Los 5 errores más comunes al incorporar talento TI en proyectos de IA en el sector salud

La inteligencia artificial está transformando el sector salud, pero muchos proyectos fracasan antes de despegar por una razón clave: el enfoque erróneo en la incorporación del talento TI.

A medida que hospitales, farmacéuticas, aseguradoras y biotech apuestan por la IA para mejorar sus procesos comerciales y operativos, se enfrentan a un reto silencioso pero decisivo: cómo integrar el talento adecuado sin convertir el proyecto en un experimento fallido.

En este artículo analizamos los 5 errores más frecuentes que cometen las organizaciones al incorporar talento TI en proyectos de IA, y qué estrategias aplicar para evitarlos sin comprometer el ritmo de innovación ni la eficiencia.

1. Contratar perfiles genéricos para resolver problemas altamente específicos

Uno de los fallos más comunes es asumir que un perfil de «Data Scientist» puede abordar cualquier reto relacionado con IA.

• La realidad es que muchos proyectos necesitan perfiles muy distintos:
• Analistas con dominio del negocio.
• Especialistas en datos clínicos o regulatorios.
• Ingenieros de machine learning enfocados en producción.
• Usar perfiles equivocados suele llevar a soluciones ineficientes, modelos que no escalan o resultados imposibles de validar.

“No todos los problemas de IA se resuelven con el mismo tipo de talento, aunque el título sea el mismo en LinkedIn.”

¿Qué hacer? Mapear desde el inicio los requisitos técnicos y funcionales del proyecto y vincular cada necesidad con un perfil específico, no con un cargo genérico.

2. Pensar en IA como una solución tecnológica, y no como un cambio organizativo

Muchas organizaciones abordan la IA como un tema puramente técnico y subestiman el impacto cultural y operativo.

• Esto lleva a aislar los equipos de IA, desconectándolos de los flujos reales del negocio o de los usuarios finales.
• El resultado: modelos con baja adopción, dashboards que nadie consulta y soluciones que no escalan.

“La IA no transforma por sí sola. Son las personas las que la convierten en ventaja real.”

¿Qué hacer? Integrar desde el inicio al talento TI en los equipos funcionales, y fomentar una colaboración fluida con operaciones, marketing, ventas y compliance.

3. Subestimar la importancia del dato y sobrevalorar el algoritmo

Es habitual invertir en talento técnico avanzado, pero ignorar que el principal cuello de botella es la calidad, accesibilidad y gobernanza del dato.

• Muchos perfiles técnicos se frustran al ver que no pueden trabajar con los datos adecuados por falta de integración, limpieza o permisos.
• Esto genera rotación y desmotivación en los equipos.

¿Qué hacer? Antes de escalar el equipo de IA, asegurar que existe una base sólida de datos y procesos. Contar con perfiles como Data Engineers o Data Stewards desde el inicio es crítico.

4. Ignorar la necesidad de perfiles híbridos

En entornos altamente regulados como el sanitario, no basta con saber de IA: hay que saber de IA en salud.

• Muchos proyectos fallan porque los perfiles técnicos no entienden los requisitos regulatorios, éticos o funcionales del sector.
• Esto lleva a retrasos, conflictos con compliance o simplemente a soluciones inviables.

“Un modelo predictivo no sirve de nada si no puede ser auditado o si no cumple con los criterios clínicos.”

¿Qué hacer? Incorporar perfiles híbridos (conocimiento técnico + experiencia en salud), o formar internamente a perfiles clave. También es útil integrar a profesionales del negocio desde fases tempranas del proyecto.

5. No planificar la sostenibilidad del equipo de IA

Se tiende a contratar en bloque para lanzar el proyecto, pero no se define cómo evolucionará el equipo a medio plazo.

• Sobredimensionamiento tras la fase inicial.
• Falta de mantenimiento de los modelos en producción.
• Incapacidad para adaptarse a nuevas necesidades del negocio.

¿Qué hacer? Diseñar equipos modulares y flexibles, con roles escalables en función de la madurez del proyecto. El modelo de talento bajo demanda (freelance, partners externos, talento as-a-service) puede ser una alternativa eficiente y sostenible.

Conclusión: el éxito de la IA en salud depende tanto del talento como de la tecnología

Los proyectos de inteligencia artificial en el sector salud no fracasan por falta de innovación, sino por una mala estrategia en la incorporación del talento adecuado. Entender el contexto, identificar los perfiles clave y acompañarlos con una cultura de colaboración transversal es lo que marca la diferencia.

La buena noticia: evitar estos errores no requiere grandes inversiones, sino decisiones inteligentes. El talento TI está disponible, pero debe estar bien alineado con los objetivos y condiciones de cada organización.

Fuentes y lecturas recomendadas:

• McKinsey & Company (2023). «How AI can transform pharma and healthcare».
• Deloitte Insights (2023). «Data, talent and trust: the three pillars of AI in life sciences».
• MIT Sloan Management Review (2022). «Managing AI talent and expectations in healthcare organizations».
• Harvard Business Review (2023). «Why AI Projects in Health Care Often Fail».