La inteligencia artificial generativa hace referencia a sistemas de inteligencia artificial (IA) capaces de crear nuevos datos, imágenes, texto u otros tipos de contenido original. Estos sistemas utilizan modelos generativos, como las Redes Neuronales Generativas (GAN) o los modelos de lenguaje generativos, para producir información que no ha sido previamente vista o creada supone una disrupción con respecto a la IA tal y como la veníamos conociendo hasta hace unos pocos años. Todo ello se debe fundamentalmente a esa capacidad creativa, que no está acotada y que se aplica sobre diferentes tipos de naturalezas de datos. Un ejemplo de cómo ha sacudido el ecosistema tecnológico esta inteligencia artificial generativa es el número de meses que ha tardado la aplicación chat GPT en adquirir millones de usuarios. Estos y otros parámetros fueron abordados en la reunión del Comité de Innovación del Instituto para el Desarrollo e Integración de la Sanidad (Fundación IDIS), en la que Ángel de Benito y Marta Villanueva, secretario general y directora general de la entidad, señalaron que “desde la sanidad privada llevamos tiempo trabajando en proyectos basados en inteligencia artificial que pretenden aportar mayor agilidad en los procesos y una personalización del tratamiento de cada paciente. De hecho, desde la Fundación IDIS hemos puesto en marcha iniciativas tanto de formación como de trabajo que implican el manejo de datos con herramientas de IA que permiten que los pacientes puedan tener una mejor atención”.

Durante la sesión, en la que participaron Luisa Bautista, Managing Director, Iberia Health Lead, Accenture, y Daniel Hidalgo, Health & Public Service Data & AI Lead, Accenture, se ha analizado el impacto de la inteligencia artificial generativa que hay en el ámbito de los grupos hospitalarios y profesionales sanitarios, así como en el de las aseguradas. Para ello han explicado los potenciales casos de usos desde un punto de vista de automatización o enriquecimiento del trabajo del empleado en estos ámbitos. Este análisis se articuló sobre cuatro elementos fundamentales: palancas de crecimiento de negocio, mejora de la asistencia, empoderamiento del trabajador e impulso de las operaciones de la organización. A modo de reseña, explicaron que en el ámbito sanitario hay ejemplos claros de uso de esta tecnología, como puede ser la estandarización de las conversaciones entre médico y paciente (historia clínica) o la generación de datos sintéticos (información generada artificialmente que imita patrones y características de datos reales sin representar información real específica) para elaborar estudios clínicos. En el ámbito de las aseguradoras pusieron como ejemplo el uso inteligente de esta tecnología en la solicitud y autorización de una prestación sanitaria, entre otros aspectos.

Para concluir, indicaron que el abordaje de la inteligencia artificial generativa no puede basarse únicamente en el caso de uso, sino que tiene que tener en cuenta aspectos tanto éticos como de gestión del cambio e impacto en los usuarios, entre otros. Para ello considera relevante la creación en las organizaciones de un centro de excelencia de inteligencia artificial generativa que ayude a articular la estrategia.