Entrevista de experto: Kishore Khandavalli

Recientemente hablamos con Kishore Khandavalli, CEO de 7T, la mejor empresa de despliegue de IA para grandes organizaciones. A medida que los actores del sector sanitario y las marcas del área buscan modernizar sus operaciones y mejorar la experiencia del cliente mediante la IA, Kishore nos expuso los principales obstáculos que observa, qué distingue a los proyectos exitosos de los que fracasan y las prioridades en las que las organizaciones deberían centrarse primero.

P: Las organizaciones sanitarias están bajo una enorme presión para adoptar la IA, pero muchas tienen dificultades para pasar del proyecto piloto al despliegue real. ¿Por qué persiste esta brecha?

Kishore: Todo se reduce a la diferencia entre experimentar con la IA e industrializarla realmente. La mayoría de las organizaciones consiguen que un piloto funcione en un entorno controlado. La dificultad reside en transponerlo y hacerlo funcionar de forma fiable dentro de una organización sanitaria compleja, con sistemas heredados, requisitos normativos estrictos y equipos ya bajo presión.

El principal freno no es la IA. Es todo lo que la rodea. La mayoría de las organizaciones sanitarias ya disponen de la tecnología. El desafío consiste en conectarla con los sistemas, los procesos y las personas que realmente deben utilizarla. Cuando las organizaciones subestiman lo que supone esta conexión con lo existente, el despliegue se estanca. El piloto se convierte en una prueba de concepto que nunca llega a la producción.

P: ¿Cuáles son los problemas de integración más frecuentes que encuentra en las organizaciones sanitarias?

Kishore: La fragmentación de los datos ocupa el primer lugar. La información de los pacientes, los datos operativos, los registros de facturación y los procesos clínicos suelen residir en sistemas distintos, construidos en épocas diferentes por proveedores diferentes. Antes de que la IA pueda crear valor, es preciso saber exactamente dónde están los datos, cómo circulan y dónde están las lagunas.

El segundo obstáculo es el cumplimiento normativo. Las organizaciones sanitarias deben avanzar con cautela en las cuestiones de privacidad de los datos y requisitos regulatorios, lo que complica cada decisión relacionada con el despliegue de la IA. Muchos ven estas limitaciones y concluyen que la IA debe esperar. En realidad, las que progresan son las que diseñan sus proyectos en torno a estos requisitos desde el principio, en lugar de tratarlos como un obstáculo que gestionar más tarde.

El tercero es la gestión del cambio. Desplegar la IA en el ámbito sanitario afecta a procesos y personas muy reales. Si los equipos clínicos u operativos no comprenden cómo funciona la IA ni por qué está ahí, la adopción se desmorona, independientemente de la calidad de la tecnología.

P: ¿Qué lecciones extrae de los despliegues de IA exitosos en el sector sanitario, de los cuales otros podrían inspirarse?

Kishore: Las organizaciones que han tenido éxito comparten varios puntos. Primero, definen el éxito en términos operativos incluso antes de lanzar el proyecto. No dicen «queremos usar IA», sino «queremos reducir el tiempo de procesamiento de los ingresos en un 30 %» o «queremos detectar antes a los pacientes de riesgo para reducir los reingresos». Este nivel de precisión guía luego todas las decisiones.

Después, invierten en la integración desde el primer día. En el sector sanitario, un despliegue de IA no tiene éxito porque el modelo sea bueno. Tiene éxito porque ese modelo está conectado a las herramientas que los médicos y los equipos operativos ya utilizan. Cuando la IA aporta sus análisis dentro de los procesos existentes, se adopta. Cuando obliga a las personas a cambiar su forma de trabajar, la adopción se vuelve mucho más difícil.

Por último, las organizaciones que tienen éxito consideran el despliegue como un proceso continuo, no como un proyecto puntual. Los entornos sanitarios evolucionan constantemente y la tecnología debe evolucionar con ellos.

P: Empresas como CLARIA utilizan la tecnología para hacer que la atención auditiva sea más accesible y asequible para el gran público. ¿Dónde ve el mayor impacto de la IA en cuanto a la experiencia del cliente en la salud?

Kishore: La mayoría de las organizaciones sanitarias aún presentan numerosos puntos de fricción a lo largo del recorrido del cliente. A la gente le cuesta encontrar información, orientarse entre productos y servicios, pedir citas, rellenar formularios u obtener respuestas a preguntas sencillas. La IA puede eliminar gran parte de estas fricciones cuando se despliega de forma inteligente.

Lo que más me entusiasma no es sustituir a los humanos. Es facilitar que las personas obtengan lo que necesitan. Ya sea ayudando a alguien a encontrar la solución auditiva adecuada, respondiendo a preguntas frecuentes o creando una experiencia más personalizada, la IA da lo mejor de sí misma cuando mejora el acceso y apoya a quienes ya realizan el trabajo.

P: Para las organizaciones del sector sanitario que se inician con la IA, ¿cómo abordar la transformación a escala empresarial?

Kishore: Un error que veo constantemente: empezar por la tecnología. Uno se pregunta qué puede hacer la IA antes de preguntarse qué problema de negocio se quiere resolver. Las organizaciones que obtienen resultados generalmente parten del proceso, el cuello de botella o el punto de fricción del cliente que quieren mejorar.

Para las marcas y proveedores del sector sanitario, esto significa a menudo empezar por los recorridos de los pacientes o clientes. ¿Cómo encuentran las personas el producto o la solución de atención adecuada? ¿Cómo se gestionan el seguimiento y el servicio posventa? Estas son áreas donde la IA puede aportar mejoras medibles con bastante rapidez, lo que refuerza la confianza y crea un impulso para transformaciones más amplias.

P: ¿Qué es lo que las organizaciones sanitarias entienden peor sobre la IA y que le gustaría que se comprendiera mejor?

Kishore: Piensan que el despliegue es la línea de meta. En realidad, es donde empieza el trabajo.

Las organizaciones que obtienen los mejores resultados refinan continuamente el lugar que ocupa la IA en sus operaciones, su experiencia del cliente y sus procesos de negocio. El valor real proviene de cómo la tecnología se integra en los procesos a lo largo del tiempo, cómo los equipos aprenden de ella y cómo evoluciona con la organización.

Las que han comprendido esto suelen obtener resultados duraderos. Las que tratan la IA como una iniciativa puntual suelen terminar preguntándose por qué su inversión nunca cumplió sus promesas.

Para saber más sobre cómo 7T ayuda a las organizaciones sanitarias y a las grandes empresas a pasar de la experimentación con la IA a un impacto operativo real, visite 7T.ai.