Tendencias de Enfermería

Enfermería aumentada por inteligencia artificial: transformación del juicio clínico, los cuidados y la práctica profesional

Tendencias de Enfermería 2(7) 2026

DOI: 10.56533/YJDN8890

https://doi.org/10.56533/YJDN8890

Descargar

Tendencias de Enfermería

Enfermería aumentada por inteligencia artificial: transformación del juicio clínico, los cuidados y la práctica profesional

Montserrat Cuesta del Corrala

a Enfermería, Urología, Hospital Universitario Basurto, Bilbao, España

Recibido el 18 de mayo de 2026. Aceptado el 4 de junio de 2026.

Disponible en Internet el 30 de junio de 2026.

Autora para correspondencia: Montserrat Cuesta del Corral

Correo electrónico: silcue67@gmail.com

Link artículo: https://doi.org/10.56533/YJDN8890

DOI: 10.56533/YJDN8890

Resumen

Introducción: la inteligencia artificial está adquiriendo una presencia creciente en los sistemas sanitarios y comienza a transformar diferentes dimensiones de la práctica enfermera, desde la toma de decisiones clínicas y la predicción de riesgos hasta la documentación y la gestión de información asistencial. Objetivo: analizar las principales implicaciones de la inteligencia artificial para la práctica enfermera, atendiendo a sus oportunidades, limitaciones y repercusiones sobre el juicio clínico, los cuidados y el desarrollo profesional. Desarrollo: la inteligencia artificial puede contribuir a mejorar la eficiencia, facilitar la identificación precoz de riesgos, reducir determinadas cargas administrativas y proporcionar apoyo a la toma de decisiones. Sin embargo, su utilización plantea desafíos relacionados con la fiabilidad de los resultados, los sesgos algorítmicos, la privacidad, la responsabilidad profesional y el riesgo de dependencia excesiva de sistemas automatizados. El concepto de enfermería aumentada plantea una integración en la que estas herramientas complementan, pero no sustituyen, el razonamiento clínico y la relación terapéutica. Esta transformación exige nuevas competencias digitales y una participación activa de las enfermeras en el diseño, evaluación y gobernanza de las tecnologías. Conclusión: la inteligencia artificial puede fortalecer la práctica enfermera si se incorpora de forma crítica, ética y segura. Su desarrollo debe preservar la autonomía profesional, el juicio clínico y la dimensión humana del cuidado.

Palabras clave: cuidados de enfermería; inteligencia artificial; juicio clínico; práctica profesional; salud digital.

Abstract

Introduction: Artificial intelligence is gaining an increasing presence in healthcare systems and is beginning to transform various dimensions of nursing practice, ranging from clinical decision-making and risk prediction to documentation and the management of care-related information. Objective: To analyze the key implications of artificial intelligence for nursing practice, considering its opportunities, limitations, and impact on clinical judgment, patient care, and professional development. Discussion: Artificial intelligence can help improve efficiency, facilitate the early identification of risks, reduce certain administrative burdens, and provide decision-making support. However, its use presents challenges regarding the reliability of results, algorithmic bias, privacy, professional accountability, and the risk of over-reliance on automated systems. The concept of «augmented nursing» envisions an integration in which these tools complement—rather than replace—clinical reasoning and the therapeutic relationship. This transformation requires new digital competencies and active nurse participation in the design, evaluation, and governance of these technologies. Conclusion: Artificial intelligence can strengthen nursing practice if incorporated in a critical, ethical, and safe manner. Its development must preserve professional autonomy, clinical judgment, and the human dimension of care.

Keywords: Nursing Care; Artificial Intelligence; Clinical Judgment; Professional Practice; Digital Health.

