La inteligencia artificial sin supervisión de TI se extiende en el sector sanitario
El uso de herramientas de inteligencia artificial sin control directo de los departamentos de tecnología ya es una realidad en el sector sanitario. El 79% de las organizaciones sanitarias detecta aplicaciones de IA que operan al margen de la supervisión de TI, mientras que el 88% reconoce que sus infraestructuras no están preparadas para ejecutar cargas de trabajo de IA de forma local.
La combinación de ambos datos refleja una tensión creciente: hospitales, clínicas y otras entidades sanitarias quieren aprovechar las capacidades de la inteligencia artificial, pero muchas todavía no disponen de los recursos técnicos, las políticas internas o los controles necesarios para hacerlo con garantías.
Una adopción que avanza más rápido que la gobernanza
La IA sin supervisión de TI, conocida habitualmente como shadow AI, aparece cuando los empleados incorporan herramientas de inteligencia artificial por su cuenta para automatizar tareas, resumir información, generar textos o analizar datos. Estas soluciones pueden mejorar la productividad, pero también introducen riesgos cuando se utilizan sin criterios comunes.
En el ámbito sanitario, la situación resulta especialmente delicada. Los profesionales trabajan con información clínica, datos personales y procesos en los que un error puede tener consecuencias relevantes. La utilización de servicios de IA no autorizados puede dificultar el control sobre dónde se almacenan los datos, quién accede a ellos o cómo se procesan.
Además, cuando cada departamento utiliza plataformas diferentes, la organización pierde visibilidad sobre las aplicaciones desplegadas. Esta fragmentación complica la aplicación de medidas de seguridad, la evaluación de proveedores y el cumplimiento de las obligaciones relacionadas con la privacidad.
Infraestructuras que aún no están preparadas
El 88% de las organizaciones consultadas admite que su infraestructura no está preparada para soportar cargas de inteligencia artificial de forma local. La cifra apunta a una carencia que va más allá de la capacidad de almacenamiento o procesamiento: también afecta a las redes, la gestión de identidades, la protección de los sistemas y la disponibilidad de personal especializado.
Ejecutar modelos de IA dentro de las instalaciones de una organización puede ofrecer un mayor control sobre los datos, pero exige inversiones y una planificación específica. Los sistemas deben contar con capacidad suficiente para procesar grandes volúmenes de información, mantener un rendimiento estable y garantizar la continuidad del servicio.
Cuando estos recursos no están disponibles, los equipos pueden recurrir a servicios externos en la nube o a aplicaciones de consumo. Estas alternativas pueden ser útiles para determinados casos, aunque requieren una evaluación previa de sus condiciones de uso, medidas de seguridad y tratamiento de la información.
Los principales riesgos para las organizaciones sanitarias
El primer riesgo es la exposición accidental de información sensible. Un empleado puede introducir datos en una aplicación sin conocer cómo se almacenan, si se utilizan para entrenar modelos o en qué jurisdicción se procesan. La falta de visibilidad también dificulta detectar incidentes y responder a ellos con rapidez.
Otro problema es la falta de fiabilidad de los resultados. Las herramientas de IA pueden generar respuestas incorrectas, incompletas o descontextualizadas. En un entorno sanitario, cualquier contenido producido por un sistema automático debe revisarse antes de utilizarse en procesos clínicos, administrativos o de atención al paciente.
También existe un riesgo operativo. Si una herramienta no autorizada deja de funcionar, cambia sus condiciones o pierde acceso a determinados datos, el departamento que la utiliza puede quedarse sin un proceso alternativo. La dependencia de soluciones dispersas reduce la capacidad de la organización para mantener una estrategia tecnológica coherente.
Del bloqueo a un uso controlado de la IA
Prohibir de forma general el uso de inteligencia artificial no parece suficiente para frenar su adopción. La respuesta pasa por establecer una política clara que indique qué herramientas están permitidas, qué información puede utilizarse y qué usos requieren una autorización adicional.
- Crear un inventario de aplicaciones de IA: conocer qué soluciones utilizan los empleados y con qué finalidad.
- Clasificar los datos: diferenciar la información pública, interna, confidencial y especialmente protegida.
- Definir revisiones humanas: exigir validación profesional cuando los resultados puedan afectar a pacientes o decisiones relevantes.
- Evaluar a los proveedores: revisar sus garantías de seguridad, privacidad, disponibilidad y tratamiento de datos.
- Formar a la plantilla: explicar los riesgos de introducir información sensible en herramientas no autorizadas.
La gobernanza será decisiva
La expansión de la IA en la sanidad no depende únicamente de adquirir modelos más avanzados. Las organizaciones necesitan coordinar a los equipos de tecnología, seguridad, cumplimiento normativo y las áreas asistenciales para decidir dónde aporta valor la automatización y cuáles son sus límites.
El dato del 79% revela que la adopción ya se está produciendo, aunque no siempre de manera visible para los responsables tecnológicos. El 88% que reconoce la falta de preparación de sus infraestructuras añade una advertencia: sin una base técnica sólida y unas reglas comunes, el crecimiento de la IA puede aumentar la exposición al riesgo en lugar de mejorar la eficiencia.
Para el sector sanitario, el reto inmediato consiste en transformar el uso disperso de estas herramientas en una estrategia controlada. La inteligencia artificial puede ayudar a simplificar tareas y optimizar recursos, pero su implantación debe avanzar al mismo ritmo que la seguridad, la supervisión y la protección de los datos de los pacientes.
