¿Cómo está transformando la innovación digital la comunicación en el sector salud?
Hay un profundo cambio que afecta a dos pilares fundamentales: cómo interactuamos con la información, y cómo buscamos información, orientación y respuestas relacionadas con nuestra salud.

La lógica que ha imperado en los últimos años ha sido esencialmente unidireccional: campañas publicitarias, notas informativas, contenidos divulgativos, materiales para pacientes o acciones con profesionales sanitarios. Todo eso sigue siendo necesario, pero probablemente hoy resulta insuficiente. El paciente llega mucho más informado, es más exigente y también está más expuesto al ruido, a los bulos, a las opiniones no verificadas y a los contenidos generados por IA. En ese contexto, comunicar en salud ya no consiste solo en explicar bien, sino en construir confianza de forma sostenida.

La innovación digital permite hacer tres cosas especialmente relevantes. Primero, escuchar mejor: entender qué preocupa realmente a pacientes, cuidadores, profesionales sanitarios y sociedad. Segundo, personalizar mejor: adaptar mensajes, formatos y momentos de contacto sin perder rigor científico, sensibilidad ni responsabilidad ética. Y tercero, anticipar mejor: identificar conversaciones emergentes, riesgos reputacionales o territorios de oportunidad.

Hablamos de contenido, pero matizaría algo importante: debemos evitar convertir la comunicación en salud en una fábrica de contenidos. En salud, más que en casi ningún otro sector, el valor no está en producir más, sino en generar información basada en evidencia, con sensibilidad, rigor ético y responsabilidad.

¿Está el sector de la salud realmente preparado para innovar o sigue siendo demasiado conservador?
Creo que el sector salud vive una tensión muy interesante. Por un lado, es un sector científicamente innovador por naturaleza: desarrolla fármacos, terapias dirigidas, dispositivos, modelos asistenciales, personaliza tratamientos e impulsa diagnósticos más rápidos que hace pocos años parecían ciencia ficción. Pero, por otro lado, culturalmente puede ser conservador en la forma de comunicar, organizarse y adoptar tecnología.

Ese conservadurismo no siempre es negativo. En salud, la prudencia no solo es necesaria, es una obligación. No estamos hablando de vender un producto de consumo o de optimizar una experiencia de compra; sino de decisiones que pueden influir en la salud, la adherencia terapéutica, la confianza en un tratamiento o la relación entre pacientes y profesionales sanitarios. Hablamos de evidencia científica, seguridad del paciente, privacidad de los datos y, en muchos casos, de decisiones que afectan directamente al bienestar de las personas. El problema aparece cuando la prudencia deja de ser una garantía y se convierte en inmovilismo.

Mi impresión es que el sector sí está preparado para innovar, pero no siempre está preparado para hacerlo a la velocidad que exige el entorno. Muchas compañías tienen talento, datos, conocimiento científico y ambición, pero les falta una mejor conexión entre áreas -médica, legal, comunicación, regulatory affairs, marketing, data, tecnología- y una visión más clara de cómo la innovación digital impacta en reputación y negocio.

¿Qué errores siguen cometiendo las compañías del ámbito de la salud al abordar proyectos de transformación digital?
El primer error es pensar que la transformación digital es una cuestión de herramientas. Incorporar una plataforma, lanzar una app, automatizar contenidos o activar un dashboard no transforma nada por sí solo. La transformación empieza cuando cambia la forma en la que una compañía toma decisiones, escucha a pacientes y profesionales sanitarios y conecta el conocimiento con acción.

El segundo error es trabajar en silos. En salud esto es especialmente frecuente: el área médica va, por un lado, comunicación por otro, legal y compliance por otro, marketing por otro y tecnología por otro. El resultado es que muchos proyectos nacen técnicamente posibles, pero culturalmente inviables; o estratégicamente interesantes, pero complejos de implementar por no haber tenido en cuenta aspectos regulatorios, éticos o reputacionales adecuados.

El tercer error es confundir datos con inteligencia. Nunca hemos tenido tanta información disponible, pero el reto no es acumular datos, sino convertirlos en conocimiento accionable: entender mejor a los pacientes, anticipar riesgos, detectar necesidades no cubiertas, mejorar la adherencia terapéutica o reforzar la continuidad asistencial.

Y el cuarto error, quizá el más importante, es subestimar la adopción. En salud, una solución digital solo es relevante si genera confianza y encaja en la realidad de quienes tienen que usarla. Si no se integra en los procesos, si añade complejidad o si no responde a una necesidad real, acaba siendo una innovación cosmética. La transformación digital no va de incorporar tecnología, sino de cambiar capacidades, comportamientos y formas de relación.