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una posibilidad lejana para convertirse en una tecnología cada vez más presente en los sistemas sanitarios. Algoritmos predictivos, procesamiento del lenguaje natural, sistemas de apoyo a la decisión clínica y, más recientemente, modelos generativos capaces de producir texto forman parte de un ecosistema tecnológico que comienza a modificar cómo se registra, interpreta y utiliza la información clínica. Para enfermería, esta transformación tiene una relevancia particular. La profesión genera de manera continua grandes cantidades de datos relacionados con valoración, vigilancia, respuesta al tratamiento, funcionalidad, síntomas y necesidades de cuidados, al tiempo que mantiene una relación asistencial próxima y sostenida con los pacientes. La cuestión ya no es, por tanto, si la IA llegará a la práctica enfermera, sino en qué condiciones debe integrarse para mejorar el cuidado sin debilitar el juicio clínico, la autonomía profesional ni la relación terapéutica1,2.

De la automatización al apoyo del juicio clínico

Una parte importante del desarrollo inicial de la IA sanitaria se ha centrado en reconocer patrones, estimar riesgos y anticipar acontecimientos adversos. En enfermería, estas capacidades pueden utilizarse para apoyar la detección del deterioro clínico, identificar riesgo de lesiones por presión, priorizar pacientes, reforzar la vigilancia o facilitar determinadas decisiones relacionadas con el alta y la continuidad asistencial. La evidencia disponible indica que las tecnologías basadas en IA pueden mejorar algunos procesos de decisión, la respuesta de los profesionales y determinados resultados vinculados a la seguridad y la calidad de los cuidados3.

Sin embargo, sería reduccionista equiparar juicio clínico con predicción algorítmica. El razonamiento enfermero integra datos objetivos, evolución temporal, comunicación verbal y no verbal, preferencias del paciente, contexto familiar, experiencia profesional y elementos que no siempre quedan adecuadamente representados en un registro estructurado. Una revisión reciente sobre IA y juicio clínico observó que las aplicaciones disponibles se concentran sobre todo en las fases de detección e interpretación de información, mientras que tienen menor presencia en dimensiones como la respuesta profesional y la reflexión posterior sobre las decisiones adoptadas4. Esto sitúa a la IA como herramienta de ampliación de capacidades y no como sustituto del razonamiento enfermero.

El concepto de «enfermería aumentada» resulta útil precisamente porque evita plantear la relación entre profesionales y tecnología como una competencia. El mayor potencial aparece cuando el sistema identifica información difícil de procesar a gran escala y la enfermera contextualiza, contrasta y transforma esa información en una decisión de cuidado. La responsabilidad clínica continúa dependiendo de la capacidad profesional para reconocer cuándo una recomendación automatizada es pertinente, cuándo requiere comprobación y cuándo debe ser descartada.

Documentación inteligente y recuperación de tiempo asistencial

La documentación constituye otro de los ámbitos con mayor potencial de transformación. Los registros electrónicos han incrementado la disponibilidad de información, pero también han añadido carga administrativa a la actividad cotidiana. El procesamiento del lenguaje natural y la IA generativa permiten imaginar sistemas capaces de resumir episodios clínicos, organizar información, proponer borradores de registros, detectar omisiones y facilitar la recuperación de datos relevantes. La evidencia disponible señala posibilidades para mejorar la precisión, integridad y consistencia de la documentación enfermera y reducir parte del trabajo repetitivo asociado al registro5,6.

Este beneficio no debe medirse únicamente en minutos ahorrados. Si la automatización reduce el tiempo dedicado a tareas de bajo valor, su verdadero rendimiento dependerá de que ese tiempo pueda regresar al cuidado directo. La eficiencia tecnológica carecería de sentido si simplemente incrementara el volumen de tareas o generara nuevas obligaciones de supervisión. Además, un texto producido automáticamente no puede incorporarse a la historia clínica como si fuera infalible. Los modelos generativos pueden producir información incorrecta, incompleta o aparentemente convincente sin fundamento suficiente, por lo que cualquier contenido clínico debe quedar sometido a validación profesional antes de formar parte de un registro o utilizarse para orientar una intervención7.

