El debate global sobre la inteligencia artificial en salud está actualmente dominado por un término que evoca tanto esperanza como temor: la superinteligencia. Se refiere a una IA capaz de superar al ser humano en todas las actividades cognitivas, como el razonamiento complejo, el análisis de datos, la predicción de escenarios e incluso la toma de decisiones éticas. Ya no es ciencia ficción, sino el objetivo que persiguen laboratorios de investigación, grandes empresas tecnológicas e inversores de todo el mundo. Se imagina una IA capaz de diagnosticar mejor que los médicos, optimizar sistemas sanitarios enteros, anticipar epidemias y diseñar tratamientos personalizados con una precisión casi absoluta.
Sin embargo, mientras el mundo discute sobre la superinteligencia y escenarios futuristas, millones de personas siguen excluidas del uso más básico de la IA sanitaria. No se trata de modelos predictivos hipertecnológicos, sino de herramientas fundamentales como chatbots para el triage, sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas o traducciones automáticas para explicar una terapia. La barrera no es tecnológica, sino lingüística, cultural y estructural. En gran parte del África subsahariana se hablan más de 2.000 idiomas, pero la mayoría de los sistemas de IA están entrenados solo en inglés, francés, chino o grandes idiomas europeos. ¿El resultado? Pacientes incapaces de comprender una receta, madres que no pueden explicar los síntomas de sus hijos, errores clínicos que se convierten en tragedias cotidianas.
Un ejemplo concreto: una madre llega con su hijo a una clínica en un campo de desplazados. Su idioma es minoritario y los médicos solo hablan el dialecto dominante. Sin intérpretes ni herramientas digitales capaces de comprender ese idioma, la comunicación es imposible. Incluso la terapia más sencilla puede ser peligrosa. Paradójicamente, mientras se debate sobre cuándo llegará la superinteligencia, en las clínicas rurales se cuentan errores debidos a simples incomprensiones. La IA, que debería reducir las desigualdades, corre el riesgo de ampliarlas al ignorar las lenguas locales, los códigos culturales y las formas en que las comunidades comunican el dolor, la enfermedad y la salud.
Esta disparidad se refleja también simbólicamente en los escenarios globales. En la reciente India AI Impact Summit 2026, los líderes de las mayores empresas de IA, desde Sam Altman, CEO de OpenAI (la empresa detrás de ChatGPT), hasta Dario Amodei, CEO de Anthropic (fundada por ex miembros de OpenAI y responsable del modelo Claude), compartieron el mismo escenario sin estrecharse la mano. Una instantánea aparentemente inocua, pero que captura perfectamente la brecha entre quienes construyen sistemas superinteligentes y quienes sufren la exclusión digital: la competencia y el branding prevalecen sobre las necesidades concretas de los pacientes.
En la salud pública, la verdadera inteligencia no es la que “lo sabe todo”, sino la que comprende. Comprende las lenguas minoritarias, las culturas, las metáforas, los proverbios y los tabúes que describen la enfermedad. Sin esta comprensión, los algoritmos y los chatbots se convierten en herramientas frías, incapaces de salvar vidas. Errores, escasa adherencia a las terapias, desconfianza en los servicios sanitarios: todo esto no es accidental, sino el resultado directo de sistemas construidos sin la perspectiva de quienes realmente deben usarlos.
África ofrece un ejemplo claro: pocos médicos para decenas de millones de pacientes, una altísima prevalencia de VIH, malaria y tuberculosis, y una infraestructura limitada. En este contexto, una IA capaz de comprender todas las lenguas locales y adaptarse a los contextos culturales no es un lujo, sino una cuestión de vida o muerte. Sin embargo, sin conjuntos de datos locales, acceso a centros de datos, conectividad estable y formación, incluso la tecnología más avanzada sigue siendo un espejismo.
La cuestión no es solo lingüística, sino estructural e infraestructural. África alberga menos del 1% de la capacidad mundial de centros de datos y menos del 5% de los investigadores de IA africanos tienen acceso a los sistemas de cálculo necesarios para entrenar modelos complejos o herramientas de procesamiento del lenguaje natural aplicables a los contextos locales. Sin infraestructuras estables, electricidad fiable y conectividad generalizada, incluso las herramientas más avanzadas corren el riesgo de quedar inútiles. A esto se suma el fenómeno de la “fuga de cerebros”, que priva a las comunidades locales de médicos, ingenieros y científicos de datos, privando a los sistemas sanitarios de las competencias necesarias para construir herramientas a medida. Es un círculo vicioso: menos capacidad local, menos datos contextualizados, menos IA útil y más exclusión.
No basta con traducir palabra por palabra. La salud no se basa solo en síntomas y protocolos, sino en historias, metáforas, rituales y tabúes. Un algoritmo que ignora estos elementos corre el riesgo de interpretar mal los signos clínicos, generar falsas alarmas o dar indicaciones inapropiadas. La IA sanitaria, si quiere ser realmente eficaz, debe ser culturalmente inteligente, no solo computacionalmente potente.
Existen señales positivas: iniciativas como African Next Voices y Lesan AI demuestran que invertir en conjuntos de datos multilingües locales produce resultados concretos: modelos más precisos, una comunicación sanitaria más eficaz y una mayor adherencia a las terapias. Sin embargo, siguen siendo excepciones. Sin un compromiso global que combine inversiones tecnológicas, políticas de desarrollo de capacidades y una gobernanza inclusiva, la superinteligencia corre el riesgo de seguir siendo un concepto abstracto, útil solo para los grandes centros de investigación y los inversores, mientras que quienes más lo necesitan permanecen invisibles.
Antes de preocuparnos por cuándo llegará la superinteligencia, debemos preguntarnos si la IA será capaz de escuchar realmente todas las voces. La innovación tecnológica solo tiene sentido si reduce las desigualdades. Si no lo hace, incluso la inteligencia artificial más potente corre el riesgo de consolidar nuevas formas de exclusión.
En sanidad, el silencio nunca es neutral. No hablar el idioma del paciente significa ignorarlo, arriesgarse a errores, socavar la confianza y la participación. El verdadero desafío no es construir máquinas más inteligentes que los seres humanos, sino sistemas inteligentes para todos los seres humanos, capaces de navegar por diferentes lenguajes, culturas y contextos. Solo así la promesa de la superinteligencia se convierte en ética, práctica y realmente salvavidas.
Francesco Branda
Unità di Statistica Medica ed Epidemiologia Molecolare, Università
Campus Bio-Medico di Roma
