IA en salud: escalan más rápido de lo que miden, según Delo…

Contexto

El 44% de los líderes de planes de salud y sistemas sanitarios en Estados Unidos está escalando inteligencia artificial en toda su organización, pero solo el 18% de ese grupo reporta capacidades maduras para atribuir resultados financieros a esa inversión, según una encuesta del Deloitte Center for Health Solutions ^[2]. La brecha es aún más marcada si se compara con organizaciones en etapas tempranas: tres de cada diez de estas últimas sí reportan esa madurez.

El informe, publicado el 28 de agosto de 2026, advierte que las organizaciones que avanzan más rápido son también las más confiadas en el potencial de la IA. Los "escaladores" planean aumentar inversiones en los próximos 12 meses, esperan recuperar el capital en menos de cinco años y anticipan mayores ahorros y crecimiento de ingresos. El problema, señala Deloitte, es que el capital se mueve más rápido que la capacidad de vincular el gasto con resultados medibles ^[2].

Análisis

El fenómeno no es nuevo, pero la IA lo agudiza. Investigaciones previas ya mostraban que las organizaciones de salud suelen fallar al medir el valor de la tecnología, y esa dificultad crece a medida que aumenta la inversión ^[2]. La encuesta de Deloitte sugiere que la IA está entrando en una fase donde el entusiasmo ya no basta: la inversión sostenida exigirá evidencia.

Para los CFO encuestados, el desafío es conectar el gasto en IA con resultados operativos y financieros de forma consistente. Quienes lo logren estarán mejor posicionados para escalar, ganar confianza de la junta y asignar capital con eficacia. Quienes no, verán que el impulso inicial se agota ^[2].

Aunque el estudio se centra en salud, el patrón es replicable en otros sectores. La presión por adoptar IA —desde reclutamiento hasta gestión de desempeño— suele adelantarse a los mecanismos de control. El riesgo es invertir en herramientas que no resuelven problemas reales o cuyo impacto no se puede demostrar.

Implicaciones para RRHH

Para equipos de RRHH en Latinoamérica, la lección es directa: adoptar IA sin un sistema de medición es una apuesta ciega. La brecha entre escalar y medir no es exclusiva de salud; puede repetirse en cualquier organización que priorice la velocidad sobre la rendición de cuentas.

Algunas acciones concretas:

• Definir métricas antes de escalar: establecer indicadores de éxito —ahorro de tiempo, reducción de errores, mejora en satisfacción del empleado— antes de expandir el uso de IA.
• Asignar responsabilidad clara: designar a un equipo o persona que responda por el retorno de la inversión en herramientas de IA.
• Pilotear antes de generalizar: probar en un área acotada, medir resultados y solo entonces decidir si se escala.
• Vincular IA con objetivos de negocio: evitar proyectos aislados; cada herramienta debe responder a una necesidad operativa concreta.
• Revisar periódicamente: la IA evoluciona rápido; lo que funcionó en un piloto puede no sostenerse a gran escala sin ajustes.

La encuesta de Deloitte también muestra que la confianza no es suficiente. Los líderes que más invierten son los más optimistas, pero esa actitud no reemplaza a los datos ^[2]. En RRHH, donde las decisiones afectan a personas, la falta de evidencia puede erosionar la credibilidad del área ante la dirección y los empleados.

Conclusión

La IA en salud está pasando de la adopción a la rendición de cuentas, según Deloitte ^[2]. Esa transición es un recordatorio para RRHH: escalar tecnología sin medir su valor es un riesgo operativo y financiero. En Latinoamérica, donde los presupuestos suelen ser más ajustados, la disciplina de medición no es opcional. Antes de expandir cualquier herramienta de IA, los equipos deben poder responder una pregunta simple: ¿cómo sabemos que funciona?