Cómo la inteligencia artificial puede cambiar la salud de los empleados y los beneficios laborales

La inflación médica proyectada para América Latina en 2026 alcanzaría el 10,6%, frente a un crecimiento salarial estimado de entre el 3% y el 4%. La diferencia plantea un problema concreto para las empresas: cómo sostener las coberturas médicas y los beneficios de sus empleados cuando los gastos de salud crecen más rápido que los ingresos.

En ese escenario, la inteligencia artificial (IA) empieza a ocupar un lugar en las estrategias para anticipar riesgos, mejorar la prevención y administrar los recursos disponibles. Ricardo de Almeida, especialista de Marsh en People Risk y Health & Benefits para América Latina, analiza, en diálogo con iProfesional, cómo estas tecnologías están cambiando la atención médica y la forma en que las compañías organizan sus programas de bienestar.

"Los costos de salud están aumentando entre 6,6 y 7,6 puntos porcentuales más rápido que los salarios", señala De Almeida, al referirse a las proyecciones regionales para 2026. En este contexto, las empresas buscan herramientas que les permitan mejorar la gestión sanitaria sin trasladar todos los aumentos a los trabajadores.

La incorporación de estas soluciones también abre interrogantes sobre la privacidad de los datos, la supervisión de las decisiones médicas y las diferencias de acceso entre países y grupos de empleados. Su implementación exige combinar las posibilidades tecnológicas con controles y criterios profesionales.

La IA busca anticipar enfermedades y contener los costos de salud

Uno de los aportes de la inteligencia artificial es la posibilidad de detectar riesgos antes de que se conviertan en problemas de salud que requieran tratamientos más complejos. Mediante el análisis de grandes volúmenes de información, estas herramientas pueden identificar patrones y ayudar a los equipos médicos a orientar las intervenciones preventivas.

"Con el tiempo, esto puede ayudar a reducir las visitas evitables a guardias, las internaciones y los procedimientos duplicados", explica De Almeida al describir las posibilidades de estas aplicaciones en la gestión sanitaria.

La tecnología también puede ayudar a reconocer anomalías en los siniestros médicos e identificar posibles casos de fraude. En estos procesos, los sistemas permiten señalar situaciones que requieren una revisión adicional, aunque las alertas no sustituyen la evaluación de los responsables.

La presión sobre los presupuestos explica por qué estas aplicaciones despiertan interés entre las empresas. Según las estimaciones regionales citadas por el ejecutivo, las enfermedades crónicas representan entre el 60% y el 70% del gasto total en salud. Además, alrededor del 20% de los afiliados puede concentrar aproximadamente el 80% de los costos sanitarios.

Esta distribución muestra que el gasto no se reparte de manera uniforme. Algunas personas necesitan más consultas, estudios o tratamientos durante determinados períodos, por lo que anticipar esas necesidades puede ayudar a organizar los recursos y evitar demoras en la atención.

De Almeida plantea que la IA debe integrarse con otras medidas de prevención y gestión de beneficios. El objetivo es mejorar los resultados para los pacientes y los empleados, en lugar de limitar la respuesta empresarial a trasladar los aumentos de costos.

Cómo cambia la atención médica con inteligencia artificial

La inteligencia artificial ya se aplica en distintas etapas de la atención sanitaria. Entre sus usos se encuentran el análisis de imágenes médicas, la clasificación de pacientes, la interpretación de resultados clínicos, la automatización administrativa y el monitoreo remoto.

Su capacidad para procesar grandes cantidades de información permite reconocer patrones y ofrecer a los profesionales más elementos para evaluar cada caso. Esto puede ayudar a acelerar determinados análisis, organizar el seguimiento y orientar intervenciones según las características del paciente.

En prevención, los sistemas pueden contribuir a identificar factores de riesgo antes de que se manifiesten algunas enfermedades. En diagnóstico, pueden asistir en la revisión de imágenes, resultados de laboratorio y antecedentes clínicos. En el seguimiento, los dispositivos conectados y las herramientas de análisis permiten observar cambios en el estado de salud y generar alertas cuando aparecen determinadas señales.

"El mayor valor se alcanza cuando estas aplicaciones están conectadas entre sí, permitiendo una atención continua y evitando la fragmentación", sostiene De Almeida. La integración entre prestadores, aseguradoras, empleadores y pacientes puede facilitar el intercambio de información y ayudar a que las decisiones se tomen con una visión más completa del recorrido asistencial.

Para que estas aplicaciones funcionen como se espera, es necesario contar con información actualizada y pertinente. Un sistema que trabaja con antecedentes incompletos puede pasar por alto señales relevantes o generar recomendaciones que requieren una revisión adicional.

El acceso a la salud y la productividad de los profesionales

La IA también puede acercar determinados servicios sanitarios a personas que viven lejos de los grandes centros urbanos o que encuentran dificultades para conseguir una consulta. En mercados con escasez de profesionales o infraestructura limitada, las consultas virtuales, la evaluación remota de síntomas y la clasificación inicial de pacientes pueden facilitar el primer contacto con el sistema de salud.

