Durante un año, investigadores de Tata Consultancy Services y MITSloan Management Review analizaron el influjo de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en seis industrias clave, entre ellas la salud. El capítulo dedicado a esta industria se titula Intelligent Choice Architectures in the Life Sciences and Health Care Sectors. Sus conclusiones muestran que el impacto de la GenAI ya no se limita a mejorar procesos, sino que facilita construir “arquitecturas de decisión inteligentes”. Aunque el concepto puede sonar complejo, en la práctica significa que la GenAI ya es capaz de diseñar los entornos en los que se toman decisiones.
Michael Schrage, investigador de MITSloan y coautor del informe, señaló que la inteligencia artificial (IA) ya no sólo sirve para realizar análisis. Ahora, mediante la presentación de nuevas opciones y la predicción de resultados ayuda a las empresas a guiar sus elecciones. De acuerdo con él, el impacto de la GenAI deriva de que sus modelos «no sólo aprenden de las decisiones. Aprenden cómo mejorar el entorno en el que se toman esas decisiones. Eso no es analítica: es arquitectura», señala Shrage.
De acuerdo con el estudio, las organizaciones que utilizan GenAI han logrado mayor productividad y eficiencia. Es decir, consiguen reducir costos y generar nuevas oportunidades de crecimiento. Ashok Krish, líder de prácticas de IA en TCS, comentó: «La IA se traslada desde la automatización de tareas hacia la construcción de entornos superiores de decisión en situaciones complejas y multifactoriales. Eso permite resultados más trazables y con mayor responsabilidad».
Alcances del impacto de la GenAI en salud
El estudio revela que en el ámbito de la salud el impacto de la GenAI es transformador en áreas muy importantes. Destacan la realización ensayos clínicos; el diagnóstico; la atención médica, y el desarrollo de fármacos. En esto último, la IA potencia el trabajo de los científicos y facilita seleccionar las moléculas con mayor probabilidad de éxito. Ello resulta en una reducción del 20 al 30% del tiempo necesario para descubrir nuevos medicamentos. Además, facilita bajar los costos asociados entre 30 y 40%.
Sankaranarayanan Viswanathan, vicepresidente y líder de innovación empresarial en la oficina de tecnología corporativa de TCS, los alcances del impacto de la GenAI ya se vislumbran con claridad. De acuerdo con él, «el verdadero reto no es simplemente tomar mejores decisiones. Se trata de reconocer que las decisiones son el resultado de las opciones que priorizan u omiten. Se necesitan sistemas que fomenten arquitecturas de elección inteligentes y permitan a la organización ver, comprender y actuar con conciencia».
Además, continúa el directivo, «una IA responsable exige claridad no sólo en los resultados, sino también en las opciones consideradas, las prioridades evaluadas y las compensaciones aceptadas. Sin esto, los sistemas inteligentes asumirán silenciosamente la autoridad de decisión, a menudo sin supervisión ni recurso».
