Imagen de un doctor examinando una radiografía. Pexels
Los top semanales del Índice de la Digitalización: una IA que analiza pruebas para aliviar la carga sanitaria
El Consenso de Tendencias analiza informes internacionales que señalan cómo el impacto de la IA en las empresas se traslada a la reconfiguración estructural de las compañías.
Más información: Wake Up Box, la nueva herramienta para el 'reskilling' permanente de los líderes empresariales
No importa si el objetivo es comunicarse con un conocido, hacer compras online, consultar los sistemas de vigilancia de una vivienda o buscar indicaciones para llegar a un destino. Todas son acciones que se traducen cada vez más en imágenes, el recurso que hoy domina nuestras sociedades y desborda nuestras mentes. Incluso en el ámbito sanitario, la medicina se apoya más que nunca en las pruebas de imagen, como resonancias o radiografías, debido en buena parte al progreso tecnológico, la búsqueda de mayor precisión o el envejecimiento de la población.
Sin embargo, ese incremento se ha convertido, en países como España o EE. UU., en un problema potencial: mientras crece el volumen de imágenes médicas, el número de profesionales encargados de revisarlas no lo hace a la misma velocidad. Ante esta situación, y para aliviar la presión del personal médico, científicos de la Universidad de California en Berkeley y de la Universidad de California en San Francisco han creado una nueva generación de modelos de IA que analiza pruebas con agilidad, ayuda a generar informes preliminares y anticipa el riesgo de sufrir enfermedades graves años antes de que sean evidentes.
Esta es solo una de las innovaciones que reúne esta semana Wake Up BOX, la herramienta de reskilling que aloja el índice de digitalización Inndux 500 y publica los análisis más completos de decenas informes internacionales, agrupados en el Consenso de Tendencias.
En el top 10 de esta semana, y además del desarrollo de modelos de IA que alivien la carga de los sanitarios, figuran también un método que permite transferir habilidades entre robots sin necesidad de enseñarles desde cero, una herramienta para comprar alimentos más sanos ajustados a cada presupuesto, o un dron con visión nocturna que detecta fallos en placas solares.
Además, el impacto de la inteligencia artificial en el tejido empresarial se traslada ahora a la reconfiguración estructural de las compañías, y promete transformar su arquitectura estratégica, modelos operativos o las infraestructuras que sostienen su competitividad. Como analiza el último informe sobre tendencias tecnológicas publicado en Wake Up BOX, el valor real de la IA estará en la capacidad de cada empresa para integrar datos, talento, procesos e infraestructuras en sistemas organizativos coherentes y escalables.
Redefinir la radiología
Más allá del análisis de imágenes, el proyecto de las universidades de California en Berkeley y en San Francisco aspira a redefinir parte del trabajo radiológico, que es el encargado de analizar estas pruebas. Uno de sus desarrollos, conocido como Pillar-1, está diseñado para integrar los hallazgos en informes preliminares y asistir en casos complejos, mientras que otros están siendo evaluados por hospitales de treinta países por su capacidad para estiman el riesgo oncológico años antes de un diagnóstico convencional. Según indican los científicos, estas herramientas buscan liberar de tareas a los especialistas para reforzar la toma de decisiones clínicas y la atención al paciente.
Y en un sector bien diferente, como es el energético, científicos de la Universidad Técnica de Dinamarca han desarrollado un sistema que combina drones, imágenes de electroluminiscencia e IA para detectar fallos en plantas solares y aumentar su rendimiento sin necesidad de instalar nuevos paneles.
La tecnología permite identificar desde grietas hasta módulos inactivos, y usa la inteligencia artificial para proponer correcciones. Las primeras estimaciones indican que estas inspecciones podrían elevar entre un 1% y un 5% la generación eléctrica, una mejora con impacto tangible en el suministro de energía renovable.
Transferir habilidades entre robots
En el mundo de la robótica, sustituir a una máquina por otra suele implicar volver a empezar, como si cada nuevo robot tuviera que reaprender lo que otro ya sabía. Pero científicos de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) buscan romper esa lógica con un sistema que permita transferir habilidades entre robots, aunque tengan diseños y movimientos diferentes.
Para lograrlo, se realizan demostraciones humanas que se traducen luego a tareas sencillas como empujar, colocar o lanzar objetos que cada robot adapta a su propia mecánica, en lo que constituye una nueva vía que podría abaratar los costes de automatización y hacer los sistemas robóticos más escalables.
Por otro lado, investigadores de la Universidad de Michigan, la Universidad de Notre Dame y la Universidad de Purdue han desarrollado una herramienta digital con IA que ayuda a tomar mejores decisiones a la hora de hacer la compra. Este recurso combina precios en tiempo real, información nutricional y objetivos dietéticos para analizar la cesta en su conjunto, en lugar de hacerlo producto por producto, y así equilibrar costes, salud y preferencias. La solución ya ha sido probada y demuestra que puede ayudar a mejorar la relación de los usuarios con su alimentación, así como a fomentar compras más conscientes.
IA y reorganización empresarial
La transformación que la inteligencia artificial impulsa en el ámbito empresarial se empieza a medir por su capacidad para rediseñar compañías enteras. Como recoge el último informe sobre tendencias tecnológicas disponible en Wake Up BOX, una brecha empieza a separar a las organizaciones que solo experimentan con IA y a aquellas que la integran en decisiones estratégicas e infraestructuras críticas. El desafío pasa por convertir datos, talento y capacidad computacional en una ventaja competitiva estructural, todo ello en un contexto donde la inversión en infraestructura adquiere dimensión geopolítica.
Ese cambio también afecta a la organización interna. El modelo emergente apunta a compañías llamadas AI-native, donde algoritmos, personas y procesos operan de forma coordinada y en tiempo real. Los análisis revisados muestran que el cuello de botella principal es organizativo: muchas empresas despliegan herramientas de IA, pero pocas son las que rediseñan cómo trabajan. Cuando ese salto se produce, aparecen mejoras en productividad, reducción de errores, velocidad de ejecución e incluso en la creación y escalado de nuevos negocios.
No obstante, el informe subraya además que competir en la economía de la IA depende de factores menos visibles, como la energía, los centros de datos, los semiconductores, la conectividad y la resiliencia digital. En ese escenario, se hace imprescindible sostener la innovación bajo presión, gestionar dependencias críticas y operar en sistemas tecnológicos crecientemente complejos, donde la robustez puede ser tan decisiva como el propio algoritmo.
