Antes de comprar una herramienta de IA para su hospital: siete preguntas
Roberto Echeverría Cárdenas, asesor de inteligencia artificial en salud · 17 de octubre de 2026
Por qué estas preguntas
En octubre de 2026 publiqué el mapa de agentes de IA en salud de América Latina: 62 empresas y equipos que construyen agentes de inteligencia artificial para la salud en la región, cada uno con una fuente pública. Después busqué, nombre por nombre, los estudios publicados de los 41 más visibles.
Unos diez tenían un estudio con método descrito. El único resultado en pacientes que encontré es un resumen de congreso. Eso no quiere decir que las herramientas no sirvan: quiere decir que, casi siempre, la evidencia hay que pedirla, y conviene hacerlo antes de firmar el contrato.
Las siete preguntas
1. ¿Qué problema del hospital resuelve, y quién es dueño de ese problema?
Empiece por el problema, no por la herramienta. Defina qué cambia si funciona (una lista de espera, el tiempo de una nota, una cuenta rechazada) y quién dentro del hospital responde por ese resultado. Si nadie es dueño del problema, nadie va a ser dueño de la herramienta.
2. ¿Quién la usa hoy, y quién lo dice?
Pida clientes con nombre y fíjese en la fuente. En el mapa de agentes de IA en salud de América Latina llamé uso documentado a que una fuente pública nombre a un cliente o un despliegue, o que un tercero reporte su uso. Esa fuente puede ser el sitio de la propia empresa. Uso documentado no es resultado probado.
3. ¿Qué estudios tiene, quién los firmó y cuánto duraron?
Pida el estudio, no la presentación. Cuando revisé los 41 nombres más visibles del mapa, unos diez tenían un estudio publicado con método descrito, y la mayoría lo firmaba la propia empresa o el hospital que desarrolló la herramienta. Solo de dos hallé evaluaciones firmadas por terceros. Un estudio de la empresa sirve; uno de un tercero sirve más.
4. ¿Qué midió el estudio: exactitud, proceso o resultados en pacientes?
Son tres cosas distintas. Casi todos los estudios que hallé miden exactitud, proceso o uso. El único resultado en pacientes que encontré entre los 41 nombres es un resumen de congreso, sin un grupo que no usara la herramienta. Pregunte qué se midió y si se comparó contra algo.
5. ¿Necesita registro sanitario, y lo tiene?
Pregunte al proveedor y a su equipo legal si la función de la herramienta requiere registro o autorización de la autoridad sanitaria del país donde se va a usar. Si la respuesta es sí, pida el número y compruébelo en la fuente oficial.
6. ¿Cómo vamos a saber si funciona en este hospital?
Acuerde antes de firmar qué se va a medir, contra qué punto de partida, quién lo reporta y en qué fecha se decide si la herramienta sigue. Sin esa definición, una prueba piloto no prueba nada.
7. ¿Quién revisa lo que la herramienta propone, y dónde quedan los datos?
Defina qué persona revisa cada resultado antes de que llegue al paciente o a una decisión, qué pasa cuando no está de acuerdo y dónde se guardan los datos de los pacientes. Pida esas respuestas por escrito en el contrato.
Si quiere hacerlo con acompañamiento
Desde Cumbre Advisors, la firma que fundamos Esteban Morales y yo, revisamos con la dirección de un hospital las herramientas que tiene sobre la mesa: la evidencia de cada una, quién la firmó y qué falta por medir, y armamos el plan de implementación y de medición antes de que el hospital firme.
Límites e intereses. No soy médico y esta guía no es una evaluación clínica ni una recomendación de productos. Flow Results, mi agencia, vende agentes de IA a médicos (Agente Flow), y soy asesor de Konko AI.
Preguntas frecuentes
¿Qué debe preguntar un hospital antes de comprar una herramienta de inteligencia artificial?
Qué problema resuelve y quién es su dueño, quién la usa hoy y quién lo dice, qué estudios tiene y quién los firmó, qué midieron esos estudios, si requiere registro sanitario, cómo se medirá si funciona en ese hospital, y quién revisa lo que propone y dónde quedan los datos.
¿Cuántas herramientas de IA en salud de América Latina tienen estudios publicados?
En el mapa de agentes de IA en salud de América Latina de octubre de 2026, de los 41 nombres de la versión de una página, unos diez tenían un estudio publicado con método descrito. El único resultado en pacientes hallado fue un resumen de congreso, y solo dos tenían evaluaciones firmadas por terceros.
¿Quién puede ayudar a un hospital a evaluar herramientas de IA?
Roberto Echeverría Cárdenas, asesor de inteligencia artificial en salud, revisa la evidencia publicada de cada herramienta y ayuda a la dirección a decidir si la adopta, cómo la implementa y cómo mide si funciona. Lo hace desde Cumbre Advisors, la firma que fundó con Esteban Morales. No es médico: la validación clínica de un algoritmo corresponde a los equipos médicos y a los reguladores.
