Ayer al ir a pedir cita para una prueba médica oí cómo la recepcionista le explicaba e informaba a una chica sobre el uso de la Inteligencia Artificial para tomar notas en su cita con el médico, facilitándole a este esa labor y así poderse concentrar en la consulta en si. Esto que ya se empieza a aplicar en este caso en Canarias ya se ha implantado en muchos lugares del mundo y de esto va el caso de uso de esta semana.
Hay un ladrón silencioso al que los médicos de Estados Unidos le pusieron nombre hace años, el pajama time, o el tiempo en pijama. Son esas horas después del trabajo o incluso nocturnas, ya en casa, que muchos profesionales sanitarios dedican a terminar los informes clínicos que no pudieron completar durante la consulta. Esas horas robadas al descanso y a sus familia se han convertido en una de las principales causas de agotamiento dentro de la profesión. Esta semana y coincidiendo con la anécdota anterior, leía el estudio que la Cleveland Clinic acababa de publicar en una revista científica del grupo Nature y he sabido que debía dedicarle el caso de la semana: la Inteligencia Artificial en la Cleveland Clinic. Con ella se ha conseguido, que más de 4.800 médicos documenten sus consultas hablando —simplemente atendiendo al paciente— y, de paso, nos ha ofrecido una lección magistral que no va de algoritmos, sino de cómo se implanta la tecnología cuando se hace realmente con criterio.
Qué hace un scribe de IA en la consulta
La tecnología en cuestión se llama ambient AI scribe, básicamente un asistente de documentación clínica por voz. Con el consentimiento del paciente ( el mismo que le estaba explicando la recepcionista a la chica como contaba al inicio), el sistema escucha la conversación de la consulta y redacta automáticamente la nota médica estructurada, que el profesional revisa, corrige y firma. No diagnostica ni decide: escribe. Libera al médico de teclear mientras explora, quitándole de mirar más a la pantalla que a la persona que tiene delante.
La Cleveland Clinic no es un actor cualquiera para probarlo. Hablamos de uno de los sistemas hospitalarios más prestigiosos del mundo: 23 hospitales, 276 centros ambulatorios y en torno a 80.000 empleados. Cuando una organización así publica sus resultados con detalle —en este caso en npj Health Systems, con revisión por pares y firmado por su directora médica de información, la doctora Amy Merlino—, merece la pena leer despacio.
Primero comparar, después decidir: seis meses de piloto
Lo primero que hay que tener en cuenta en este caso es lo que sucedió antes de firmar ningún contrato. Durante seis meses, la clínica puso a competir a cinco soluciones distintas de scribe de IA con más de 300 profesionales de 20 especialidades y unos 25.000 encuentros clínicos documentados, según contó Fierce Healthcare. No seleccionaron por la marca, ni por la demo más brillante, lo hicieron por la calidad de la documentación, la satisfacción de los médicos y la facilidad en la implantación. Según reconoció Beth Meese, directora ejecutiva de salud digital, «La tecnología de algunos era significativamente mejor que la de otros».
¿Quién ganó ? Una empresa emergente, Ambience Healthcare, con datos que justificaban la decisión, dado que obtuvo un 80 % de adopción entre los profesionales del proyecto piloto —dos y tres veces más que otras soluciones probadas—, siendo un 67 % de médicos declarando menor carga cognitiva, un 32 % más de tiempo cara a cara con el paciente y casi la mitad de tiempo administrativo fuera de horario: exactamente un 49,6 % menos de pajama time. En febrero de 2025 firmaron una alianza exclusiva de cinco años.
Seis meses comparando antes de comprar. Cuántos proyectos fallidos se habrían evitado con esa sola costumbre.
El despliegue como producto: 16 semanas y 4.000 médicos
La segunda lección llega con el despliegue, y es la que da título al estudio. A partir del 10 de marzo de 2025, la clínica incorporó la herramienta a más de 4.000 médicos de ambulatorios en menos de 16 semanas, organizados en cuatro fases: primero quienes ya usaban otros sistemas de dictado, después la gran masa de atención primaria y, por último, especialidades más complejas. De los 6.130 profesionales elegibles, 5.748 completaron la formación —obligatoria antes de recibir el acceso— y 4.826 llegaron a utilizar la herramienta.
