“La tecnología es un siervo útil, pero un amo peligroso.”

Christian Lous Lange[1]

 

1. Cuando el cálculo invade el lenguaje del cuidado

            Vivimos un tiempo en el que el lenguaje de los algoritmos ha dejado de ser una cuestión técnica para convertirse en una auténtica gramática social. Los algoritmos ordenan lo que vemos, condicionan lo que leemos, jerarquizan lo que consideramos relevante, modulan nuestras formas de relación y van moldeando, casi sin advertirlo, nuestra manera de interpretar la realidad. No solo organizan datos, también distribuyen atención, aceleran decisiones y reducen la complejidad a patrones previsibles. En ese contexto, no resulta extraño que hayan penetrado con fuerza en el ámbito sanitario, donde prometen más precisión diagnóstica, mayor eficiencia organizativa, menos carga burocrática y mejores resultados clínicos, tal como plantean la Organización Mundial de la Salud, la OCDE y varias revisiones[2],[3],[4],[5].

            Pero precisamente ahí aparece la paradoja. Cuanto más hablamos de algoritmos, más hablamos también de la necesidad de “humanización de la sanidad”. Y quizá convenga detenerse un momento en ese deseo, tan repetido como confuso. La sanidad, en sí misma, no se humaniza. Un sistema, una organización o un modelo carecen de humanidad propia. No sienten, no escuchan, no acompañan, no consuelan, no sostienen el miedo ni interpretan un silencio. Lo que sí puede ser humanizada —o deshumanizada— es la atención que se presta dentro de ese sistema. Son las prácticas, los vínculos, los modos de presencia y las decisiones concretas de quienes prestan atención, las que impregnan de humanidad, o de su ausencia, a las instituciones sanitarias. Cuando confundimos la estructura con la relación, corremos el riesgo de creer que basta con rediseñar procedimientos o acuñar el término para resolver aquello que depende, sobre todo, de la calidad moral, comunicativa y cuidadora de la atención y de quienes tienen la capacidad y competencia para hacerlo posible¹,[6].

            La inteligencia artificial (IA), por tanto, no entra en un terreno neutro. Entra en un espacio profundamente humano, el del encuentro entre personas y profesionales que responden técnica, ética y relacionalmente a sus necesidades y demandas. Y ese encuentro no puede reducirse a una secuencia de datos, por sofisticada que esta sea. Las revisiones sobre IA en enfermería muestran beneficios potenciales claros en monitorización, predicción clínica, apoyo a decisiones, organización del trabajo y eficiencia operativa. Pero esas mismas revisiones subrayan también riesgos nítidos, como sesgos, opacidad, dependencia tecnológica, despersonalización, problemas de privacidad y debilitamiento de dimensiones éticas y sociales del cuidado si la implementación se guía solo por la productividad²,³. En paralelo, los estudios con personas insisten en algo elemental y decisivo, como el que la confianza en el uso de IA aumenta cuando hay supervisión humana, comunicación clara, transparencia, protección de datos y preservación del vínculo relacional[7].

            No estamos, por tanto, ante una disputa entre técnica y humanismo, como si hubiera que elegir entre precisión o cercanía, entre innovación o cuidado. Ese planteamiento es falso. El problema no es la técnica. El problema es convertirla en criterio rector de la atención, subordinando a ella todo lo demás. Porque cuando la eficiencia deja de ser un medio para convertirse en un fin, el riesgo no es solo organizativo; es antropológico. Empezamos a mirar a las personas desde lo que puede medirse más fácilmente de ellas y dejamos en la penumbra la incertidumbre, la fragilidad, el pudor, el temor, la esperanza, la compasión, la soledad o la necesidad de ser comprendidas sin prisa, es decir, aquello que, siendo decisivo, no cabe del todo en un registro. La lógica algorítmica tiende a valorar aquello que puede capturar; el cuidado, en cambio, obliga a atender también aquello que apenas se deja nombrar.