Seguridad, sesgos y responsabilidad profesional

La incorporación de IA también introduce riesgos diferentes de los errores tradicionales. Un algoritmo aprende de los datos disponibles y, si esos datos representan de manera desigual a determinados grupos, contienen errores o reflejan prácticas históricas inadecuadas, la tecnología puede reproducirlos. La opacidad de algunos modelos añade otra dificultad: una recomendación puede ser técnicamente precisa sin que resulte sencillo conocer qué variables han determinado el resultado. En un contexto asistencial, esta falta de explicabilidad afecta directamente a la confianza, la responsabilidad profesional y la posibilidad de justificar las decisiones.

Las revisiones recientes insisten en problemas relacionados con privacidad, seguridad de los datos, sesgo algorítmico, transparencia y atribución de responsabilidad8,9. Para enfermería, estas cuestiones no pertenecen exclusivamente al ámbito informático. Forman parte de la seguridad del paciente. Utilizar de forma responsable una herramienta de IA implica conocer su finalidad, población de referencia, limitaciones y grado de validación, además de mantener mecanismos que permitan detectar resultados inesperados y comunicar incidentes.

La gobernanza tampoco debería diseñarse exclusivamente desde departamentos tecnológicos. Las enfermeras necesitan participar en la selección, desarrollo, implementación y evaluación de los sistemas que afectan a su práctica. Una tecnología creada sin comprender los flujos reales de cuidados puede aumentar alertas irrelevantes, duplicar tareas o introducir nuevas formas de carga cognitiva. La participación profesional desde las primeras etapas permite formular preguntas distintas: no solo si el algoritmo funciona, sino si resuelve un problema clínicamente significativo, si mejora el cuidado y si su utilización es aceptable para pacientes y profesionales1.

Competencias para una práctica enfermera aumentada

La transformación tecnológica obliga asimismo a revisar qué significa estar preparado para ejercer enfermería. No será necesario que cada profesional se convierta en especialista en programación, pero sí que adquiera alfabetización suficiente para comprender los principios básicos de las herramientas que utiliza. Saber interpretar una salida algorítmica, reconocer una posible alucinación de un modelo generativo, proteger información sensible, evaluar la procedencia de una recomendación y evitar una confianza automatizada excesiva serán competencias cada vez más relevantes.

La percepción de los propios profesionales muestra una combinación de expectativa y cautela. Las enfermeras reconocen posibilidades de mejora en la eficiencia y el apoyo asistencial, pero también manifiestan preocupaciones relacionadas con ética, carga de trabajo, seguridad y preservación del componente humano del cuidado10. Esta realidad refuerza la necesidad de integrar competencias sobre IA tanto en la formación universitaria como en el desarrollo profesional continuado.

La capacitación debería ir más allá del aprendizaje instrumental. Un profesional puede saber utilizar una aplicación y, sin embargo, desconocer sus límites. La competencia verdaderamente relevante combina conocimiento tecnológico, pensamiento crítico, ética y juicio clínico. La enfermera del entorno digital tendrá que ser capaz de trabajar con sistemas inteligentes sin delegar en ellos la responsabilidad que corresponde al profesional.

Preservar lo específicamente enfermero

Existe una paradoja importante en la transformación digital: cuanto mayor sea la capacidad de automatizar procesos, más necesario será definir qué aspectos del cuidado no deben reducirse a automatización. Escuchar una preocupación, detectar un cambio sutil en el comportamiento, acompañar una situación de incertidumbre, negociar objetivos realistas o adaptar una intervención al contexto de una persona son acciones en las que la información clínica y la relación interpersonal resultan inseparables.

La IA puede ampliar la capacidad para observar datos, reconocer tendencias y gestionar información, pero no convierte por sí misma esa información en cuidado. El valor de la enfermería reside precisamente en transformar conocimiento clínico en una respuesta individualizada y situada. Por ello, la discusión sobre inteligencia artificial no debería centrarse en cuánto puede reemplazar una máquina, sino en qué tareas pueden ser apoyadas para que los profesionales concentren más tiempo y capacidad cognitiva en aquello que exige presencia, razonamiento y relación.

