De los pilotos a los agentes: lo que realmente importa a la hora de implementar la IA en la asistencia sanitaria

Muchos equipos quieren «hacer IA» ahora mismo. El problema es que la mayoría de ellos no saben lo que eso significa. O imaginan la IA como una especie de botón mágico que reducirá los costos automáticamente, o la tratan como una palabra de moda para impresionar a los inversores. Por eso fracasan la mayoría de los proyectos de IA.

Por qué fallan los proyectos

Según Harvard Business Review, entre el 70 y el 80% de los proyectos de IA nunca llegan a la producción.¹ Los motivos suelen ser los mismos:

• Nadie es responsable internamente de los resultados.
• El objetivo no está claramente definido.
• El piloto es demasiado grande o demasiado vago.
• No hay un KPI claro para medir el progreso.

Es por eso que organizamos talleres antes de un piloto. Obligan a los equipos a definir el objetivo real. ¿Es una reducción de costos? ¿Es la experiencia del paciente? No son lo mismo. Puedes diseñar un proyecto de IA para ambos, pero no puedes diseñarlo para ninguno de los dos.

Alguien tiene que poseerlo

Los proyectos de IA mueren cuando nadie dentro de la empresa se hace con la propiedad. Las personas externas pueden ayudar a diseñar, implementar y optimizar, pero a menos que alguien interno sea responsable de observar los resultados y actuar con rapidez, el sistema no funciona. No se actualiza, no se detectan los casos extremos y pronto todo el mundo dice: «La IA no funcionó para nosotros».

Durante las pruebas piloto, nuestro equipo gestiona este riesgo monitoreando de cerca a los agentes, probando diferentes escenarios y tiempos de divulgación, y compartiendo información sobre las decisiones proactivas para validar la estrategia. Sin embargo, contar con una contraparte comprometida por parte del cliente es clave para garantizar que las cosas avancen con rapidez y eficacia.

Los pilotos deben ser pequeños

La mayoría de las personas cometen el error de intentar implementar la IA en todas partes a la vez. El mejor enfoque es empezar con algo pequeño: prueba de concepto o un piloto eficiente.

Aquí es donde nuestros talleres juegan un papel clave. Empezamos por identificar los principales puntos problemáticos de su flujo de trabajo actual y centrarnos únicamente en ellos. El taller no es solo un debate, es una sesión de trabajo en la que planificamos el recorrido del paciente, identificamos el área individual con el mayor impacto y nos alineamos en función de un KPI al que debemos hacer un seguimiento. De este modo, el proyecto piloto se basa en un problema claro y en un resultado mensurable.

Por ejemplo: en lugar de automatizar todo el flujo de admisión de pacientes, podríamos empezar con una sola parte: programar citas o recordatorios de seguimiento. Lo validamos en el taller y luego lo repetimos durante el piloto hasta que funcione. Solo entonces nos expandimos. Así es como evitas gastar tiempo y presupuesto.

Elección de un socio

Si estás buscando socios, mira más allá del argumento de venta. Pregúntales:

• ¿Cómo se mide el éxito? ¿Puede compartir ejemplos de KPI de clientes similares?
• ¿Cómo maneja los casos extremos y los comportamientos inesperados de los pacientes?
• ¿Qué ocurre si la IA comete un error y qué medidas de seguridad existen para proteger a los pacientes?
• ¿Cómo apoyas la mejora continua una vez que el piloto esté en marcha?

El socio adecuado no solo le entregará un producto. Le ayudarán a diseñar un proceso que incluya la supervisión, la iteración y los ciclos de retroalimentación. También ofrecerán transparencia, ya que compartirán las ideas de los pilotos, datos sobre lo que funcionó y lo que no, y una hoja de ruta para escalar. Eso es lo que diferencia a un proveedor de un verdadero socio.

Del piloto a la producción

Una vez que tenga un agente que se ejecute correctamente, impleméntelo. No espere a que llegue la perfección. Siempre habrá situaciones que la IA no pueda manejar. Lo que importa es si resuelve una parte del problema lo suficientemente grande como para crear un valor real.

Los proyectos de IA no son estáticos. Necesitan ser monitoreados, actualizados y ampliados. Pero si empiezas con un claro sentido de propiedad, pequeños proyectos piloto y objetivos mensurables, estarás entre la minoría: entre el 20 y el 30% de los que realmente hacen que la IA funcione en la producción.

¿Está listo para explorar la IA en la atención médica?

Si está pensando en utilizar la IA para el recorrido de sus pacientes, el mejor punto de partida es con un taller especializado y un programa piloto simplificado. Le ayudaremos a identificar los puntos problemáticos más acuciantes, a diseñar el agente de IA adecuado y a realizar iteraciones hasta que ofrezca resultados reales.

👉 Reserva un taller gratuito con nuestro equipo y descubra cómo podemos ayudarle a pasar de la fase piloto a la fase de producción.