            Desde la perspectiva enfermera, esta cuestión adquiere una relevancia aún mayor. Porque cuidar nunca ha consistido solo en ejecutar correctamente una técnica, sino en articular conocimiento, juicio profesional, presencia, comunicación y acompañamiento. Las enfermeras no se agotan en el control de variables fisiológicas, aunque las necesiten. Su sentido más profundo aparece cuando esas variables se integran en la vida concreta de una persona. No basta con detectar con rapidez una arritmia, anticipar un deterioro clínico o ajustar un riesgo mediante predicción automatizada. Todo eso importa, y mucho. Pero importa tanto o más saber mirar a quien recibe ese diagnóstico, entender cómo lo interpreta, qué teme, qué no comprende, qué calla, qué necesita para afrontar la situación y qué apoyos tiene —o no tiene— para sostenerse. Ahí es donde los algoritmos encuentran su límite y donde los ritmos del cuidado se vuelven irrenunciables²,³,⁶.

            Porque, en efecto, frente al imperio de los algoritmos conviene reivindicar también los ritmos. No desde la retórica del lenguaje, ni desde un falso y caduco romanticismo de tiempos supuestamente más humanos, sino como una categoría profesional, ética y política del cuidado. El ritmo del cuidado no es lentitud ineficiente. Es ajuste. Es saber cuándo intervenir y cuándo esperar; cuándo hablar y cuándo callar; cuándo explicar, cuándo repetir y cuándo simplemente permanecer. Es reconocer que no todas las personas procesan igual la información, ni todos los cuerpos responden al mismo compás, ni todos los sufrimientos admiten la misma cadencia, ni todas las personas requieren la misma respuesta. Cuidar es también acompasar la competencia profesional al tiempo vital de quien necesita ser cuidado, a sus expectativas, su entorno, su situación. Es huir de la estandarización para asumir la personalización, escapar de la rutina para dar cabida a la diversidad.

            Y ahí emerge una verdad incómoda y habitualmente rechazada para los discursos triunfalistas sobre la automatización. Porque puede haber una atención técnicamente impecable y, sin embargo, humanamente deficiente. La evidencia reciente sigue mostrando que la empatía, la comunicación centrada en la persona y la calidad relacional de la atención se asocian con mayor satisfacción, mejor adherencia y mejores resultados percibidos⁵,[8]. Incluso los trabajos sobre modelos generativos y empatía recuerdan, precisamente por contraste, hasta qué punto la comunicación empática importa en salud⁷,[9]. Si planteamos que una máquina puede en algún momento simular fórmulas empáticas, la pregunta no es si eso basta, sino reflexionar sobre qué estamos dejando de hacer quienes sí tenemos responsabilidad moral, corporalidad, biografía y capacidad real de presencia.

 

2. Los límites del cálculo

            Si los algoritmos operan mediante cálculo, predicción y optimización, los ritmos del cuidado operan mediante presencia, relación y comprensión. Son dos lógicas diferentes que no necesariamente se excluyen, pero que tampoco pueden confundirse.

            La práctica sanitaria contemporánea se ha construido durante décadas sobre el principio fundamental de la integración entre conocimiento científico, competencia técnica y juicio clínico. En ese contexto, disciplinas como la enfermería han desarrollado un corpus de conocimiento propio centrado en el cuidado profesional, que articula observación clínica, interpretación contextual, relación terapéutica y toma de decisiones orientadas a la persona y su entorno. Ese saber profesional no se limita a aplicar técnicas o protocolos; implica comprender cómo los procesos de salud y enfermedad se integran en la vida concreta de cada persona.

            La IA introduce ahora una dimensión adicional que amplía la capacidad analítica de los sistemas de salud. Diversos estudios han mostrado que determinados sistemas de aprendizaje automático pueden mejorar la detección de patrones en imágenes médicas, anticipar deterioros clínicos o identificar riesgos epidemiológicos con una rapidez difícilmente alcanzable mediante métodos tradicionales[10],[11].

            Estos avances no son menores. Ignorarlos sería tan absurdo como rechazarlos. Pero reconocer su valor no significa ignorar sus límites. Los algoritmos no comprenden el sufrimiento; lo modelizan. No interpretan la experiencia humana; la aproximan mediante variables. No acompañan; predicen. Y precisamente por eso necesitan ser integrados en prácticas clínicas que mantengan como eje central la relación humana.

            La literatura reciente sobre digitalización sanitaria advierte del riesgo creciente de que la atención se transforme progresivamente en un proceso guiado por flujos de datos, indicadores de rendimiento y decisiones automatizadas. Aunque estos sistemas pueden mejorar la eficiencia y la seguridad, también pueden desplazar dimensiones esenciales de la atención centrada en la persona si su implementación se orienta exclusivamente hacia la productividad y la optimización de recursos[12].