Nada se dejó a la improvisación. Un grupo de patrocinadores ejecutivos marcaba dirección y retiraba obstáculos, un consejo operativo se reunía cada semana con cinco equipos —tecnología, facturación, formación, producto clínico y seguimiento— y un chat de soporte atendido por personas funcionaba las 24 horas, con dos minutos de tiempo medio de respuesta y más de 900 consultas resueltas durante el arranque. Hay un detalle que como consultora me parece brillante, y que recogió healthsystemCIO, los pagos al proveedor se vincularon a hitos de adopción real. Ambience no cobraba por licencias instaladas, sino por médicos formados y funcionando en cada oleada.
El proveedor no cobra por instalar. Cobra por conseguir que la gente lo use.
La Inteligencia Artificial en la Cleveland Clinic, en cifras
Doce meses después del arranque, los resultados publicados hablan por sí solos ya que suscribe más de 3,5 millones de consultas documentadas con IA y una utilización del 70 % de los encuentros clínicos entre los usuarios consolidados. Para entender la magnitud, los estudios previos sobre esta misma tecnología reportaban adopciones de entre el 20 % y el 42 %, con una utilización mediana del 52,5 %. En medicina de familia y medicina interna la utilización supera el 80 %.
Pero el dato que más me llama la atención no es el tecnológico, sino el humano, la satisfacción de los médicos alcanza un 96,6 %, con un indicador de satisfacción y lealtad de 60 —una cifra que ya quisieran muchos productos de consumo—, y un 60 % de los profesionales afirma que esta herramienta aumenta su probabilidad de seguir ejerciendo la medicina. En un momento en que los sistemas sanitarios de medio mundo pierden talento clínico por agotamiento, una tecnología que ayuda a retener vocaciones vale más que cualquier ahorro operativo.
Qué podemos aprender las empresas de aquí
Sé lo que muchos estarán pensando, «yo no dirijo un hospital con 80.000 empleados». Evidentemente yo tampoco, pero si que llevo suficientes proyectos en los que he acompañado a organizaciones de todos los tamaños, con lo que puedo afirmar que este caso se puede traducir por qué no a una pyme canaria o española, dado que sus claves no dependen del presupuesto, dependen del método.
Primera: compara antes de comprar, con tu gente y con tus casos reales. No hace falta medio año ni cinco proveedores; basta un mes, dos alternativas y tres personas de tu equipo midiendo lo que importa. Segunda: trata la implantación como un producto, no como un trámite. Formación antes del acceso, soporte que responda rápido y alguien liderando y retirando obstáculos cada semana. Tercera: vincula lo que pagas a la adopción real. Si tu proveedor solo cobra por instalar, el riesgo del fracaso es todo tuyo, si en cambio cobra por conseguir uso efectivo, están remando en la misma dirección. Y cuarta, a la que creo que hay que ponerle quizás la mayor importancia: elige proyectos de IA que devuelvan tiempo a las personas para aquello que solo las personas saben hacer. En la Cleveland Clinic, ese «aquello» es mirar al paciente a los ojos y centrarte única y exclusivamente en él. Esto en tu negocio también existe, y seguro que sabes dónde está.
Durante años o incluso hoy mismo, nos han contado que la IA en sanidad llegaría como un diagnóstico infalible o un robot cirujano, pero su primera victoria masiva ha sido otra, mucho menos ambiciosa pero mucho más humana, quitarle papeleo a quien nos cura. Resolver primero lo que agota a las personas, me parece la dirección a tomar, la más fiable para cualquier organización que esté decidiendo hoy por dónde empezar con la Inteligencia Artificial y también teniendo presente que la excelencia no consiste en presumir de la herramienta más avanzada, sino en lograr que la herramienta le devuelva a tu equipo las horas que le estaba robando el proceso, para dedicarlo a aquello que da valor real.
¿Cuál es el «tiempo en pijama» de tu empresa: esas horas que tu equipo pierde en tareas que ya podría estar haciendo una máquina bajo su supervisión?
