IA en educación médica: una oportunidad para formar mejores médicos, si sabemos cómo implementarla

En medio del vertiginoso avance de la inteligencia artificial (IA) en la atención médica, la educación médica se encuentra ante una oportunidad única: aprovechar esta revolución tecnológica no solo para modernizar la enseñanza, sino para formar mejores médicos. En su comentario publicado en Academic Medicine, titulado It Takes More Than Enthusiasm: The Missing Infrastructure to Unlock AI’s Potential in Medical Education, los autores Laurah Turner, Christine Zhou y Jesse Burk-Rafel proponen una visión clara y constructiva para integrar la IA de forma responsable, equitativa y con propósito pedagógico.

El texto parte de una premisa esperanzadora: la IA, y en particular los modelos generativos como los grandes modelos de lenguaje (LLMs), pueden convertirse en aliados poderosos para personalizar el aprendizaje, optimizar el tiempo docente y mejorar la formación clínica. Sin embargo, para que esto ocurra, la educación médica debe dejar atrás su enfoque fragmentado y dar un paso decidido hacia una integración planificada y ética de estas herramientas. No se trata de frenar la innovación, sino de acompañarla con estructuras que garanticen su impacto positivo a largo plazo.

Los autores proponen tres pilares fundamentales para lograr esta transformación: infraestructura institucional sólida, financiación sostenible y una investigación educativa rigurosa. En lugar de depender de esfuerzos aislados o comités con recursos limitados, sugieren crear oficinas de innovación educativa con autoridad real y equipos multidisciplinarios, capaces de articular la tecnología con las necesidades reales de aprendizaje. Estas unidades podrían funcionar como verdaderos centros de comando educativo, encargados de diseñar estrategias de implementación de IA alineadas con los valores formativos de la profesión médica.

La propuesta también pone el foco en empoderar a los docentes. Formar educadores capaces de trabajar en tándem con herramientas de IA —delegando tareas repetitivas a los algoritmos para centrarse en la mentoría, la toma de decisiones clínicas y el acompañamiento humano— no solo es deseable, sino necesario. La IA no viene a reemplazar al docente, sino a reforzar su papel más valioso: el de formador de criterio, juicio ético y sensibilidad profesional.

Asimismo, el artículo propone repensar el financiamiento de la innovación educativa. En lugar de depender de fondos esporádicos o de la buena voluntad de algunos, los autores abogan por una estrategia de inversión similar a la que sostiene la investigación clínica. La IA educativa no puede ni debe desarrollarse con presupuestos marginales; requiere una apuesta institucional y social de largo plazo. Existen modelos viables —desde alianzas público-privadas éticas hasta consorcios interuniversitarios— que podrían hacer realidad una educación médica potenciada por IA y accesible para todos.

Finalmente, el texto destaca la importancia de una ciencia educativa que esté a la altura del desafío. No se trata solo de implementar IA, sino de hacerlo con evidencia, medición de resultados reales y transparencia. La educación médica necesita herramientas de evaluación robustas que vayan más allá de la satisfacción del estudiante y que logren medir impactos en habilidades clínicas, razonamiento, comunicación y, en última instancia, en la seguridad y calidad del cuidado al paciente. Es en esta visión donde la IA puede convertirse en catalizadora de un nuevo paradigma formativo: más preciso, más justo y más centrado en el desarrollo integral del futuro médico.

Este llamado a la acción, lejos de ser una crítica, es una invitación optimista a construir colectivamente un ecosistema educativo capaz de integrar la IA con responsabilidad, creatividad y visión estratégica. Para los docentes de medicina, el mensaje es claro: ustedes están llamados a liderar este cambio, no como tecnólogos, sino como formadores que entienden que el corazón de la medicina sigue siendo humano, pero puede ser fortalecido con inteligencia artificial.

Cinco puntos clave para docentes de medicina:

• La IA ofrece oportunidades reales para mejorar la enseñanza médica si se implementa con intención pedagógica y responsabilidad ética.

• Crear estructuras institucionales con liderazgo, presupuesto y equipos interdisciplinarios es esencial para una integración efectiva y sostenible.

• Los docentes deben ser capacitados para colaborar con la IA, enfocándose en tareas educativas irremplazables como la formación clínica y el juicio profesional.

• Es necesario desarrollar estrategias de financiamiento que garanticen equidad y eviten que el desarrollo de IA educativa quede en manos exclusivamente comerciales.

• Evaluar rigurosamente el impacto de la IA con métricas centradas en el aprendizaje clínico y el desarrollo profesional es fundamental para guiar su uso responsable.

Referencia:

Turner, L., Zhou, C., & Burk-Rafel, J. (2025). It takes more than enthusiasm: The missing infrastructure to unlock AI’s potential in medical education. Academic Medicine, 100(9S), S34–S38.