            En otras palabras, cuando la lógica algorítmica se convierte en el principal criterio organizador de la atención, el sistema empieza a valorar preferentemente aquello que puede medirse con facilidad. Y, sin embargo, muchos de los aspectos decisivos del cuidado difícilmente pueden reducirse a indicadores cuantificables, aunque si cualitativos.

            Desde la perspectiva del cuidado profesional, esto tiene consecuencias muy concretas. El ritmo del cuidado implica tiempo para escuchar una preocupación que no aparece en el registro clínico. Implica tiempo para interpretar un gesto, una duda o una emoción que no cabe en un algoritmo de predicción. Implica tiempo para explicar, repetir una información, sostener una conversación difícil o simplemente permanecer al lado de alguien que atraviesa una situación de incertidumbre.

            Nada de eso aparece en los indicadores de productividad. Y, sin embargo, forma parte esencial del cuidado.

            La evidencia científica acumulada en las últimas décadas ha mostrado de forma consistente que la calidad de la relación entre profesionales de la salud y personas atendidas influye directamente en la experiencia de atención y, en muchos casos, en los propios resultados de salud[13].

            Pero la tensión entre algoritmos y ritmos no se limita al ámbito estrictamente clínico. La tecnología también está ampliando enormemente nuestra capacidad para conocer y controlar los entornos en los que vivimos. Sensores ambientales, sistemas de monitorización, plataformas digitales o herramientas de análisis de datos permiten medir con gran precisión aspectos relacionados con la calidad del aire, el ruido, la seguridad de los espacios urbanos, la accesibilidad o las condiciones ambientales que influyen en la salud de las poblaciones.

            Esa capacidad de medición puede contribuir de forma decisiva a mejorar las condiciones de vida y a orientar políticas públicas más saludables. Sin embargo, incluso en ese ámbito aparecen límites que los algoritmos difícilmente pueden superar y que, sin embargo, los ritmos pueden identificar, valorar y evaluar.

            Los sistemas digitales pueden registrar variables ambientales o identificar riesgos estructurales en un territorio, pero no pueden interpretar plenamente la red de significados, relaciones y vínculos que las personas establecen con su entorno. No existe algoritmo capaz de identificar por sí mismo los activos para la salud que una comunidad reconoce como propios desde la identificación, valoración y articulación de los mismos y que se concretan espacios, relaciones, saberes o experiencias que las personas valoran como fuentes de bienestar, apoyo y sentido en sus vidas.

            Porque esos activos no son solo recursos o servicios disponibles. Son construcciones sociales y emocionales profundamente vinculadas a la manera en que las personas entienden y viven la salud, se relacionan entre sí y construyen su vida comunitaria. Son, en definitiva, ritmos vitales que se concretan, manifiestan y comparten en expresiones vivas de la experiencia humana que difícilmente pueden capturarse mediante modelos algorítmicos.

            Por eso el desafío actual no consiste en humanizar la tecnología o la IA. Las máquinas no precisan ni necesitan ser humanizadas. Lo verdaderamente importante es que la tecnología no deshumanice el cuidado que prestamos.

            No se trata, por tanto, de sustituir la relación por el algoritmo ni de subordinar el ritmo del cuidado a la velocidad de los sistemas de procesamiento de datos. Se trata de utilizar la tecnología como herramienta de apoyo sin permitir que su lógica termine redefiniendo la esencia de nuestra práctica profesional.

            El reto consiste en evitar que la cadencia de los algoritmos imponga su ritmo al cuidado. La tecnología debe adaptarse al ritmo del cuidado, no al contrario.

 

3. El ritmo irrenunciable del cuidado

            Llegados a este punto, la cuestión central ya no es si debemos aceptar o rechazar la IA en el ámbito de la salud. Ese debate pertenece en buena medida al pasado. La tecnología está aquí y seguirá evolucionando. La pregunta verdaderamente relevante es qué papel queremos que desempeñe en la forma en que cuidamos a las personas.

            Porque el futuro de la atención sanitaria no se decidirá únicamente en los laboratorios de innovación tecnológica, sino en la manera en que las enfermeras integren esas herramientas en su práctica profesional. Y esa integración exige algo más que capacidad técnica, exige criterio ético, mirada crítica y una comprensión profunda de lo que significa cuidar.