Estas herramientas permiten organizar parte de la demanda y orientar a los pacientes hacia el servicio que necesitan. Así, algunas consultas pueden resolverse de manera remota, mientras que los casos que requieren una evaluación presencial se derivan a los profesionales correspondientes.

La tecnología también puede reducir el tiempo que los equipos destinan a tareas administrativas. La documentación clínica, la programación de turnos, las autorizaciones previas, la codificación y la elaboración de resúmenes de información médica son algunas de las actividades en las que la IA puede prestar asistencia.

En el análisis de siniestros y la clasificación de riesgos, además, puede procesar información que de otro modo exigiría más tiempo de revisión. Esto permite identificar patrones y ordenar los casos para facilitar el trabajo de los equipos responsables.

Sin embargo, De Almeida establece un límite para estas aplicaciones: "La IA no debería reemplazar a los médicos". El ejecutivo sostiene que la tecnología debe complementar el criterio clínico, especialmente en el diagnóstico, las decisiones sobre tratamientos y la evaluación de situaciones complejas.

La automatización puede agilizar procesos, pero no reemplaza la relación entre el profesional y el paciente. La comunicación, la evaluación de cada caso y la responsabilidad sobre las decisiones deben conservar la intervención humana.

Los datos que permiten avanzar hacia una salud preventiva

La posibilidad de anticipar riesgos depende, en buena medida, de la información disponible. Los antecedentes médicos, los resultados de laboratorio, las imágenes, los datos farmacéuticos y los hábitos de vida pueden aportar elementos para identificar tendencias y orientar las intervenciones.

A esa información se suman las mediciones de dispositivos portátiles, conocidos como wearables, que permiten registrar distintas variables vinculadas con la actividad física y el estado de salud. Si esos datos se integran de manera adecuada con otros antecedentes clínicos, pueden contribuir al seguimiento de determinadas condiciones.

De Almeida enumera entre las fuentes relevantes:

• Los antecedentes médicos
• Los resultados de laboratorio
• La información farmacéutica
• Los hábitos de vida
• Los determinantes sociales de la salud

La combinación de estas variables puede ayudar a detectar patrones que no resultan evidentes al analizar cada dato por separado.

Por ejemplo, la integración de información médica y registros de seguimiento puede advertir cambios que merecen una consulta o una evaluación adicional. Esto no significa que un dispositivo pueda establecer por sí solo un diagnóstico, sino que sus mediciones pueden aportar señales para que un profesional determine si es necesario actuar.

"Cuanto más completos y mejor gestionados sean los datos, mayor será la capacidad de anticipar riesgos e intervenir antes de que la enfermedad avance", explica el ejecutivo.

La protección de esa información es uno de los principales desafíos de la transformación. Los datos médicos son sensibles y requieren controles de acceso, consentimiento, transparencia y medidas de ciberseguridad, además del cumplimiento de las normas vigentes en cada mercado.

También existe el riesgo de que los algoritmos reproduzcan sesgos presentes en los datos utilizados para su desarrollo. Si una herramienta fue entrenada con información que no representa adecuadamente a determinados grupos, sus resultados pueden no ser igual de útiles para todos. Por eso, las organizaciones necesitan validar los sistemas y revisar su funcionamiento de manera periódica.

Salud y bienestar, factores de la estrategia empresarial

La transformación tecnológica coincide con un cambio en la manera en que las empresas evalúan la salud de sus empleados. El bienestar físico y mental influye en el ausentismo, el presentismo, la retención y el desempeño laboral. También incide en la utilización de las coberturas médicas y en los costos que afrontan las organizaciones.

Según los datos regionales de People Risk 2026 citados por De Almeida, el aumento de los costos de salud y beneficios y el deterioro de la salud mental figuran entre los principales riesgos relacionados con las personas en América Latina.

Uno de los indicadores que permite dimensionar el impacto es el presentismo. El término describe las situaciones en las que una persona concurre a trabajar, pero no puede desarrollar sus tareas con su nivel habitual de desempeño debido a problemas de salud. De acuerdo con las estimaciones mencionadas por el ejecutivo, este fenómeno puede generar costos equivalentes a entre dos y tres veces el gasto médico directo de los empleadores.

"La salud es ahora un tema estratégico para el negocio, no solo un beneficio o una cuestión de cumplimiento normativo", afirma De Almeida.

La perspectiva amplía el análisis del gasto sanitario. Los costos no se limitan a las consultas, los medicamentos o las internaciones: también pueden reflejarse en dificultades para cumplir tareas, menor productividad y problemas para sostener el ritmo de trabajo.

Por eso, las empresas incorporan los programas de bienestar a sus estrategias de gestión del talento. Las iniciativas pueden incluir prevención, atención de la salud mental, seguimiento de enfermedades crónicas y acceso a prestaciones médicas. La IA puede ayudar a identificar necesidades y evaluar tendencias, aunque los resultados dependen también del diseño de los programas y de la participación de los trabajadores.

