Por Oscar Lazala
La inteligencia artificial fue, sin duda, uno de los temas más visibles durante la 79.ª Asamblea Mundial de la Salud, celebrada en Ginebra en mayo de 2026. Sin embargo, al revisar con detenimiento las discusiones y resoluciones aprobadas, queda claro que el mensaje central va más allá de la IA en sí misma.
Lo que se está consolidando a nivel internacional es una idea cada vez más clara: la inteligencia artificial solo puede aportar valor real al sector salud cuando existe una base sólida de datos, reglas claras para su gestión y la capacidad de intercambiar información entre sistemas de manera efectiva.
Durante la Asamblea, los Estados Miembros y la Organización Mundial de la Salud insistieron en que las soluciones basadas en inteligencia artificial deben desarrollarse e implementarse de forma segura, ética y responsable. Temas como la transparencia de los algoritmos, la supervisión humana, la reducción de sesgos y la protección de los derechos de los pacientes ocuparon un lugar importante en las conversaciones.
Pero detrás de esos debates hay una realidad más estructural. La conversación global sobre salud digital está entrando en una nueva etapa.
Hace algunos años, gran parte de los esfuerzos se concentraban en digitalizar procesos, implementar historias clínicas electrónicas o ampliar el uso de sistemas de información. Esas iniciativas siguen siendo importantes, pero hoy la discusión se ha desplazado hacia un nivel más profundo: la calidad de los datos, las condiciones para compartirlos de forma segura y las reglas que permiten utilizarlos para mejorar la toma de decisiones.
La razón es sencilla:
Ningún sistema de inteligencia artificial puede producir resultados confiables si trabaja con información incompleta, inconsistente o de baja calidad.
Un modelo de apoyo a la decisión clínica necesita datos clínicos estructurados y bien registrados. Los sistemas de vigilancia epidemiológica dependen de información oportuna proveniente de múltiples fuentes. Las herramientas de gestión sanitaria requieren datos confiables para planificar servicios, asignar recursos y monitorear resultados.
En todos los casos, el desempeño de la tecnología está directamente condicionado por la calidad de la información que la alimenta.
Por eso, uno de los aprendizajes más relevantes que deja esta Asamblea es que la conversación sobre inteligencia artificial no puede separarse de la conversación sobre gobernanza de datos e interoperabilidad. Son temas distintos, pero profundamente conectados.
La experiencia internacional muestra que los países que han logrado avanzar con mayor rapidez en la adopción de tecnologías digitales en salud no comenzaron por los “fierros”. Primero fortalecieron sus capacidades para gestionar datos, establecieron estándares para intercambiar información y desarrollaron marcos de gobernanza que generan confianza entre instituciones, profesionales y ciudadanos.
La inteligencia artificial seguirá ocupando titulares y captando atención. Sin embargo, los avances más importantes probablemente ocurran en áreas mucho menos visibles: la calidad de los datos, la interoperabilidad entre sistemas y las capacidades institucionales para gobernar la información de manera efectiva.
En última instancia, el potencial de la IA en salud dependerá menos de la sofisticación de las implementaciones de sistemas informáticos y más de la solidez de los cimientos sobre los que se construyan. Esa parece ser una de las principales lecciones que dejó Ginebra para los sistemas de salud de todo el mundo.
Nota: Este artículo se basa en documentos oficiales de la Organización Mundial de la Salud (OMS), incluyendo resoluciones de la Asamblea Mundial de la Salud, estrategias globales de salud digital y guías sobre gobernanza e inteligencia artificial aplicadas al sector salud.
Referencias
World Health Organization. (2026). Seventy-ninth World Health Assembly (WHA79): Resolutions and Decisions. Recuperado de:
World Health Organization. (2026). Seventy-ninth World Health Assembly – Daily Updates. Recuperado de:
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