fin de los pilotos de vitrina.
La IA empieza a evaluarse con el rigor de cualquier inversión de capital. No basta con que el modelo «funcione»; debe mover la aguja del P&G o los desenlaces clínicos. La pregunta de 2026 no es «¿tenemos IA?», sino «¿qué dejamos de hacer gracias a la IA y cuánto ahorramos?». Como discutimos en nuestro webinar de EstrategIA, esto exige definir un portafolio implacable de qué procesos se intervienen y cuáles no en cada institución.
3. MLOps y Gobierno como capacidad institucional
Con modelos actuando sobre la vida y el dinero, la operación («Ops») se vuelve más importante que el algoritmo.
El monitoreo de sesgos, drift (degradación) y trazabilidad ya no son temas de TI, son temas de Gobierno Clínico y Riesgo Corporativo. Las Unidades de IA Clínica que hemos apoyado en la estructuración en la región no buscan competir con las grandes tecnológicas, sino gobernar la IA como un activo institucional seguro, auditable y propio.
4. Soberanía Tecnológica: El auge de los SLMs y Edge AI
El stack global de IA se concentra peligrosamente. Para evitar la dependencia y los costos crecientes, la tendencia en Latinoamérica es la eficiencia: Small Language Models (SLMs) y Edge AI.
No necesitamos un modelo gigante en la nube para cada tarea. En 2026, la estrategia ganadora combina modelos masivos para casos complejos con modelos pequeños, privados y locales para la operación diaria. Esto garantiza velocidad, reduce costos y protege la soberanía del dato. No todo se compra, no todo se desarrolla, pero todo se gobierna.
5. Multimodalidad como estándar
Texto, imagen, señales fisiológicas y audio clínico dejan de vivir en silos.
La ventaja competitiva no estará en tener un modelo multimodal, sino en integrarlo en flujos clínicos reales: que el sistema «vea» la imagen, «lea» la historia y «escuche» al paciente para sugerir priorización en tiempo real.
6. IA en el mundo físico: La revolución silenciosa
Mientras la atención estaba en el chat, la verdadera revolución ocurría en la logística, la cadena de frío y la dispensación.
Para sistemas de salud tensionados financieramente, optimizar inventarios y flujos físicos con IA tiene un retorno de inversión superior a muchas iniciativas clínicas exóticas. Referentes como la Fundación Valle de Lili, FCV/HIC, el Hospital Militar y La Cardio ya demuestran que la farmacia y la contratación inteligente son -entre otros- la base de la eficiencia operativa.
7. Colaboración sin mover datos: Datos sintéticos y federados
La fragmentación de nuestros sistemas de salud ha creado una «pandemia» de modelos entrenados con datos insuficientes.
La solución madura en 2026: Aprendizaje Federado y Datos Sintéticos de alta calidad. Esto permite construir evidencia del mundo real y modelos de riesgo robustos sin que los datos sensibles salgan de la institución, superando las barreras de confianza y regulación.
En este entorno de escasez de datos, no podemos darnos el lujo de reconstruir desde cero variables complejas (como «adherencia al tratamiento» o «riesgo de reingreso») para cada nuevo proyecto. Las Feature Stores permiten estandarizar, almacenar y reciclar estas variables clínicas como activos institucionales reutilizables. Combinado con el Aprendizaje Federado y el uso de Datos Sintéticos, esto nos permite escalar la IA y construir evidencia del mundo real sin que la información sensible salga nunca de la institución. Este es además un buen caso de negocio.
8. Gobernanza como ventaja competitiva
La gobernanza deja de ser un freno burocrático para convertirse en un acelerador estratégico.
Las organizaciones que definen claramente quién responde, cómo se valida y qué se permite, escalan diez veces más rápido que las que improvisan. En salud, gobernanza no es papeleo; es protección del paciente y del profesional.
9. La deuda técnica de la mala automatización
Un riesgo subestimado: usar IA para acelerar procesos que, de base, estaban mal diseñados.
La lección aprendida a la fuerza es que antes de automatizar, hay que rediseñar. La IA amplifica tanto la eficiencia como el caos; aplicarla sobre procesos rotos solo genera deuda técnica y operativa acelerada.
10. Verticalización extrema
El valor real se aleja de los modelos genéricos hacia soluciones verticales: auditoría cognitiva, pertinencia terapéutica, gestión de contratos basados en valor y navegación de pacientes. La especialización vuelve a ser la reina de la estrategia.
Matriz de Implicaciones Estratégicas (2026)
| Actor | Implicación Estratégica | Riesgo de inacción | Prioridad IA |
|---|---|---|---|
| EPS / Aseguradores | Gestión técnica del riesgo y auditoría cognitiva | Quiebre por siniestralidad no anticipada | Agentes de Auditoría + Predicción |
| IPS / Hospitales | Plataformas de gestión clínica y del conocimiento | Quedar como «fábricas de servicios» (commodities) | Unidades de IA Clínica + RWE |
| Redes Integradas | Orquestación del viaje del paciente y datos | Fragmentación y ineficiencia operativa | Aprendizaje Federado + Navegación |
| Industria Farmacéutica | Socio en valor y evidencia (Real World Evidence) | Exclusión de modelos de pago innovadores | Datos Sintéticos + Analítica de desenlaces |
| Reguladores | Marcos que habiliten innovación segura | Bloqueo por obsolescencia normativa | Gobernanza y estándares de validación |
| Talento Humano | Uso de IA como «copiloto ognitivo» | Desgaste, burnout y pérdida de relevancia | Alfabetización profunda y URGENTE en IA |
Cierre
La pregunta estratégica para 2026 no es si la IA va a transformar la salud. Eso ya ocurrió.
La pregunta real es quién va a capturar ese valor y quién va a pagar el costo de hacerlo mal.
En Latinoamérica, donde los recursos son limitados pero los problemas son urgentes, la IA exige visión, disciplina y humildad. La ventaja no la tiene quien usa el algoritmo más nuevo, sino la organización que aprende más rápido de sus propios datos y errores. No más esnobismo con la IA.
Como siempre digo: todo profesional de la salud que se sienta reemplazable por una máquina, debería serlo. El reto es transformarse en un profesional de alto rendimiento sobre los hombros de las máquinas, no compitiendo contra ellas; y esto también aplica para las instituciones.
El futuro no se predice, se diseña con responsabilidad.
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