Los beneficios de salud forman parte, además, de la propuesta de valor para el empleado. En los datos regionales de Total Rewards presentados para América Latina en 2026, el 52% de los encuestados ubicó las iniciativas de bienestar entre los tres atributos más atractivos al evaluar una empresa para incorporarse. La propuesta económica obtuvo el 58% y el prestigio en el mercado, el 54%.

Los resultados muestran que el bienestar integra los factores que intervienen en la elección de un empleador, junto con la remuneración y la reputación de la organización.

Cómo personalizar los beneficios de salud para los empleados

La inteligencia artificial puede ayudar a las empresas a comprender mejor las necesidades de su población laboral y adaptar los beneficios a distintos grupos. El análisis de información agregada permite reconocer tendencias relacionadas con las enfermedades crónicas, la salud mental, la composición familiar o la ubicación geográfica de los trabajadores.

Con esos datos, las organizaciones pueden evaluar si necesitan ampliar las opciones de atención digital, incorporar programas preventivos o reforzar determinados servicios. Un equipo con dificultades para acceder a consultas presenciales, por ejemplo, puede necesitar alternativas distintas de las que requiere una población que ya cuenta con una red de prestadores cercana.

De Almeida explica que la personalización puede orientar recursos hacia necesidades específicas: más apoyo en salud mental para determinados grupos, más estudios preventivos para otros o mejores opciones de acceso digital para quienes trabajan en lugares alejados.

La concentración del gasto sanitario también interviene en estas decisiones. Si una proporción relativamente pequeña de afiliados reúne una parte importante de los costos, los programas de prevención y seguimiento pueden ayudar a identificar dónde hace falta concentrar recursos. Esto no implica limitar las prestaciones de quienes tienen mayores necesidades, sino procurar que reciban la atención adecuada.

La personalización, sin embargo, debe manejarse con cuidado. Los datos pueden orientar las decisiones de Recursos Humanos y de los equipos de beneficios, pero no deberían convertirse en una herramienta para etiquetar a los empleados o tomar decisiones laborales a partir de información sensible sobre su salud.

También hay que considerar a quienes encuentran dificultades para utilizar las herramientas digitales. La conectividad, el acceso a dispositivos, el idioma y las características de cada puesto de trabajo pueden condicionar la participación. Si una prestación solo funciona para quienes tienen buenas condiciones de acceso, corre el riesgo de dejar afuera a parte de la población que busca atender.

Las diferencias regionales condicionan la adopción de IA

La incorporación de tecnología sanitaria avanza a ritmos diferentes según la infraestructura digital, la regulación, la disponibilidad de profesionales y las prioridades de cada mercado.

América del Norte, algunas zonas de Europa y determinados mercados de Asia-Pacífico presentan mayores niveles de avance en salud digital y análisis de datos. En América Latina, las organizaciones también deben afrontar dificultades vinculadas con la capacitación y la preparación tecnológica de sus equipos.

Entre los riesgos identificados por People Risk 2026 para la región aparecen:

• Las barreras culturales para adoptar IA
• La escasez de habilidades tecnológicas
• El conocimiento insuficiente sobre ciberamenazas
• El aumento de los costos de salud y beneficios
• El deterioro de la salud mental

De Almeida señala que la oportunidad regional consiste en vincular la transformación digital con la preparación de los trabajadores, la confianza, el acceso y la sostenibilidad de las estrategias sanitarias.

La adopción requiere, por lo tanto, combinar la incorporación de herramientas con capacitación, medidas de seguridad y programas que contemplen las condiciones de acceso de los empleados. Las organizaciones también deben evaluar si los sistemas elegidos pueden integrarse con la infraestructura existente y cumplir con las regulaciones aplicables.

Qué indicadores permiten medir los resultados

Para saber si las inversiones en salud y bienestar generan resultados, las empresas necesitan combinar indicadores financieros, laborales y sanitarios. Entre las variables relacionadas con los empleados se encuentran el acceso a los beneficios, su utilización, la satisfacción, los resultados de salud, el ausentismo y la retención.

Desde la perspectiva del negocio, pueden seguir la evolución de los costos médicos, los patrones de siniestralidad, la productividad, el presentismo y la rotación. La comparación de estos indicadores a lo largo del tiempo permite observar si los programas responden a las necesidades de los trabajadores y contribuyen a los objetivos de la organización.

El contexto económico también debe entrar en el análisis. Con una inflación médica proyectada del 10,6% para 2026 y un crecimiento salarial estimado de entre el 3% y el 4%, las empresas necesitan distinguir entre los aumentos derivados del escenario general y los cambios asociados con la utilización de los servicios o los resultados de sus iniciativas.

De Almeida plantea que la evaluación debe contemplar tanto los indicadores financieros como la experiencia de los empleados y los resultados sanitarios. La inteligencia artificial puede facilitar el análisis de estos datos y aportar información para orientar decisiones, pero su utilidad depende de que las organizaciones establezcan criterios de seguimiento y revisen los efectos de sus programas.

La incorporación de tecnología, en definitiva, requiere una estrategia que contemple los costos, la calidad de la atención y las necesidades de los trabajadores. La supervisión profesional, la protección de los datos y la evaluación continua son condiciones para que las nuevas herramientas puedan integrarse a la gestión sanitaria.