En alguna de mis últimas lecturas una frase capta mi atención para reflexionar sobre ello: “La confianza será el nuevo criterio para evaluar tecnología”. Algo que parece obvio, pero no lo es y que se desprende de la  guía de la OMS de 2024 sobre inteligencia artificial generativa en salud. La evaluación de la tecnología no se limita ya a evaluar precisión o coste, sino también la credibilidad que médicos, pacientes y gestores depositan en sistemas que interactúan con decisiones vitales. Sin embargo, la OMS no detalla cómo medirla. Quizá porque la confianza no se captura en una métrica, sino en un tejido de relaciones, de percepciones y de consecuencias que no caben en una hoja de cálculo. La confianza es relación, contexto, historia. La confianza no se programa, se construye.

Ese tejido es especialmente visible y frágil en la toma de decisiones clínicas. Entre la urgencia y la incertidumbre, los profesionales sanitarios recurren a heurísticas, atajos mentales que permiten avanzar con rapidez, pero que pueden torcer el juicio. Comprender el impacto de las heurísticas y los sesgos cognitivos es fundamental en la práctica clínica del profesional sanitario. Una heurística es una estrategia cognitiva que un individuo pone en práctica para solucionar un problema complejo, como tomar una decisión o formarse un juicio. Las heurísticas permiten a los individuos reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para resolver un problema. El sesgo de anclaje actúa con especial fuerza. Fue descrito por primera vez en los años 60 por Daniel Kahneman y Amos Tversky. Se define como la tendencia a partir de un dato concreto o “ancla” como guía para tomar una decisión, cuando no disponemos de la información relevante o ésta es insuficiente. La primera impresión se convierte en un faro que ilumina demasiado y oscurece lo demás. Esa fragilidad se vuelve evidente en los entornos sanitarios. Los profesionales trabajan entre incertidumbres constantes, y en ese territorio las heurísticas son brújulas de emergencia. El sesgo de anclaje, ese hábito de aferrarse a la primera impresión aparece en cada turno. Un mismo paciente, con disnea y mareo, llega a dos hospitales distintos. En uno, pequeño, desbordado, la primera mirada lo sitúa en un cuadro respiratorio menor; en otro, más especializado, la experiencia reciente del equipo con casos cardiacos agudos inclina la hipótesis hacia un síndrome coronario. No cambió el paciente ni la sintomatología, cambió la historia previa del clínico y del hospital. El anclaje está en la biografía del entorno.

Las nuevas tecnologías no neutralizan estas inercias sino que las reconfiguran. En algunos centros, los algoritmos de estratificación de riesgo se han convertido en una capa adicional de decisión. Un sistema puede confirmar la intuición del médico y reforzarla en exceso, otro puede contradecirla y sembrar dudas. A veces el profesional se ancla en su experiencia, a veces en el resultado del algoritmo. Y en ese cruce aparece la pregunta clave: ¿a qué se ancla el profesional?, ¿a su intuición o a la recomendación tecnológica? Aquí es donde se evidencia que la confianza es el núcleo del problema porque, al final, la pregunta no es: ¿qué dice la IA?, sino ¿a quién escucho cuando me juego una decisión?

‘La confianza no se programa, se construye’

Esta lógica del sesgo y la confianza no se limita al ámbito clínico, se extiende a la organización interna de los centros sanitarios. Las decisiones sobre recursos humanos en los hospitales, quizá más invisibles pero igual de determinantes, tampoco son inmunes a los anclajes, también están atravesadas por sesgos. En un gran hospital universitario, un responsable puede priorizar perfiles altamente académicos porque ese es el marco mental dominante; en un hospital comarcal, la resistencia a la presión asistencial puede pesar más que cualquier diploma. El sesgo se disfraza de criterio técnico, pero sigue siendo un eco del entorno.

Aquí también aparece la IA. Ya se han empezado a emplear algoritmos para priorizar perfiles, analizar cargas de trabajo o prever plantillas necesarias en función de temporadas de alta demanda. Pero estas herramientas pueden heredar los mismos sesgos que la organización intenta corregir. Un sistema basado en datos históricos puede perpetuar ineficiencias invisibles, puede replicar patrones que ya limitaban la equidad o la diversidad, por ejemplo, recomendar siempre incorporar perfiles similares a los predominantes en plantillas del pasado. El sesgo deja de ser humano para cristalizar en código. El sesgo se convierte en software y el software en política tácita.

La evaluación de decisiones clínicas u organizativas suele medirse con indicadores cuantitativos: tiempos de respuesta, rotación de personal, disparidades entre servicios. Pero, de nuevo, estas métricas capturan solo la sombra del proceso real. ¿Cómo medir la confianza de un equipo en su liderazgo? ¿Cómo registrar el momento en que una enfermera confía demasiado en un algoritmo de asignación de camas o el instante en que un gestor desconfía de una predicción automatizada y se aferra a un plan que ya no se ajusta al presente? Comprender los sesgos es también relevante para organizar personas. La prisa por cubrir turnos puede llevar a decisiones ancladas en soluciones conocidas. La sobrecarga puede empujar a directivos a repetir patrones sin cuestionarlos. La autoridad implícita de la tecnología puede generar un nuevo tipo de acatamiento que desplaza la reflexión crítica.

Por todo ello comprender nuestras heurísticas, las tecnológicas, las clínicas y las organizativas, no es un ejercicio académico, sino una forma de responsabilidad. La medicina y la gestión sanitaria comparten una misma exigencia: pensar no solo qué decidimos, sino cómo llegamos a esa decisión. En ese proceso, la tecnología es una herramienta más, poderosa y frágil a la vez. La confianza, en cambio, es el espacio donde se dirime todo.

Esa idea nuclear que deja clara la OMS: la confianza como dimensión fundamental en la evaluación tecnológica, nos invita a revisar no solo cómo decidimos sobre pacientes, sino cómo decidimos sobre equipos, estructuras y flujos. En la era de la IA, la práctica sanitaria exige mirar con el mismo rigor tanto la  tecnología como la mente clínica y la mente organizativa. Porque, al final, la calidad asistencial no depende solo de diagnósticos acertados, sino de equipos sólidos, decisiones conscientes y una relación madura entre lo humano y lo tecnológico. La confianza no es un resultado, es una práctica compartida.

Quizá llegados a este punto conviene recordar algo que escribió Hannah Arendt: “La mayor revelación es la permanencia del juicio humano”. Una frase que, en tiempos de algoritmos, sigue siendo un recordatorio y una advertencia.