Se espera que Microsoft, Alphabet, Meta y Amazon gasten más de US$700 mil millones en gastos de capital este año —principalmente en centros de datos y hardware de cómputo— a medida que construyen la infraestructura necesaria para respaldar la inteligencia artificial. Para que desembolsos de esa escala sean rentables, la IA tendrá que generar ganancias de productividad significativas en toda la economía, y pocos sectores ofrecen más espacio para demostrarlo que la salud.

El gasto en salud de EE. UU. alcanzó US$5,3 billones en 2024, equivalente al 18% del PIB. Según algunas estimaciones, cerca de US$1 billón de ese total se destina solo a administración. Mientras tanto, la demanda de atención médica sigue superando la fuerza laboral clínica disponible. Si la IA puede reducir el costo de brindar atención mientras libera a los médicos para atender a más pacientes, la oportunidad económica podría ser enorme.

Los principales actores de la IA ya están profundizando su presencia en el sector. Microsoft y Mayo Clinic están desarrollando un modelo de IA de frontera diseñado específicamente para la salud, mientras que Google Cloud y CVS Health han establecido una alianza a largo plazo para impulsar la nueva plataforma Health100 de CVS con Gemini, la familia de modelos de IA de Google. Ambas movidas siguen la misma lógica: llevar la IA a los flujos de trabajo administrativos y clínicos específicos donde se acumulan los costos.

Sin embargo, para los proveedores de salud, la oportunidad de la IA viene con un reloj de por medio. A medida que la mayor eficiencia se refleje en los reembolsos, que hoy genera una ventaja puede convertirse en el punto de referencia que los proveedores deberán cumplir mañana.

La ventana para capturar las ganancias de la IA se está cerrando

Para los proveedores, la economía de la IA puede ser sencilla: reducir el trabajo administrativo necesario para brindar atención disminuye el costo de brindarla. El desafío es que la ventana para beneficiarse de esas eficiencias puede ser limitada antes de que el reembolso las alcance.

Medicare ya incorpora la productividad en las actualizaciones de pagos de hospitales, centros de enfermería especializada, atención domiciliaria y otros entornos. Para 2026, CMS —la agencia que administra Medicare— extendió esa lógica al pago a médicos, aplicando un ajuste de eficiencia del 2,5% al componente de trabajo de ciertos servicios no basados en tiempo. El ajuste refleja las eficiencias que CMS espera que se acumulen en la forma en que se prestan esos servicios con el tiempo.

Eso da a los proveedores una razón para capturar temprano los ahorros impulsados por la IA. Quienes usen la IA para reducir los costos de documentación, admisión o coordinación pueden reducir sus estructuras de costos ahora, antes de que la mayor eficiencia se refleje más plenamente en cómo se les paga. Quienes esperen corren el riesgo de enfrentar la misma presión de pagos sin haber capturado esos ahorros. Con el tiempo, los proveedores más eficientes pueden acentuar esa ventaja reinviertiendo en personal, capacidad y atención.

El verdadero retorno de la IA es lo que sucede después de que el trabajo se acelera

La salud tiene algo que muchos sectores carecen: un lugar claro para destinar las ganancias de productividad que crea la IA. Como la demanda ya supera la fuerza laboral clínica disponible, el tiempo liberado de la documentación, la programación o la admisión no tiene por qué significar menos personas haciendo el mismo trabajo. Puede significar que más pacientes reciban atención más rápido.

Capturar ese valor requiere empezar por el trabajo, no por la tecnología. Las mejores oportunidades a menudo están a la vista: la documentación que mantiene a un médico frente a una pantalla, un proceso de admisión que retrasa el acceso o una referencia que se estanca entre entornos de atención. El éxito también debería ser igual de concreto. La IA debe devolver a los médicos tiempo significativo, permitirles pasar más tiempo de calidad con los pacientes o eliminar trabajo innecesario en lugar de simplemente trasladarlo a otro lugar.

Considere a un paciente que pasa de un hospital a una atención posaguda. Una referencia retrasada o información faltante puede desencadenar llamadas telefónicas y seguimiento manual, retrasar la atención y aumentar el riesgo de reingreso. Si la IA ayuda a que esa transición se realice correctamente la primera, el valor va más allá de una referencia más rápida: puede eliminar trabajo y costos posteriores mientras el paciente recibe atención antes. Una herramienta que ahorra cinco minutos pero agrega otro inicio de sesión, silo de datos o transferencia simplemente ha trasladado la carga.

Los proveedores también deben decidir de antemano qué harán con la capacidad que generen. El tiempo devuelto a los médicos puede significar atender a más pacientes o aliviar la presión sobre una fuerza laboral ya sobrecargada. Cuando esas ganancias de productividad reducen el costo de brindar atención, pueden fortalecer los márgenes y crear más espacio para invertir en personal, ampliar el acceso y mejorar la atención.

La apuesta de US$700 mil millones necesita retornos en el mundo real

La próxima fase del auge de la IA se medirá menos por cuánta capacidad de cómputo se construye y más por lo que las empresas pueden hacer con ella. La salud ofrece una prueba inusualmente trascendental: ¿puede la IA eliminar suficientes costos y fricciones de una industria masiva para cambiar su economía mientras amplía la cantidad de atención que puede brindar?

Las grandes tecnológicas ya han comprometido cientos de miles de millones de dólares para construir la infraestructura de la IA. La pregunta más difícil es si esa tecnología puede producir productividad a una escala que haga que la inversión valga la pena. La salud puede ser uno de los lugares más claros para averiguarlo. Los indicadores a observar son concretos: si las herramientas de IA pasan de pilotos al trabajo de documentación, admisión y referencias donde se ubican los costos, y cómo cambian las estructuras de costos de los proveedores a medida que la eficiencia se incorpora a las reglas de pago.

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