¿Qué tendencias están marcando la diferencia hoy entre las compañías que lideran y las que se quedan atrás?
Destacaría cuatro tendencias. La primera es la escucha activa y continua. Las compañías que lideran no esperan al reporte anual para saber qué está pasando. Monitorizan conversación social, necesidades de pacientes, preocupaciones de profesionales sanitarios, movimientos regulatorios, competencia, medios, comunidades y tendencias. La diferencia entre liderar y reaccionar está muchas veces en la velocidad con la que conviertes señales dispersas en decisiones.

La segunda es la autoridad en entornos de búsqueda semántica e IA generativa. Cada vez más personas no llegan a una información sanitaria entrando en una web corporativa, sino preguntando a Google, a ChatGPT, a Perplexity o a otros sistemas de IA. Eso cambia el juego: ya no basta con estar posicionado en buscadores tradicionales; las marcas, instituciones y organizaciones sanitarias necesitan construir autoridad para ser correctamente interpretadas, citadas y recomendadas por los nuevos intermediarios de información.

La tercera es la personalización responsable. El sector salud tiene una enorme oportunidad para ofrecer información más útil, más adaptada y comprensible, pero debe hacerlo respetando privacidad, consentimiento, sensibilidad y contexto.

La cuarta es la capacidad de innovar desde la gobernanza. Las compañías que se quedan atrás suelen plantear la regulación como un freno. Las que lideran la entienden como un marco para innovar mejor, con más seguridad y más credibilidad.

¿Es posible ser disruptivo en el ámbito de la salud en un entorno tan regulado? ¿Cómo equilibrarlo?
Sí, es posible. Pero hay que entender que la disrupción en salud no puede medirse con los mismos códigos que en otros sectores. En salud, ser disruptivo significa muchas veces aportar soluciones que mejoren la comprensión de una patología, reduzcan las inequidades en el acceso, faciliten el diagnóstico precoz, aumenten la adherencia terapéutica, acompañen mejor al paciente o ayuden al profesional sanitario en la toma de decisiones clínicas basadas en evidencia.

El equilibrio está en diferenciar entre audacia estratégica e irresponsabilidad operativa. Se puede ser muy audaz en la visión, en el modelo de relación con pacientes y profesionales, en la forma de escuchar, en los formatos, en la pedagogía o en la integración de datos de vida real. Pero hay que ser muy riguroso en la evidencia clínica, en la seguridad del paciente, en la privacidad de datos, en la farmacovigilancia, en la transparencia y en la supervisión médica.

Para mí, la regulación no debería interpretarse solo como un límite, sino también como un activo reputacional del propio sistema sanitario. En un entorno de creciente desconfianza, poder decir “esto está verificado, es trazable, protege la privacidad del paciente y cuenta con supervisión profesional” es una ventaja competitiva y un elemento de confianza crítica en salud.

¿Qué papel está jugando la IA generativa y el data en la toma de decisiones en el ámbito de la salud?
Todavía estamos en una fase de maduración, pero el impacto ya es evidente: permiten procesar grandes volúmenes de información sanitaria, detectar patrones, sintetizar conocimiento, acelerar análisis y apoyar decisiones en investigación, comunicación médica, farmacovigilancia, experiencia de paciente, acceso, reputación, educación sanitaria o relación con profesionales.

Ahora bien, la IA no sustituye la decisión experta; ayuda a llegar mejor preparados a esa decisión. En salud, el valor no está en delegar el juicio clínico, científico o regulatorio en una máquina, sino en usar la tecnología para reducir ruido, ampliar perspectiva, identificar señales y formular mejores hipótesis de trabajo y mejores escenarios.

En comunicación en salud, por ejemplo, puede ayudarnos a analizar la conversación digital sobre enfermedades, tratamientos o síntomas, identificar narrativas emergentes, mapear preocupaciones de pacientes, cuidadores o profesionales sanitarios, detectar desinformación, adaptar contenidos a distintos niveles de alfabetización sanitaria o anticipar riesgos reputacionales. Pero la interpretación final requiere criterio humano: contexto, sensibilidad hacia el paciente, conocimiento regulatorio y comprensión del impacto real que puede tener cada mensaje en la toma de decisiones sobre la salud.

Los datos bien utilizados, hacen de la comunicación en salud, una disciplina menos basada en intuiciones y más basada en conocimiento. Pero el dato sin criterio puede llevarnos a decisiones incompletas o incluso equivocadas. El reto es combinar inteligencia artificial, inteligencia de datos e inteligencia humana: tecnología para ampliar la capacidad de análisis, datos para fundamentar mejor las decisiones y criterio experto para darles sentido.

Antes de ir al médico, uno consultaba a su vecina, luego fue el Dr. Google y ahora la IA. ¿Cómo garantizar la veracidad de los contenidos en un contexto de IA generativa?
Hemos pasado de “mi vecina dice que…” a “lo he leído en Google” y ahora a “me lo ha dicho una IA con mucha seguridad”. El problema es que la seguridad con la que se expresa una respuesta no siempre guarda relación con su veracidad. Y en salud eso es especialmente delicado.

