Alfredo Zurdo, Head of Digital Change de Entelgy, reflexiona en IT User sobre ChatGPT Salud y los interrogantes que plantea la inteligencia artificial en un ámbito donde la precisión, la ética y la responsabilidad no son opcionales. La exposición pública de estos desafíos evidencia la necesidad de abordar la innovación tecnológica con una visión estructurada, capaz de equilibrar avance y control.
La evolución de soluciones basadas en modelos de lenguaje confirma un punto de inflexión en la digitalización del sector sanitario. La capacidad de generar respuestas complejas, interpretar información y asistir en procesos clínicos abre nuevas posibilidades, pero también introduce riesgos que no pueden ignorarse. La fiabilidad de las respuestas, la transparencia en el uso de los datos y la trazabilidad de las decisiones se sitúan en el centro del debate. Este contexto exige algo más que tecnología avanzada; requiere criterio, experiencia y una arquitectura que garantice que cada sistema opera dentro de límites claramente definidos.
El conocimiento aplicado en entornos críticos permite abordar estos retos con mayor solidez. La integración de inteligencia artificial en salud implica trabajar sobre sistemas heredados, asegurar la calidad del dato y establecer mecanismos de supervisión que permitan validar cada resultado. La clave reside en diseñar soluciones donde la automatización esté acotada, auditada y alineada con protocolos clínicos. Este enfoque facilita que la tecnología aporte eficiencia en tareas administrativas, optimización en la gestión de la información clínica y apoyo en la toma de decisiones, siempre bajo control humano.
La experiencia en sectores altamente regulados refuerza esta aproximación. Las mismas capacidades que permiten gestionar riesgos en banca o energía resultan esenciales en salud: gobierno del dato, ciberseguridad, cumplimiento normativo y diseño de procesos resilientes. La transferencia de este conocimiento entre industrias acelera la adopción de modelos más seguros y eficientes, evitando errores comunes en fases tempranas de implementación. Este carácter transversal permite construir soluciones más maduras desde el inicio, reduciendo incertidumbre y mejorando la confianza en el uso de inteligencia artificial.
El debate sobre ChatGPT Salud refleja una realidad más amplia: la tecnología avanza a mayor velocidad que los marcos de control que la rodean. Este desfase obliga a replantear cómo se diseñan, despliegan y supervisan las soluciones basadas en inteligencia artificial. La capacidad de anticipar riesgos, establecer límites operativos y garantizar la explicabilidad de los sistemas será determinante en los próximos años. En este escenario, el valor no reside únicamente en el desarrollo tecnológico, sino en la capacidad de aplicarlo con responsabilidad, conocimiento sectorial y una visión orientada a impacto real.
