La inteligencia artificial se está extendiendo por las organizaciones sanitarias con mayor rapidez que los mecanismos destinados a controlarla: el 79% ha detectado aplicaciones o agentes implantados por empleados ajenos al área de TI. Esta adopción descentralizada eleva el riesgo operativo en un sector que trabaja con datos clínicos sensibles y donde la disponibilidad de los sistemas puede afectar a la continuidad asistencial.
El dato procede de la edición sanitaria del Enterprise Cloud Index de Nutanix. El estudio añade que el 83% de las organizaciones considera que las herramientas y agentes de IA utilizados fuera de la supervisión oficial generan riesgos para el negocio. La brecha no se limita a la gobernanza: el 88% de los responsables de TI consultados reconoce que su infraestructura actual no está totalmente preparada para soportar cargas de IA en sus propias instalaciones.
Ambos porcentajes dibujan un desfase entre la iniciativa de los usuarios y la capacidad institucional para evaluar aplicaciones, controlar el acceso a la información y asignar recursos de computación. La denominada shadow AI traslada a la inteligencia artificial un problema conocido en la adopción de tecnología empresarial, pero incorpora una dificultad adicional cuando las herramientas procesan información sanitaria protegida o intervienen en flujos asistenciales.
Más aplicaciones sobre una infraestructura todavía insuficiente
La expansión prevista puede aumentar esa presión. El 55% de las organizaciones sanitarias espera disponer de más de cinco aplicaciones habilitadas para IA durante los próximos tres años, incluido un 12% que calcula que superará las diez. La cuestión operativa será integrar ese catálogo sin multiplicar entornos aislados, accesos difíciles de auditar y cargas que compitan por una infraestructura limitada.
La demanda de procesamiento también responde al volumen de información generado cerca del paciente. Según el informe, una habitación individual puede producir hasta 7 TB de datos al año, mientras una cama de UCI puede incorporar entre 15 y 20 dispositivos conectados. Estas condiciones favorecen capacidades locales de baja latencia, especialmente cuando el envío permanente de datos a infraestructuras remotas resulta incompatible con los requisitos de disponibilidad, seguridad o ubicación de la información.
Sammy Zoghlami, vicepresidente sénior para EMEA de Nutanix, vincula directamente ambas carencias con la seguridad asistencial: «Pero cuando el 88% de las organizaciones sanitarias nos dice que su infraestructura no está preparada para soportar cargas de trabajo de IA on-premise y casi cuatro de cada cinco ya tienen herramientas de IA desplegadas sin la supervisión de los profesionales de TI, nos queda claro que el riesgo está superando a la innovación. El sector necesita definir una base sólida para que todo esto no se convierta en un problema de seguridad para los pacientes».
Los contenedores ganan peso para ejecutar modelos locales
La necesidad de acercar el procesamiento al lugar donde se generan los datos está acelerando otro cambio arquitectónico. El 86% de las organizaciones sanitarias afirma que la IA impulsa significativamente su adopción de contenedores, utilizados para desplegar modelos locales en entornos portables y con controles definidos. El 81% espera elevar el nivel de contenerización de sus aplicaciones y el 80% ya desarrolla nuevas soluciones con este enfoque.
Los contenedores pueden facilitar el traslado de cargas entre infraestructuras y la aplicación consistente de configuraciones, pero su adopción no resuelve por sí sola los problemas de gobierno. Las organizaciones necesitan determinar qué modelos se ejecutan, con qué datos, bajo qué permisos y quién responde de su mantenimiento. Esta disciplina resulta especialmente relevante cuando las aplicaciones nacen fuera del área de TI y después deben integrarse en sistemas clínicos o corporativos.
Las expectativas depositadas en los agentes aumentan la urgencia. El 58% de los responsables de TI confía en que mejoren la productividad y la eficiencia. A tres años vista, el 57% de las instituciones prevé utilizar IA agéntica o agentes autónomos, frente al 62% que espera emplear IA generativa y el 55% que contempla modelos de analítica predictiva o aprendizaje automático.
La soberanía del dato condiciona las decisiones
La ubicación de la información ocupa un lugar central en estas arquitecturas. El 72% de las organizaciones sanitarias considera la soberanía de los datos una prioridad o un requisito imprescindible al decidir sobre infraestructura. Además, el 54% estima necesario almacenar y procesar los datos dentro de un único país debido al tratamiento de información sanitaria protegida y a las obligaciones regulatorias.
Este requisito condiciona la elección entre recursos locales, nube y entornos híbridos, así como el diseño de las capas de datos que alimentan los modelos. También obliga a conocer por dónde circula la información cuando un empleado adopta una aplicación sin autorización. Sin ese inventario, el área de TI tiene dificultades para comprobar la residencia de los datos, aplicar políticas homogéneas o retirar una herramienta que incumpla los criterios internos.
La gobernanza debe abarcar así todo el ciclo de vida: selección de casos de uso, validación de proveedores y modelos, permisos, monitorización y retirada. En sanidad, la modernización de infraestructura y el control organizativo avanzan unidos porque una plataforma técnicamente capaz seguirá expuesta si los usuarios pueden introducir herramientas sin evaluación, mientras una política estricta será difícil de aplicar si no existen alternativas corporativas adecuadas.
Una fotografía internacional de grandes organizaciones
La edición sanitaria forma parte del octavo estudio anual encargado por Nutanix sobre adopción de nube, contenedores y aplicaciones de IA. Wakefield Research realizó la encuesta en noviembre de 2025 entre 1.600 directivos de cloud, TI e ingeniería de organizaciones con al menos 500 empleados. Participaron profesionales de 14 países, entre ellos España, Alemania, Francia, Italia, Reino Unido, Estados Unidos, India, Japón, Brasil y México.
Los resultados reflejan las percepciones y planes de responsables tecnológicos, por lo que expresan expectativas organizativas y no resultados clínicos de la IA. Su principal consecuencia empresarial es inmediata: antes de ampliar el número de aplicaciones, las instituciones sanitarias necesitan identificar las herramientas ya activas, asignar responsables y decidir qué cargas deben ejecutarse localmente. Ese control previo permitirá vincular la inversión en infraestructura con requisitos concretos de seguridad, soberanía y continuidad asistencial.
