UY Press - Agencia uruguaya de noticias

02.03.2026

Imagine que su médico le recomienda un tratamiento revolucionario basado en inteligencia artificial (IA) que promete diagnosticar enfermedades con precisión casi perfecta. Suena prometedor, ¿verdad?

Pero hay detalles que probablemente desconoce: entrenar uno de estos sistemas puede costar más de 100 millones de dólares solo en electricidad y consume tanta energía como una ciudad pequeña durante meses. Y nadie puede garantizarle que realmente funcione mejor que un médico experimentado.

Esta es la paradoja de la IA aplicada a la medicina: promesas extraordinarias con una factura económica y ambiental que pocos muestran abiertamente. Como advirtió recientemente The Guardian, la inversión global en esta tecnología alcanza ya aproximadamente el 15% de la deuda total de Estados Unidos, pero el retorno de inversión es negativo o extremadamente lento. La diferencia entre lo que nos venden -una inteligencia casi mágica- y lo que existe -sistemas probabilísticos frágiles que requieren supervisión humana constante- es abismal.

Para las autoridades políticas responsables de los sistemas de salud en América Latina, esta brecha entre fantasía y realidad plantea un desafío urgente: ¿cómo regular una tecnología que promete revolucionar la medicina pero que podría estar construida sobre fundamentos económicos inestables? La Organización Mundial de la Salud ya alertó que solo unos pocos países tienen estrategias nacionales reales para implementar salvaguardas. El resto navega a ciegas.

Aquí emerge el primer problema de gobernanza: entre tres y cuatro empresas privadas del sector tecnológico manejan presupuestos superiores a los de países medianos. Esta concentración corporativa diluye dramáticamente la capacidad regulatoria de los Estados nacionales, como advirtieron los investigadores del Real Instituto Elcano. Mientras los gobiernos discuten principios éticos, estas corporaciones definen de facto cómo funcionarán los sistemas que terminarán diagnosticando enfermedades, recomendando tratamientos o decidiendo qué pacientes tienen prioridad.

La situación es paradójica: los países consideran la IA como activo de seguridad nacional y temen que, si regulan demasiado por razones éticas, sus rivales sin escrúpulos tomarán ventaja. Resultado: las normativas consensuadas se ignoran "en nombre de la soberanía" o, peor, de la competitividad económica.

Tres modelos de gobernanza: Europa, Estados Unidos y China

El panorama regulatorio global se divide en tres grandes aproximaciones, cada una con implicaciones diferentes para América Latina.

Europa considera que los sistemas informáticos son de "alto riesgo" y requieren evaluaciones rigurosas, transparencia y supervisión humana constante. Pero incluso este modelo tiene grietas: la decisión sobre si un sistema es realmente de alto riesgo queda, sorprendentemente, en manos de la empresa proveedora.

En Estados Unidos la administración Biden intentó establecer principios. Con el cambio de administración en 2025, incluso estas protecciones limitadas están siendo desmanteladas bajo el argumento de eliminar "barreras a la innovación".

China desarrolló medidas administrativas obligatorias que exigen a los proveedores cumplir con un control estatal centralizado. Dado el peso de China en el comercio global y su creciente influencia en infraestructura tecnológica de países en desarrollo, su modelo regulatorio probablemente afectará significativamente muchas naciones sin capacidad para desarrollar marcos propios.

La ausencia que grita: América Latina y África

Lo más preocupante es lo siguiente: cuando la ONU analizó las siete iniciativas globales más importantes sobre gobernanza de IA, descubrió que solo siete países participaron en todas ellas. América Latina contribuyó apenas un 5% a la producción normativa global sobre IA, y África solo un 2%.

Esta exclusión no es accidental. Significa que las reglas del juego se están escribiendo sin nuestra voz, respondiendo a contextos completamente ajenos a nuestras realidades sanitarias. ¿Tiene sentido adoptar marcos regulatorios diseñados para países con sistemas de salud universales bien financiados, cuando un numero relevante de hospitales en Latinoamérica y en Africa carecen de insumos básicos?

Los datos personales: el nuevo petróleo sin refinería

Hay otro aspecto urgente: los datos de salud de nuestras poblaciones se están convirtiendo en combustible gratuito para entrenar modelos de IA de empresas multinacionales. Como advierte la Declaración de la Asociación Médica Mundial sobre IA en Atención Médica, el historial médico de un paciente no debería ser "combustible gratuito" para entrenar modelos comerciales. Sin embargo, muchos países carecen de marcos legales robustos que protejan estos datos mientras permiten su uso beneficioso.

El Reglamento General de Protección de Datos europeo establece que las personas tienen derecho a no estar sujetas a decisiones automatizadas con impacto legal significativo basadas únicamente en procesamiento sin intervención humana. Pero en América Latina, ¿cuántos países tienen legislación equivalente específica para IA médica? ¿Cuántos ciudadanos saben que un algoritmo podría estar decidiendo si reciben o no un tratamiento?

El principio del "médico en el circuito"

La OMS y la Asociación Médica Mundial coinciden en algo fundamental que las autoridades deben convertir en exigencia legal: el concepto de "inteligencia aumentada" en lugar de "inteligencia artificial". La diferencia es crucial. La inteligencia aumentada implica que la tecnología debe potenciar, nunca suplantar, el juicio médico.