La evolución hacia una enfermería aumentada parece más plausible que una sustitución tecnológica de la profesión. Para que este escenario resulte beneficioso, la implementación debe orientarse por resultados relevantes para los pacientes, validación clínica, transparencia, protección de datos, evaluación continuada y participación efectiva de enfermeras. El desafío no consiste en mantener la práctica al margen de la IA, sino en conseguir que la transformación tecnológica incorpore los valores, conocimientos y prioridades del cuidado enfermero. En ese proceso, la profesión no debería ocupar únicamente la posición de usuaria final de nuevas herramientas, sino también la de participante activa en la definición de cómo deben diseñarse, evaluarse y gobernarse.

Financiación

La autora no ha recibido financiación o ayuda económica para la realización del estudio.

Conflictos de intereses

No existen conflictos de intereses.

Referencias

  1. Ronquillo CE, Peltonen LM, Pruinelli L, Chu CH, Bakken S, Beduschi A, et al. Artificial intelligence in nursing: priorities and opportunities from an international invitational think-tank of the Nursing and Artificial Intelligence Leadership Collaborative. J Adv Nurs. 2021;77(9):3707-3717. doi:10.1111/jan.14855.
  2. O’Connor S, Yan Y, Thilo FJS, Felzmann H, Dowding D, Lee JJ. Artificial intelligence in nursing and midwifery: a systematic review. J Clin Nurs. 2023;32(13-14):2951-2968. doi:10.1111/jocn.16478.
  3. Mikkonen K, Tuunainen S, Oikarinen A, Jansson M, Woo B, Zhou W, et al. Artificial Intelligence Technologies Supporting Nurses’ Clinical Decision-Making: A Systematic Review. J Clin Nurs. 2026;35(4):1525-1540. doi:10.1111/jocn.70156.
  4. Alves JCF, Azevedo ARR, Encarnação RMC, Pais-Vieira CFS, Alves PJP. Artificial Intelligence Technologies Supporting Clinical Judgement in Nursing: A Scoping Review. J Adv Nurs. 2026 Jul 28. doi:10.1111/jan.70670. Online ahead of print.
  5. do Nascimento FC, Fracaroli YR, Costa AS, Carvalho EC, Macieira TGR, Silveira T, et al. Use of Artificial Intelligence in Electronic Health Records With Nursing Data Across Multiple Care Settings: A Scoping Review. Comput Inform Nurs. 2026;44(3). doi:10.1097/CIN.0000000000001400.
  6. Alsararatee H. Effect of artificial intelligence on nursing documentation and patient safety. Nurs Stand. 2026;41(8):43-49. doi:10.7748/ns.2026.e12724.
  7. Song J, Liu W, Wang Y, Hu X, Chen L, Wu X, et al. Application and Challenges of Large Language Models in Clinical Nursing: A Systematic Review. Comput Inform Nurs. 2025;43(9). doi:10.1097/CIN.0000000000001328.
  8. Rony MKK, Das A, Khalil MI, Peu UR, Mondal B, Alam MS, et al. The Role of Artificial Intelligence in Nursing Care: An Umbrella Review. Nurs Inq. 2025;32(2). doi:10.1111/nin.70023.
  9. Badawy W, Zinhom H, Shaban M. Navigating ethical considerations in the use of artificial intelligence for patient care: a systematic review. Int Nurs Rev. 2025;72(3). doi:10.1111/inr.13059.
  10. Joo JY, Liu MF, Ho MH. Nurses’ perceptions of artificial intelligence adoption in healthcare: a qualitative systematic review. Nurse Educ Pract. 2025;88:104542. doi:10.1016/j.nepr.2025.104542.