A estas alturas, es seguro decir que casi todos los ejecutivos del sector de la salud han sido tentados por la IA. Los pagadores, ya sean privados, comerciales o gubernamentales, no son una excepción. Al igual que todos los demás en la industria, enfrentan márgenes cada vez más reducidos y costos en aumento. Tienen capas y capas y capas de datos complicados, enrevesados y críticos para administrar y modernizar. Y a menudo intentan aprovechar la tecnología del mañana mientras siguen cargando con la infraestructura de TI de ayer.
Cuando estás atrapado empujando una roca por esa montaña de “transformación digital”, ¿por qué no aprovechar las promesas de la IA para automatizar tu carga de TI?
Lo siento. No hay atajos para la estrategia.
Con tanta frustración y tanta esperanza dependiendo de la tecnología que es objeto de tanta publicidad, es importante entender dónde la IA realmente ayuda en la actualidad, y dónde definitivamente no.
Donde la IA funciona
Para rascar la superficie de cómo la tecnología actual de IA puede ayudar a las organizaciones de pagadores con la modernización de TI, considere los copilotos de IA generativa. Estas herramientas tienen como objetivo ser como Jarvis de Ironman y pueden ser entrenadas para comprender un contexto de trabajo y datos particulares para realizar rápidamente una tonelada de las preparaciones que consumen mucho tiempo requeridas para guiar a los usuarios a través de una tarea hasta su finalización.
Para las migraciones heredadas, los copilotos GenAI aplicados por los pagadores ya están demostrando ser beneficiosos para migrar e integrar datos (ETL/ELT, por ejemplo) al realizar rápidamente estadísticas, recopilación de calidad de datos, identificación y deduplicación de datos superpuestos y escritura de código automatizada en lugar de tener que escribir desde cero.
Donde la IA no (y no debería) funcionar
Cuando algo es realmente efectivo para una cosa, es natural asumir que también puede ser efectivo para otras cosas. Los casos de uso mencionados muestran dónde la IA funciona bien, pero también hay una lista interminable de ejemplos donde su uso arruinó las cosas desastrosamente.
Los pagadores deben tener cuidado con cómo implementan la IA y estar plenamente conscientes de sus limitaciones y riesgos. Por ejemplo, los pagadores nunca deben depender de la IA para:
1. Decisiones éticas o morales
2. Gestión de condiciones raras o atípicas
Simplemente: No puedes poner copilotos de IA al volante.