Esto se traduce en el principio del "médico en el circuito": un médico con licencia debe revisar y conservar autoridad final sobre cualquier entrada de IA antes de que impacte la atención clínica. No puede existir el "fue la máquina" como excusa. Pero para que este principio no sea solo retórica, las autoridades deben regular condiciones laborales que lo hagan posible. Un médico sobrecargado puede terminar aceptando recomendaciones sin análisis crítico suficiente.

La trampa de la individualidad y el dilema del retorno de inversión

La IA puede ser excelente personalizando tratamientos para casos individuales, pero la salud pública requiere intervenciones para poblaciones vulnerables completas. Si un sistema de diagnóstico cuesta decenas de miles de dólares por licencia anual, ¿estará disponible en hospitales públicos rurales? ¿O solo en clínicas privadas de élite?

En febrero de 2025 la Unión Europea anunció InvestAI (200,000 millones de euros) mientras Estados Unidos anunció una alianza privada por 500,000 millones de dólares. Estas cifras astronómicas plantean una pregunta incómoda: ¿la IA médica mejora realmente los resultados de salud, o solo optimiza la facturación? Los indicadores de éxito real deberían ser reducción de mortalidad y mejora de calidad de vida, no mayor número de procedimientos facturables.

Responsabilidades concretas para autoridades latinoamericanas

¿Qué deben hacer las autoridades políticas? Las responsabilidades se agrupan en tres ejes fundamentales:

a)     Desarrollar estrategias nacionales reales con presupuesto específico, no documentos declarativos. Exigir transparencia radical: ningún sistema de IA debería usarse en decisiones médicas si no puede explicar sus conclusiones. Legislar responsabilidad clara en caso de error: no es aceptable decir "lo dijo la máquina" como excusa eximente. Establecer evaluaciones de impacto en derechos humanos previas a cualquier implementación, realizadas por organismos independientes. Auditar continuamente sistemas en funcionamiento con capacidad de suspender inmediatamente aquellos que muestren sesgos o errores sistemáticos.

b)     Legislar quién puede acceder a los datos personales de la salud individual, en qué condiciones, con qué finalidades, y cómo se distribuyen beneficios económicos derivados. El modelo debe ser claro: los datos pertenecen a los ciudadanos, el Estado los custodia, y cualquier uso comercial requiere consentimiento informado explícito y retribución justa. Garantizar supervisión humana calificada mediante condiciones laborales que hagan posible el principio del "médico en el circuito": cargas de trabajo razonables, formación continua en alfabetización digital, protocolos claros sobre cuándo confiar en recomendaciones de IA.

c)       Evitar la tentación de adquirir tecnología solo porque está de moda. El Estado debe estar atento a "vendedores de espejitos de colores", pero debe tender la mano a quien ofrece cambios realmente favorecedores basados en evidencias. Cada peso invertido en IA es un peso que no se invierte en médicos, enfermeras o infraestructura básica. La decisión debe basarse en evidencia clínica sólida de que realmente mejoran resultados de salud y son costo-efectivos comparados con alternativas más simples. Incluir evaluaciones costo-beneficio obligatorias, transparencia total en contratos, cláusulas de rendimiento que permitan rescindir contratos si los sistemas de IA no cumplen promesas, y auditorías independientes de eficacia clínica real versus la declarada en campañas de marketing.

Conclusiones

El verdadero "santo grial" de la IA en medicina no será el sistema más inteligente, sino el más justo. Para alcanzarlo, las autoridades políticas de América Latina deben actuar ahora, con urgencia, pero también con prudencia, navegando entre el rechazo paralizante por miedo y la adopción acrítica por moda.

El antídoto contra sistemas que tomen control sobre decisiones médicas fundamentales es mantener los ojos bien abiertos: usuarios informados, profesionales capacitados, regulación robusta, supervisión continua, y voluntad política para priorizar el bienestar de las personas sobre los intereses comerciales de corporaciones tecnológicas poderosas. La salud de nuestras poblaciones y la sostenibilidad financiera de nuestros sistemas de salud están en juego.

Nota elaborada con el apoyo de herramientas de IA generativa de lenguaje, bajo supervisión y edición de los autores.

Referencias

1. Milmo D. (2026, 17 enero). Why trillions of dollars are at risk with no guarantee of AI reward. The Guardian. https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/17/why-trillions-dollars-risk-no-guarantee-ai-reward
2. Asociación Médica Mundial, Declaración sobre IA en Atención Médica, Oporto, octubre 2025.
3. Real Instituto Elcano, "Geopolítica de la IA", abril 2024.
4. Reglamento de IA de la Unión Europea (EU AI Act), 2024.
5. González Mama M et al. "Gobernanza global de la IA: ¿quién regula, con qué enfoque y para quién?", Centro de Estudios en Libertad de Expresión (CELE), Buenos Aires, junio 2025.
6. Pérez-Ugena, M., "Análisis comparado de los distintos enfoques regulatorios de la IA", Anuario Iberoamericano de Justicia Constitucional, 2024.