Transformación Digital en la Gestión Sanitaria: El Rol de la Inteligencia Artificial en la Administración en Salud en América Latina

Digital Transformation in Healthcare Management: The Role of Artificial Intelligence in Healthcare Administration in Latin America

    Fabian Garzón-León 

Resumen

La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo los procesos administrativos en el sector salud, particularmente en América Latina, donde los sistemas sanitarios enfrentan desafíos de eficiencia, cobertura y equidad. Este artículo analiza las aplicaciones actuales de la IA en la administración en salud, destacando sus beneficios, retos éticos y organizacionales, así como casos de uso relevantes. En Colombia, la IA ha comenzado a implementarse en instituciones de salud para optimizar la gestión de citas, monitoreo epidemiológico y distribución de recursos, con resultados positivos. Sin embargo, persisten desafíos como la brecha digital, la protección de datos y la necesidad de regulación. Se concluye que la IA tiene un alto potencial para transformar la gestión sanitaria en la región, siempre que su implementación esté acompañada de políticas públicas claras, inclusión tecnológica y formación del talento humano. Este trabajo busca ofrecer una visión crítica y actualizada sobre el papel estratégico de la IA en la transformación digital del sector salud.

Palabras clave:
Inteligencia artificial, administración en salud, transformación digital, ética, Colombia

Abstract

Artificial intelligence (AI) is redefining administrative processes in the healthcare sector, particularly in Latin America, where healthcare systems face challenges of efficiency, coverage, and equity. This article analyzes current applications of AI in healthcare administration, highlighting its benefits, ethical and organizational challenges, and relevant use cases. In Colombia, AI has begun to be implemented in healthcare institutions to optimize appointment management, epidemiological monitoring, and resource distribution, with positive results. However, challenges such as the digital divide, data protection, and the need for regulation persist. It is concluded that AI has significant potential to transform healthcare management in the region, provided its implementation is accompanied by clear public policies, technological inclusion, and human talent development. This article seeks to offer a critical and updated perspective on the strategic role of AI in the digital transformation of the healthcare sector.

Keywords:
Artificial intelligence, healthcare administration, digital transformation, ethics, Colombia

Introducción

    La administración en salud se enfrenta a una transformación estructural impulsada por la digitalización y la innovación tecnológica. En este escenario, la inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta disruptiva que permite optimizar procesos, reducir costos, mejorar la calidad del servicio y fortalecer la toma de decisiones basada en evidencia. En América Latina, donde los sistemas de salud están marcados por inequidades y limitaciones presupuestarias, la IA ofrece oportunidades significativas para cerrar brechas y modernizar la gestión (García Otzoy, 2025). Colombia no es ajena a esta tendencia: la pandemia por COVID-19 aceleró el uso de tecnologías digitales, incluyendo modelos predictivos basados en IA para el monitoreo de contagios y la asignación de recursos (Jiménez & Izquierdo, 2021). El presente artículo examina el panorama actual de la IA en la administración en salud, con un enfoque especial en el contexto colombiano y latinoamericano, abordando beneficios, desafíos éticos y organizacionales, y experiencias exitosas.

Aplicaciones actuales de la IA en la administración en salud

    Las aplicaciones de la inteligencia artificial en la administración sanitaria son múltiples y diversas. En la actualidad, los sistemas de IA se emplean en la optimización de agendas médicas, la gestión del talento humano, la administración de insumos médicos y el análisis de datos poblacionales para la toma de decisiones estratégicas (Esteban et al., 2023).

    En Colombia, por ejemplo, algunas entidades promotoras de salud (EPS) han comenzado a utilizar algoritmos predictivos para clasificar a los usuarios según niveles de riesgo y asignarles rutas de atención diferenciadas. Estos sistemas también se utilizan para mejorar la gestión de citas médicas y reducir los tiempos de espera, aumentando así la eficiencia y satisfacción del usuario (Universidad Javeriana, 2022).

Beneficios y oportunidades

El uso de IA en la administración en salud ofrece beneficios relevantes para la región:

• Eficiencia operativa: permite automatizar tareas administrativas como la programación de turnos, la facturación y el manejo de historias clínicas, liberando tiempo del personal humano para tareas más complejas (Ortiz Luzuriaga & Briones Morales, 2025).

• Toma de decisiones basada en datos: los modelos predictivos pueden anticipar la demanda de servicios y ayudar en la planeación de recursos humanos y financieros.

