La inteligencia artificial ha demostrado la capacidad de resumir documentos, identificar inconsistencias, organizar horarios, detectar patrones y apoyar análisis complejos. En el campo de la salud ocupacional, estas capacidades pueden reducir las cargas de trabajo repetitivas y mejorar la disponibilidad de información. Sin embargo, surgen riesgos significativos cuando los datos sensibles se transmiten a herramientas no controladas o cuando las recomendaciones algorítmicas son tratadas erróneamente como decisiones médicas definitivas. El enfoque estratégico para las organizaciones no debe centrarse en si utilizar o no la IA, sino en definir su propósito específico, los datos involucrados, las partes responsables y los mecanismos de revisión. A medida que aumenta el impacto en la salud del trabajador, la aptitud, el empleo y los derechos, la necesidad de una gobernanza rigurosa crece proporcionalmente.

Un desarrollo pivotal ocurrió el 27 de febrero de 2026, cuando el Consejo Federal de Medicina (CFM) publicó la Resolución No. 2.454/2026. Esta regulación establece normas para la investigación, desarrollo, gobernanza, auditoría, monitoreo, capacitación y uso responsable de la IA en medicina. Aunque publicada, la resolución se encuentra actualmente en un período de transición y entrará oficialmente en vigor 180 días después de su publicación, situando su fecha de efectividad en julio de 2026. La norma permite la IA como herramienta de apoyo para la toma de decisiones clínicas y la gestión de la salud, pero mantiene explícitamente la autoridad final con el médico. Los requisitos clave incluyen una información clara al paciente sobre la participación de la IA, el registro del uso de la IA como apoyo a la decisión, la clasificación de riesgos, la supervisión humana y la protección de datos.

Si bien la Ley General de Protección de Datos (LGPD) y las normas sanitarias aplicables ya están en vigor, la resolución específica del CFM no es aún obligatoria hasta que concluya su período de transición. No obstante, se aconseja a las organizaciones prepararse para estos estándares inmediatamente. La IA puede generar valor en varias áreas: rutinas administrativas como la clasificación de documentos y la programación; calidad de la información detectando duplicados o datos faltantes; análisis agregado de tendencias en exámenes y ausentismo sin exponer registros individuales; apoyo médico mediante recuperación de referencias y generación de hipótesis; y comunicación adaptando materiales preventivos para diferentes audiencias. Sin embargo, estos beneficios no son automáticos. Los resúmenes pueden omitir detalles críticos, los modelos pueden reproducir sesgos y las correlaciones podrían interpretarse erróneamente como causalidad. Las ganancias de velocidad solo se traducen en mejoras de calidad cuando van acompañadas de validación, límites definidos y rendición de cuentas.

Tres zonas específicas requieren máxima precaución en el despliegue de la IA. Primero, los datos de salud como historias clínicas, informes y diagnósticos no deben copiarse en herramientas abiertas que carezcan de contratos, seguridad y gobernanza apropiados. Segundo, las puntuaciones automatizadas nunca deben decidir independientemente la aptitud de un trabajador, sus restricciones o su disposición para reincorporarse al trabajo. Tercero, el perfilado de trabajadores para inferir el estado de salud mental, el riesgo de ausencia, la productividad o la confiabilidad con fines de selección o disciplinarios puede violar derechos y amplificar la discriminación. La LGPD clasifica los datos de salud como información personal sensible, garantizando derechos contra decisiones basadas únicamente en procesamiento automatizado que afecten los intereses del individuo. La Autoridad Nacional de Protección de Datos (ANPD) recomienda realizar un Informe de Impacto en la Protección de Datos Personales en contextos de alto riesgo, incluido el procesamiento a gran escala de datos sensibles o decisiones exclusivamente automatizadas.

Además, no todo el software utilizado en los sectores de salud califica como dispositivo médico. Sin embargo, si el propósito declarado y la funcionalidad de una solución la clasifican como Software como Dispositivo Médico, queda sujeta a requisitos sanitarios de Anvisa, incluida la RDC No. 657/2022. Esta clasificación debe verificarse antes de contratar o implementar, no asumirse basándose en la presencia del término "inteligencia artificial". La diligencia en las adquisiciones debe extenderse más allá de las demostraciones comerciales para incluir métodos de validación, poblaciones objetivo, métricas de rendimiento, limitaciones, actualizaciones regulatorias, ubicaciones de almacenamiento de datos y protocolos de investigación de fallos.

Un modelo de gobernanza propuesto se basa en ocho controles: mantener un inventario de herramientas y datos; clasificar riesgos basándose en el impacto clínico y los derechos; validar el rendimiento en contextos reales antes de escalar; definir la autoridad humana para aceptar o rechazar recomendaciones; implementar medidas estrictas de protección de datos; garantizar la transparencia sobre el uso y las limitaciones; monitorear errores, sesgos e incidentes; y establecer planes de contingencia con criterios objetivos para la suspensión. Los proyectos piloto seguros deben comenzar pequeños, utilizando datos controlados con propósitos restringidos e impactos reversibles, como verificar la completitud de los registros o producir indicadores agregados, siempre comparados contra procesos actuales con revisión humana. La expansión del alcance solo debe ocurrir después de demostrar calidad y seguridad.

Corpmed, una organización que opera en salud y seguridad ocupacional desde 2006, señala que la IA debe expandir la capacidad técnica de los equipos sin oscurecer quién es responsable de las decisiones. Su enfoque implica apoyar a las empresas en la selección de casos de uso, la integración de datos, la revisión de flujos de trabajo y el establecimiento de gobernanza adaptada a los sistemas existentes y perfiles de riesgo. La responsabilidad técnica de Corpmed recae sobre Giselle Galdino da Rocha Almeida (CRM/SP 115.157 - RQE 43.521).

Sources: G1.