La digitalización sanitaria vive un crecimiento acelerado impulsado por la necesidad de eficiencia, acceso y personalización en la atención médica. Tecnologías como la historia clínica electrónica, la telemedicina y la inteligencia artificial están transformando el diagnóstico y seguimiento de pacientes en España. Lo digital es al presente y el futuro.
Sobre este y otros temas hablamos con Fernando González-Haba, Director de la división de Servicios de ARBENTIA.
¿Qué factores han provocado que en 2026 la digitalización sanitaria pase de grandes proyectos tecnológicos a modelos más ágiles y orientados a resultados?
Uno de los factores clave es que el marco público de salud digital en España ya vincula la digitalización con mejoras demostrables en calidad asistencial, satisfacción y coste-efectividad, y sitúa los datos y el conocimiento como motores de innovación.
Esto está obligando a que los proyectos tecnológicos se planteen con métricas claras desde el inicio: reducción de tiempos administrativos, mejor coordinación entre áreas asistenciales, optimización de recursos o una relación más fluida con el paciente.
A esto se suma la presión de interoperabilidad y cumplimiento que llega desde Europa; iniciativas como el Espacio Europeo de Datos de Salud (EHDS), ya en marcha, están impulsando modelos mucho más conectados y obligan a construir ecosistemas digitales sostenibles en lugar de soluciones grandes pero aisladas.
Y hay también un cambio claro en la forma de abordar la innovación dentro de los propios centros. Cada vez vemos más organizaciones que abandonan la “innovación por la innovación” para centrarse en proyectos bien definidos, alineados con necesidades operativas reales, desplegados por fases y con retornos visibles en la actividad diaria.
“El cuello de botella ya no es “digitalizar” en abstracto, sino absorber más demanda con los mismos (o menos) recursos, reduciendo fricción y error”
Según ARBENTIA, ¿por qué la automatización de procesos se ha convertido en una prioridad estratégica para los centros sanitarios?
Lo que estamos viendo es un fuerte impulso derivado de la necesidad de eliminar ineficiencias operativas en un contexto de mayor presión asistencial, regulatoria y económica.
El cuello de botella ya no es “digitalizar” en abstracto, sino absorber más demanda con los mismos (o menos) recursos, reduciendo fricción y error. Automatizar significa descargar tareas repetitivas de alto volumen que consumen tiempo clínico y administrativo, y convertirlas en flujos controlados y trazables (compras, stock, tesorería, provisión, facturación, tramitaciones internas).
Además, la automatización no implica sustituir sistemas o iniciar proyectos tecnológicos complejos desde cero. Existen plataformas que permiten orquestar procesos entre aplicaciones y automatizar tareas de forma progresiva, incluso apoyándose en tecnologías como la automatización robótica de procesos (RPA), que permiten ejecutar tareas repetitivas sobre sistemas existentes. Esto acelera mucho el retorno y facilita que los centros avancen de forma gradual.
¿Cómo está cambiando la relación entre pacientes y centros médicos gracias a la digitalización y al uso de la inteligencia artificial?
La relación se está desplazando hacia un modelo continuo, omnicanal y más proactivo. En el sector privado, por ejemplo, el observatorio de la Fundación IDIS recoge que más del 80% de hospitales ya tiene consulta digital implantada y disponible, y que un 50% es capaz de hacer seguimiento digital post‑alta, lo que convierte la atención en una experiencia que no “empieza y termina” en el centro.
Para nosotros, el contact center sanitario debe pasar de atender llamadas a gestionar relaciones continuas con el paciente de forma automatizada, multicanal y eficiente, porque canales limitados y horarios rígidos generan pérdidas de contacto y sobrecarga del personal.
“La IA es la capa que lo acelera, por ejemplo, con voicebots y asistentes virtuales que conversan en lenguaje natural y permiten continuidad entre canales”
En ello, la IA es la capa que lo acelera, por ejemplo, con voicebots y asistentes virtuales que conversan en lenguaje natural y permiten continuidad entre canales sin perder contexto, integrándose con el CRM para personalizar respuestas y registrar interacciones de forma automática; y, a la vez, capacidades de segmentación y marketing relacional más avanzadas que permiten “activar” al paciente adecuado con el mensaje y canal adecuados.
¿Qué papel juegan los datos en la toma de decisiones clínicas y de gestión dentro de los nuevos modelos digitales?
Los datos son la infraestructura de la decisión, el todo de esta nueva corriente de digitalización. La Estrategia de Salud Digital del SNS vincula explícitamente la mejora de calidad, satisfacción y coste/efectividad con la gestión de datos y del conocimiento que los datos generan. Esto implica elevar la conversación desde “tener información” a “convertirla en decisiones reproducibles”.
En Europa, además, el EHDS fija como objetivo mejorar el acceso y control de las personas sobre sus datos de salud y habilitar un intercambio seguro a escala UE, lo que empuja a los centros a operar con información interoperable y no con silos locales.
En términos técnicos, esto aterriza en estándares y arquitecturas que faciliten intercambio rápido y seguro, por ejemplo, FHIR como estándar de interoperabilidad y servicios basados en API, para que la misma verdad alimente tanto la decisión clínica en el punto de atención como la decisión de gestión en los comités de dirección, con trazabilidad y control de accesos.
“El verdadero valor aparece cuando la analítica se integra en el circuito de gestión, con KPIs claros, responsables definidos y acciones asociadas”
¿De qué manera la analítica avanzada permite anticiparse a necesidades asistenciales y optimizar recursos sanitarios?
Al analizar grandes volúmenes de datos clínicos y operativos, como históricos de actividad, demanda asistencial, patrones epidemiológicos o la misma utilización de recursos, los centros pueden, por ejemplo, dimensionar mejor equipos y turnos, prever saturaciones en urgencias o en determinadas especialidades, planificar con más precisión pruebas diagnósticas o priorizar intervenciones preventivas en pacientes con mayor riesgo.