• Cobertura ampliada: en zonas rurales o con escasez de personal médico, la IA puede apoyar en la toma de decisiones clínicas remotas o gestión administrativa automatizada.

• Transparencia y trazabilidad: los algoritmos registran cada paso del proceso, mejorando la auditoría, la seguridad y la trazabilidad.

    Estos beneficios se amplifican cuando las instituciones adoptan la transformación digital de forma integral, con apoyo político y marcos legales claros.

Retos éticos y organizacionales

    La implementación de IA en salud plantea múltiples desafíos, en especial éticos y organizacionales. Uno de los más relevantes es la protección de los datos personales de salud, los cuales son altamente sensibles. La legislación colombiana aún no establece normas específicas sobre el uso de IA en salud, lo que genera vacíos frente a temas como consentimiento informado, seguridad de la información y responsabilidad ante errores algorítmicos (Jiménez & Izquierdo, 2021).

    Desde una perspectiva organizacional, otro reto significativo es la formación del personal. Muchos administradores y trabajadores del sector salud no están preparados para interpretar o implementar soluciones basadas en inteligencia artificial, lo que dificulta su adopción efectiva. También persiste una brecha tecnológica entre instituciones urbanas y rurales, lo que limita el acceso equitativo a los beneficios de la IA (Universidad Javeriana, 2022).

Casos de uso relevantes o estudios recientes

    En 2023, el Centro de Implementación de Políticas Públicas para la Equidad en Salud (CIIPS‑IECS) publicó un informe que documenta cómo hospitales de Brasil y México han integrado herramientas de IA para mejorar la gestión hospitalaria, con reducciones de hasta el 30% en tiempos de atención y costos operativos (Esteban et al., 2023).

    En Colombia, la Fundación Santa Fe de Bogotá ha implementado un sistema de IA para la clasificación automatizada de historias clínicas, lo que ha mejorado la trazabilidad de pacientes y la eficiencia del archivo médico. Por su parte, EPS como Sura han desplegado soluciones de IA para segmentar usuarios, predecir enfermedades crónicas y asignar rutas de atención preventiva personalizada (García Otzoy, 2025).

Conclusiones

    La inteligencia artificial representa una oportunidad transformadora para los sistemas de salud en América Latina, en particular para mejorar la eficiencia, calidad y equidad en la administración en salud. En Colombia, su adopción aún es incipiente, pero existen iniciativas prometedoras que demuestran el potencial de esta tecnología para optimizar procesos administrativos y mejorar la experiencia del paciente.

    El futuro de la IA en la administración sanitaria dependerá de políticas públicas orientadas a la regulación, formación del talento humano, inversión en infraestructura tecnológica y promoción de la equidad digital. Es necesario que el desarrollo de estas tecnologías se alinee con principios éticos, garantizando el uso responsable de los datos y el respeto por los derechos de los usuarios. Solo así podrá consolidarse una gestión sanitaria verdaderamente inteligente, humanizada e inclusiva.

Referencias

• Esteban, S., Pérez‑Acuña, K., & Rubinstein, A. (2023). El impacto de la inteligencia artificial en la atención de la salud: Perspectivas y enfoques para América Latina y el Caribe (Documento técnico). Centro de Implementación de Políticas Públicas para la Equidad en Salud (CIIPS‑IECS).  https://clias.iecs.org.ar/publicaciones/impacto-ia-salud-america-latina-caribe/
• García Otzoy, D. (2025, marzo 19). Impulsando la salud en América Latina y el Caribe con inteligencia artificial: Tendencias, desafíos y oportunidades. RECAINSA.. https://recainsa.org/impulsando-la-salud-en-america-latina-y-el-caribe-con-inteligencia-artificial/ 
• Jiménez, A., & Izquierdo, L. (2021). Inteligencia artificial en salud: Perspectiva local y regional. Medicina (Bogotá), 43(4), 620–630. https://encolombia.com/medicina/revistas-medicas/academedicina/vam-135/inteligencia-artificial-salud/#google_vignette
• Ortiz Luzuriaga, D. R., & Briones Morales, V. E. (2025). Inteligencia Artificial en la gestión de los servicios de salud: Estado actual y perspectivas futuras. Revista ASCE, (42), 87–101. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/10224519.pdf 
• Universidad Javeriana. (2022). La integración de la inteligencia artificial en la atención médica: consideraciones éticas. Revista de Medicina de la Javeriana, 60(3), 314–328. https://revistas.javeriana.edu.co/files-articulos/UMED/64-3(2023)/6572567006/index.html