            La tentación de dejarse seducir por la promesa de la eficiencia tecnológica es comprensible. Los algoritmos ofrecen rapidez, precisión y capacidad de procesamiento a una escala imposible para el razonamiento humano. Permiten identificar patrones invisibles, anticipar riesgos y apoyar decisiones complejas. Pero precisamente por eso corremos el riesgo de confundir medios con fines. Porque el objetivo de los sistemas de salud no puede ser optimizar algoritmos. Debe ser, cuidar personas.

            Y cuidar personas significa reconocer que la salud no se reduce a un conjunto de variables fisiológicas ni a una serie de indicadores clínicos. Significa comprender que cada proceso de salud-enfermedad se inscribe en una biografía, en un contexto social, en una red de relaciones y en una forma concreta de vivir y entender el mundo. Esta visión holística de la salud ha sido ampliamente respaldada por la literatura científica contemporánea, que subraya la necesidad de integrar dimensiones biológicas, sociales, espirituales y relacionales en la práctica sanitaria[14]. Para ello, el conocimiento técnico resulta imprescindible, pero insuficiente.

            El cuidado tiene ritmos porque las personas también los tienen. Ritmos de comprensión, de aceptación, de adaptación, de miedo o de esperanza. Ritmos que no siempre coinciden con los tiempos organizativos de los sistemas sanitarios ni con la velocidad de procesamiento de los algoritmos.

            La literatura sobre digitalización sanitaria advierte de que una automatización excesiva puede generar distanciamiento relacional y reducir la capacidad de las enfermeras para desarrollar una atención verdaderamente centrada en la persona[15]. Por eso no podemos caer en la trampa de la seducción tecnológica como refugio de bienestar profesional, olvidando o minusvalorando la importancia y el impacto de los cuidados que, precisamente, no ofrecen los algoritmos.

            Así pues, integrar algoritmos y ritmos implica reconocer que cada uno cumple una función distinta. Los algoritmos pueden ayudarnos a ver más lejos; los ritmos del cuidado nos ayudan a ver más profundamente. Los algoritmos amplían nuestra capacidad de análisis; el cuidado amplía nuestra capacidad de comprensión. Ambos pueden y deben coexistir, siempre que recordemos cuál es el propósito último de nuestra práctica profesional.

                        En definitiva y de manera muy sintética, pero clara, los algoritmos representan la capacidad de cálculo del sistema sanitario, mientras que el cuidado representa su conciencia.

            De cómo seamos capaces de equilibrar ambas dimensiones dependerá en gran medida el futuro de los cuidados que prestemos, y como consecuencia ello, y solo desde ese posicionamiento, el de la humanización del sistema.

            No se trata, por tanto, de qué pueden hacer los algoritmos por nosotros, sino de qué queremos seguir haciendo nosotros por las personas las que cuidamos[16].

 

[1] ^{Historiador y pacifista noruego (1869-1938)}

[2] ^{World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health. Geneva: WHO; 2021.}

[3] ^{Ventura-Silva J, Martins MM, et al. Artificial intelligence in the organization of nursing care: a scoping review. Nursing Reports. 2024.}

[4] El Arab RA, et al. The role of AI in nursing education and practice: umbrella review. J Med Internet Res. 2025.

[5] OECD. AI in health: huge potential, huge risks. OECD Publishing; 2024.

[6] Sorin V, et al. Large language models and empathy in healthcare communication. J Med Internet Res. 2024.

[7] Foresman G, et al. Patient perspectives on artificial intelligence in healthcare. JMIR Hum Factors. 2025.

[8] Howcroft A, et al. Empathy in healthcare communication: systematic review. Patient Educ Couns. 2024.

[9] Kim J, et al. Artificial intelligence generated responses to patient messages. JAMA Netw Open. 2024.

[10] Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019.

[11] Esteva A, et al. A guide to deep learning in healthcare. Nat Med. 2019.

[12] Panch T, Mattie H, Celi LA. The inconvenient truth about AI in healthcare. NPJ Digit Med. 2019.

[13] ^{Kelley JM, et al. The influence of the patient-clinician relationship on healthcare outcomes. PLoS One. 2014.}

[14] Engel GL. The need for a new medical model: a challenge for biomedicine. Science. 1977.

[15] Greenhalgh T, et al. Digital health and human relationships in healthcare. Lancet Digit Health. 2021.

[16] ^{Tronto J. Moral boundaries: a political argument for an ethic of care. Routledge; 1993.}