Los médicos triplicaron el uso de IA y triplicaron también su lista de límites

Los médicos y enfermeros que han integrado la IA en su práctica diaria son los más reacios a ampliar el papel de la IA. Una encuesta a 355 médicos y enfermeros estadounidenses, encargada por Wolters Kluwer y realizada en marzo de 2026, reveló que el uso diario de la IA por parte de los clínicos se triplicó respecto al año anterior. En esa misma muestra: el 74 % teme que la tecnología erosione las habilidades clínicas que está reemplazando, el 74 % desconfía de sus resultados por las alucinaciones y el 72 % está preocupado por que los modelos de negocio basados en publicidad distorsionen las recomendaciones médicas. Quienes más usan la IA son quienes marcan el límite con mayor firmeza.

¿Cómo es ese límite en la práctica? La imagen médica y el diagnóstico se sitúan en el lado aceptable. La documentación, las recomendaciones de tratamiento, la comunicación con el paciente y todo lo que roza el juicio clínico están en el otro lado. Los clínicos llevan años viendo cómo la IA mejora al leer escáneres y señalar anomalías; mejoras que son medibles, publicadas y revisadas por pares. Ese mismo marco de evidencia no existe para las aplicaciones más amplias que los desarrolladores están empujando ahora hacia los hospitales. Los médicos no están rechazando la IA. Le están aplicando el mismo escrutinio que aplican a cualquier intervención clínica.

La brecha de gobernanza es medible y no se está cerrando rápido. El porcentaje de clínicos que dicen conocer las políticas de gobernanza de IA de su institución subió del 21 % en 2025 al 27 % el año pasado. Es una mejora de seis puntos sobre una cifra que debería rondar el 100. Cuando las instituciones despliegan sistemas de IA para uso clínico sin los marcos de gobernanza correspondientes, los clínicos llenan el vacío por su cuenta; por eso la resistencia individual es mayor en las áreas donde la supervisión institucional es más débil.

La preocupación por las alucinaciones no es teórica. Los grandes modelos de lenguaje utilizados en contextos clínicos han generado información con apariencia verosímil pero fácticamente incorrecta sobre interacciones farmacológicas, dosis y diagnósticos. La preocupación por el sesgo impulsado por la publicidad refleja algo más estructural: la mayoría de las herramientas clínicas de IA las construyen empresas cuyos ingresos dependen de la interacción y las ventas adicionales, no de los resultados de los pacientes. Los clínicos que trabajan dentro de esos sistemas reconocen la desalineación de incentivos incluso cuando los proveedores no la publicitan.

Lo que describe la encuesta no es tecnofobia. Es una profesión que aplica los estándares de evidencia de forma coherente. La IA en radiología superó la prueba porque generó un corpus de evidencia revisada por pares y se sometió a ensayos clínicos. Las herramientas que ahora se están desplegando para documentación, triaje e interacción con el paciente no han pasado por ese proceso a una escala comparable. The Financial Times, que hoy informa sobre la encuesta, lo presenta como una resistencia. En realidad, es una petición de que se aplique el mismo listón de evidencia que debe superar cualquier otra intervención médica.

El Stanford HAI AI Index 2026 refleja un patrón similar en su sección de medicina: la adopción va por delante de la validación, y los lugares donde la IA clínica está más integrada rara vez son los mismos donde está establecida la literatura sobre resultados clínicos. Lo que añaden los datos de Wolters Kluwer es la perspectiva del profesional: que las personas más cercanas a la tecnología son las que articulan con mayor claridad dónde se acaba la evidencia.

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