Colombia lleva décadas con el mismo problema de salud, la IA lo resolvió en ocho semanas

Cada vez que un médico colombiano prescribe un medicamento, alguien debe realizar un trabajo invisible: traducir el nombre del fármaco tal como aparece en la clínica al nombre con el que ese mismo medicamento está registrado en la base de datos de la aseguradora —  los sistemas no se hablan entre sí, y nunca lo han hecho. 

Es un problema estructural del sistema de salud colombiano que lleva décadas sin resolverse, no por falta de voluntad, sino porque ninguna tecnología convencional había podido abordarlo de raíz. 

Eso es, hasta que la inteligencia artificial (IA) cognitiva entró en la escena. 

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Más allá del chatbot 

El 65% de los consumidores latinoamericanos ya interactúa con herramientas de IA, pero la mayoría de las empresas de la región sigue limitándose a chatbots y automatizaciones simples: sistemas que responden preguntas frecuentes, ejecutan flujos predefinidos y se quedan cortos en cuanto el problema se sale del guion. 

La diferencia entre un chatbot y un agente cognitivo no es de grado, sino de naturaleza; mientras que un chatbot obedece instrucciones, un agente cognitivo razona. 

“Imagínate que alguien llama a su operador de telecomunicaciones porque la factura no refleja el descuento prometido”, explicó Luis Guillermo Pardo, CEO de Kognia, una startup colombiana especializada en el desarrollo de agentes cognitivos para el mercado empresarial latino. “Una automatización normal ejecuta siempre los mismos pasos. El agente, en cambio, consulta el contrato de manera autónoma, revisa si algún asesor comercial dejó una nota en el CRM, cruza esa información con lo que se está cobrando, y llega a una conclusión propia. Nadie lo programó para ese caso específico… él razonó.” 

Ese tipo de razonamiento probabilístico, técnicamente llamado estocástico, es lo que permite que los agentes cognitivos operen en un entorno donde la información es incompleta, ambigua o está dispersa en múltiples sistemas. 

Ese es exactamente el escenario que caracteriza al sistema de salud colombiano. 

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El problema de la pregabalina 

En Colombia no existe interoperabilidad entre las Instituciones Prestadoras de Servicios de Salud (IPS) es decir, clínicas y hospitales, y las Entidades Promotoras de Salud (EPS), las aseguradoras de salud. 

Cuando un médico prescribe, por ejemplo, pregabalina de 100 miligramos, las EPS tienen que autorizar este medicamento, aunque en su base de datos ese mismo fármaco pueda estar registrado como Pregab 100 mg, Preg 100m, u otros alias — posiblemente cientos. 

Un chatbot tradicional respondería: el medicamento no existe. Un agente cognitivo, en cambio, analiza el principio activo, verifica el gramaje, revisa los posibles equivalentes, los descarta uno a uno y ejecuta el proceso de homologación para autorizar el medicamento según las reglas del negocio de esa EPS en particular. 

Con el 90% de los colombianos sufriendo retratos en la entrega de medicamentos según la Defensoría del Pueblo (algunos tienen que esperar hasta seis meses por tratamientos vitales) y con las tutelas subiendo un 34% entre 2024 y 2025 reclamando este derecho, el proceso de herramientas como Kognia tienen consecuencias tangibles de vida o muerte.  

El nuevo centro de gravedad organizacional 

Más allá del caso de salud, lo que propone la IA cognitiva tiene implicaciones profundas para la forma en que operan las organizaciones. Durante décadas, el modelo fue el mismo: el ser humano en el centro, rodeado de herramientas tecnológicas que lo asistían — bases de datos, automatizaciones, copilotos digitales. 

“Ahora damos un gran salto. El humano ya no está en el centro con habilitadores tecnológicos alrededor. La que está en el centro es la IA, y el humano es quien da feedback, brinda contexto y permite que esos procesos sean exitosos”, añadió Pardo. 

Esto no implica la desaparición del trabajo humano, sino su reconfiguración; emergen nuevos roles como ingenieros de prompts, entrenadores de IA, y analistas de insights, pero a escala.

La lógica que parecía inamovible antes del 2022 de invierte: los humanos entrenaban a la IA mediante machine learning, pero hoy, un agente cognitivo que procesa miles de interacciones de servicio al cliente puede detectar patrones y arquetipos que retroalimentan a toda la organización. 

“¿Quién entrena a quién?”, pregunta Pardo. “Ahora la IA también es capaz de entrenarnos a nosotros”. 

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Tecnología que nace desde adentro 

Lo que hace particularmente relevante este caso en el contexto latinoamericano no es solo una tecnología, sino su origen. No es una solución diseñada en otro contexto y adaptada a la región, sino que es una empresa que nació mirando los problemas estructurales propios de la región (la fragmentación de sistemas de salud, la burocracia de la seguridad social, la ausencia de interoperabilidad) y construyó tecnología específicamente para resolverlos. 

Es un patrón que se repite en el ecosistema emprendedor de América Latina. Según el Índice Lationoamericano de Inteligencia Artificial de 2025 de la ONU, la región concentra el 14% de las visitas globales a herramientas de IA, a pesar de representar solo el 11% de los usuarios de internet mundiales. 

Por otro lado, aunque el Foro Económico Mundial señala desafíos persistentes (brechas de infraestructura, fragmentación regulatoria, capital limitado) también reconoce que la región ha progresado rápidamente en integración operacional y adopción tecnológica. 

La siguiente frontera, como ilustra este caso, es más ambiciosa: no solo adoptar la tecnología disponible, sino crearla. “Muchas veces son esas tecnologías las que se importan y no las que se nutren y se cultivan aquí en Latinoamérica”, reflexionó Pardo. 

La IA cognitiva que hoy autoriza medicamentos en una EPS colombiana es, en ese sentido, algo más que una solución tecnológica eficiente: es una señal de que la región está dejando de resolver sus problemas con herramientas ajenas — y empezando a construir las propias.

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