La IA generativa cambia la escala del problema porque no solo distribuye información: la sintetiza, la reformula, la personaliza y, a veces, la presenta con una apariencia de autoridad clínica o científica que puede resultar engañosa. El riesgo no es solo que circule información falsa, sino que una respuesta incorrecta parezca razonable, bien escrita y hasta tranquilizadora, generando decisiones inadecuadas o retrasos en la búsqueda de atención sanitaria.

Garantizar la veracidad exige actuar en varias capas. La primera es la calidad de las fuentes. El sector de la salud necesita construir ecosistemas de contenido verificables, actualizados, bien estructurados y técnicamente accesibles para buscadores y sistemas de IA. Si las fuentes fiables no están presentes, otros ocuparán ese espacio.

Por otro lado, la trazabilidad. En salud deberíamos saber de dónde viene una afirmación, cuándo se actualizó, qué evidencia la respalda y quién la valida. No basta con que una respuesta tenga apariencia de rigor médico; tiene que poder demostrar su origen.

También necesitamos supervisión experta. No todo contenido sobre salud puede tratarse como contenido divulgativo genérico. Hay temas que requieren revisión médica, científica, legal o regulatoria. Una cosa es explicar hábitos saludables y otra muy distinta orientar sobre síntomas, tratamientos, efectos adversos o decisiones clínicas.

Y, finalmente, la educación del usuario. Tenemos que ayudar a las personas a entender que una IA puede ser una buena puerta de entrada a la información, pero no es un médico, no conoce necesariamente su historia clínica y no debe sustituir al profesional sanitario ni a una fuente médica contrastada.

¿Cómo está cambiando la forma de relacionarse entre profesional sanitario y paciente?
Está cambiando de una relación más asimétrica a una relación más informada, más continua y, en algunos casos, más compleja. El paciente llega a la consulta con búsquedas previas, capturas de pantalla, lecturas en redes sociales, recomendaciones de comunidades, respuestas de IA y expectativas mucho más concretas. Eso puede enriquecer la relación, pero también tensionarla si la información no está bien contextualizada o si genera ansiedad, confusión o interpretaciones erróneas.

El profesional sanitario ya no solo diagnostica o prescribe; también tiene que contextualizar, desmentir mitos, priorizar y traducir información. En ese sentido, la comunicación se vuelve una competencia clínica y reputacional de primer nivel. La confianza no depende únicamente de la autoridad profesional, sino de la capacidad de acompañar, explicar y generar seguridad en un entorno de sobreinformación y desinformación.

También cambia la continuidad del vínculo. El paciente no vive su relación con la salud solo en la consulta sino a lo largo de todo su recorrido asistencial: antes, durante y después. Lo hace a través de plataformas digitales, apps de seguimiento, portales, comunidades, contenidos, recordatorios, telemedicina o programas de apoyo. Eso obliga a diseñar experiencias más coherentes entre canales, menos fragmentadas y más humanas.

La gran oportunidad es que la tecnología libere tiempo y mejore la calidad de la relación. El gran riesgo es que la empobrezca, sustituyendo escucha por automatización.

¿Cómo está integrando ATREVIA la IA en el ámbito de la comunicación en salud?
En ATREVIA estamos integrando la IA con una premisa muy clara: la tecnología es el sistema nervioso, pero no el cerebro. Nos permite escalar, procesar información, detectar patrones, acelerar análisis y generar primeras versiones, pero no sustituye el criterio estratégico, la sensibilidad ni la responsabilidad que exige la comunicación en salud.

La estamos aplicando en distintos niveles. En inteligencia digital, para analizar conversaciones, identificar narrativas emergentes, detectar riesgos reputacionales, mapear comunidades, encontrar vacíos de información y comprender mejor las preocupaciones reales de pacientes, profesionales y sociedad. En contenidos, para apoyar la adaptación de mensajes a diferentes audiencias y formatos, siempre con supervisión humana. Y en estrategia, para construir escenarios, anticipar posibles reacciones, ordenar información compleja y convertir datos dispersos en conocimiento accionable.

También estamos trabajando en metodologías de autoridad semántica y presencia en entornos de IA generativa. Hemos desarrollado un producto de posicionamiento, visibilidad y construcción de autoridad en motores de IA, que mezcla la auditoría SEO/GEO, expertise humano, y herramientas de optimización de contenidos para motores de IA. En salud esto es especialmente relevante: si una persona pregunta a un sistema de IA sobre una enfermedad, un tratamiento, un síntoma, una compañía o una categoría terapéutica, tenemos que preguntarnos qué fuentes alimentan esa respuesta y si la información fiable está realmente ocupando el lugar que debe ocupar.

Nuestro enfoque no es automatizar la comunicación en salud, sino elevar su calidad: más escucha, más rigor, más capacidad de anticipación y más utilidad para el ecosistema de actores clave del sector salud.