En nuestra experiencia, el verdadero valor aparece cuando la analítica se integra en el circuito de gestión, con KPIs claros, responsables definidos y acciones asociadas. La clave aquí es que la analítica avanzada se integre realmente en la toma de decisiones operativas.
Cuando los datos se conectan con los sistemas de gestión y con indicadores claros de actividad y rendimiento, los centros pueden ajustar recursos de forma dinámica, reducir variabilidad en los procesos y mejorar la eficiencia sin comprometer la calidad asistencial.
¿Por qué los centros más avanzados están apostando por proyectos tecnológicos más acotados y adaptados a su realidad operativa?
La realidad operativa de un hospital es especialmente compleja, ya que conviven múltiples especialidades médicas, circuitos asistenciales distintos, requisitos regulatorios estrictos, sistemas heredados y una demanda asistencial muy variable.
Esto implica que los proyectos tecnológicos de gran alcance deben cubrir muchas aristas al mismo tiempo, lo que los hace más costosos, más complejos de implantar y también más difíciles de mantener en el tiempo.
Frente a ese enfoque, las iniciativas más acotadas y estratégicas permiten avanzar de forma mucho más controlada, probando soluciones en contextos concretos, ajustando lo que no funciona y, una vez demostrado el valor, escalándolo o replicándolo en otras áreas del centro.
En definitiva, muchos centros sanitarios están entendiendo que, en procesos de transformación digital, avanzar paso a paso suele ser mucho más eficaz que intentar abordarlo todo a la vez.
Las organizaciones líderes están apostando por plataformas más flexibles y modulares, implantadas por fases, activando primero lo que genera impacto inmediato en eficiencia operativa.
“Cuando la digitalización está bien diseñada, el paciente no ve más tecnología, ve menos burocracia, menos duplicidades, menos esperas evitables”
¿Cómo contribuye la digitalización a mejorar la eficiencia sin comprometer la calidad asistencial ni la experiencia del paciente?
Cuando la digitalización está bien diseñada, el paciente no ve más tecnología, ve menos burocracia, menos duplicidades, menos esperas evitables, mejores transiciones entre niveles, información más clara y continuidad del seguimiento cuando procede.
Y, desde el punto de vista del profesional, se traduce en menos carga administrativa y en decisiones más rápidas y consistentes gracias a información y protocolos más accesibles, lo que protege la calidad al reducir variabilidad y trabajo duplicado.
Desde la visión de ARBENTIA, ¿qué errores deben evitar los centros sanitarios al abordar procesos de transformación digital?
El primer error es implantar herramientas sin rediseñar procesos, roles y formación, provocando rechazo y sistemas infrautilizados; de hecho, el propio SNS identifica como retos los nuevos marcos organizativos, la capacitación digital, la ética, la privacidad y la humanización, lo que implica que el cambio es tanto cultural como tecnológico.
El segundo error es subestimar el dato, trabajarlo sin mínimos de calidad, gobernanza y trazabilidad hace que la analítica y la IA se vuelvan frágiles. Siguiendo esta tendencia, el tercero es aplicar IA sin control clínico‑ético, algo especialmente importante en este sector, ya que el riesgo de sesgos algorítmicos puede derivar en diagnósticos o tratamientos inadecuados si no se gestionan bien.
“Un error es subestimar el dato, trabajarlo sin mínimos de calidad, gobernanza y trazabilidad hace que la analítica y la IA se vuelvan frágiles”
Y el cuarto error es no trabajar con indicadores y seguimiento. Si un proyecto no tiene métricas, objetivos y evaluaciones continuas, no hay evidencia de que los resultados sean válidos.
¿Qué beneficios concretos aporta la integración de sistemas y la automatización en el día a día de hospitales y clínicas?
Un ERP orientado a gestión hospitalaria permite automatizar gestiones administrativas, controlar compras y stock, incorporar movimientos bancarios en tesorería, agilizar provisión y facturación de honorarios y, muy relevante, integrarse con el sistema hospitalario para evitar islas de información que provocan errores, duplicidades y retrasos.
Además, integrar ERP y CRM elimina una de las fricciones clásicas: cuando cada área opera con una “verdad” distinta, el centro pierde eficiencia y calidad de respuesta; en cambio, la integración ofrece una visión unificada para decidir con datos reales y coordinar equipos. Por eso, en nuestra visión sectorial, la conectividad nativa con plataformas de gestión y la integración con software sanitario de terceros es un requisito de valor, no un detalle técnico.
“Vamos hacia una gestión “aumentada” por IA, pero bajo gobernanza”
Mirando al futuro, ¿cómo evolucionará el papel de la IA y los datos en la gestión sanitaria durante los próximos años?
Vamos hacia una gestión “aumentada” por IA, pero bajo gobernanza. Por un lado, la IA se está integrando en las plataformas de trabajo para impulsar autoservicio, omnicanalidad y automatización dentro del flujo de trabajo. Por otro lado, el combustible será la interoperabilidad del dato, con una implantación progresiva para el intercambio y reutilización segura del dato sanitario en la UE, elevando la necesidad de normalizar modelos y preparar infraestructuras y procesos de acceso/uso.
El tercer vector seguirá siendo el normativo. Con la AI Act ya en vigor y su aplicación escalonada, se obligará a los centros a madurar trazabilidad, documentación, evaluación de riesgos y capacitación (alfabetización en IA) para desplegar IA de forma responsable en entornos sensibles.
La consecuencia práctica es que ganarán los centros que traten los datos como infraestructura (no como un subproducto) y la IA como un copiloto operativo auditable y seguro, con responsabilidad clínica y límites claros.
