{"id":1143,"date":"2026-09-14T09:35:51","date_gmt":"2026-09-14T07:35:51","guid":{"rendered":"https:\/\/sociedadcientificasanitaria.org\/tendencias-de-enfermeria\/?p=1143"},"modified":"2026-09-22T09:41:57","modified_gmt":"2026-09-22T07:41:57","slug":"2026-03-005","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sociedadcientificasanitaria.org\/tendencias-de-enfermeria\/2026-03-005\/","title":{"rendered":"Enfermer\u00eda aumentada por inteligencia artificial: transformaci\u00f3n del juicio cl\u00ednico, los cuidados y la pr\u00e1ctica profesional"},"content":{"rendered":"\n

Tendencias de Enfermer\u00eda 2(7) 2026<\/strong><\/h3>\n\n

DOI: 10.56533\/YJDN8890<\/p>\n\n

https:\/\/doi.org\/10.56533\/YJDN8890<\/a><\/p>\n\n

Descargar<\/a><\/p>\n\n

Tendencias de Enfermer\u00eda<\/h3>\n\n

Enfermer\u00eda aumentada por inteligencia artificial: transformaci\u00f3n del juicio cl\u00ednico, los cuidados y la pr\u00e1ctica profesional<\/strong><\/h3>\n\n

Montserrat Cuesta del Corrala<\/sup><\/p>\n\n

a Enfermer\u00eda, Urolog\u00eda, Hospital Universitario Basurto, Bilbao, Espa\u00f1a<\/p>\n\n

Recibido el 18 de mayo de 2026. Aceptado el 4 de junio de 2026.<\/p>\n\n

Disponible en Internet el 30 de junio de 2026.<\/p>\n\n

Autora para correspondencia: Montserrat Cuesta del Corral<\/p>\n\n

Correo electr\u00f3nico: silcue67@gmail.com<\/a><\/p>\n\n

Link art\u00edculo: https:\/\/doi.org\/10.56533\/YJDN8890<\/a><\/p>\n\n

DOI: 10.56533\/YJDN8890<\/p>\n\n

\n\n

Resumen<\/h4>\n\n

Introducci\u00f3n<\/strong>: la inteligencia artificial est\u00e1 adquiriendo una presencia creciente en los sistemas sanitarios y comienza a transformar diferentes dimensiones de la pr\u00e1ctica enfermera, desde la toma de decisiones cl\u00ednicas y la predicci\u00f3n de riesgos hasta la documentaci\u00f3n y la gesti\u00f3n de informaci\u00f3n asistencial. Objetivo<\/strong>: analizar las principales implicaciones de la inteligencia artificial para la pr\u00e1ctica enfermera, atendiendo a sus oportunidades, limitaciones y repercusiones sobre el juicio cl\u00ednico, los cuidados y el desarrollo profesional. Desarrollo<\/strong>: la inteligencia artificial puede contribuir a mejorar la eficiencia, facilitar la identificaci\u00f3n precoz de riesgos, reducir determinadas cargas administrativas y proporcionar apoyo a la toma de decisiones. Sin embargo, su utilizaci\u00f3n plantea desaf\u00edos relacionados con la fiabilidad de los resultados, los sesgos algor\u00edtmicos, la privacidad, la responsabilidad profesional y el riesgo de dependencia excesiva de sistemas automatizados. El concepto de enfermer\u00eda aumentada plantea una integraci\u00f3n en la que estas herramientas complementan, pero no sustituyen, el razonamiento cl\u00ednico y la relaci\u00f3n terap\u00e9utica. Esta transformaci\u00f3n exige nuevas competencias digitales y una participaci\u00f3n activa de las enfermeras en el dise\u00f1o, evaluaci\u00f3n y gobernanza de las tecnolog\u00edas. Conclusi\u00f3n<\/strong>: la inteligencia artificial puede fortalecer la pr\u00e1ctica enfermera si se incorpora de forma cr\u00edtica, \u00e9tica y segura. Su desarrollo debe preservar la autonom\u00eda profesional, el juicio cl\u00ednico y la dimensi\u00f3n humana del cuidado.<\/p>\n\n

Palabras clave<\/strong>: cuidados de enfermer\u00eda; inteligencia artificial; juicio cl\u00ednico; pr\u00e1ctica profesional; salud digital.<\/p>\n\n

\n\n

Abstract<\/h4>\n\n

Introduction<\/strong>: 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<\/strong>: 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<\/strong>: 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 \u00abaugmented nursing\u00bb envisions an integration in which these tools complement\u2014rather than replace\u2014clinical 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<\/strong>: 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.<\/p>\n\n

Keywords<\/strong>: Nursing Care; Artificial Intelligence; Clinical Judgment; Professional Practice; Digital Health.<\/p>\n\n

\n\n

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una posibilidad lejana para convertirse en una tecnolog\u00eda cada vez m\u00e1s presente en los sistemas sanitarios. Algoritmos predictivos, procesamiento del lenguaje natural, sistemas de apoyo a la decisi\u00f3n cl\u00ednica y, m\u00e1s recientemente, modelos generativos capaces de producir texto forman parte de un ecosistema tecnol\u00f3gico que comienza a modificar c\u00f3mo se registra, interpreta y utiliza la informaci\u00f3n cl\u00ednica. Para enfermer\u00eda, esta transformaci\u00f3n tiene una relevancia particular. La profesi\u00f3n genera de manera continua grandes cantidades de datos relacionados con valoraci\u00f3n, vigilancia, respuesta al tratamiento, funcionalidad, s\u00edntomas y necesidades de cuidados, al tiempo que mantiene una relaci\u00f3n asistencial pr\u00f3xima y sostenida con los pacientes. La cuesti\u00f3n ya no es, por tanto, si la IA llegar\u00e1 a la pr\u00e1ctica enfermera, sino en qu\u00e9 condiciones debe integrarse para mejorar el cuidado sin debilitar el juicio cl\u00ednico, la autonom\u00eda profesional ni la relaci\u00f3n terap\u00e9utica1,2<\/sup>.<\/p>\n\n

De la automatizaci\u00f3n al apoyo del juicio cl\u00ednico<\/h4>\n\n

Una parte importante del desarrollo inicial de la IA sanitaria se ha centrado en reconocer patrones, estimar riesgos y anticipar acontecimientos adversos. En enfermer\u00eda, estas capacidades pueden utilizarse para apoyar la detecci\u00f3n del deterioro cl\u00ednico, identificar riesgo de lesiones por presi\u00f3n, priorizar pacientes, reforzar la vigilancia o facilitar determinadas decisiones relacionadas con el alta y la continuidad asistencial. La evidencia disponible indica que las tecnolog\u00edas basadas en IA pueden mejorar algunos procesos de decisi\u00f3n, la respuesta de los profesionales y determinados resultados vinculados a la seguridad y la calidad de los cuidados3<\/sup>.<\/p>\n\n

Sin embargo, ser\u00eda reduccionista equiparar juicio cl\u00ednico con predicci\u00f3n algor\u00edtmica. El razonamiento enfermero integra datos objetivos, evoluci\u00f3n temporal, comunicaci\u00f3n verbal y no verbal, preferencias del paciente, contexto familiar, experiencia profesional y elementos que no siempre quedan adecuadamente representados en un registro estructurado. Una revisi\u00f3n reciente sobre IA y juicio cl\u00ednico observ\u00f3 que las aplicaciones disponibles se concentran sobre todo en las fases de detecci\u00f3n e interpretaci\u00f3n de informaci\u00f3n, mientras que tienen menor presencia en dimensiones como la respuesta profesional y la reflexi\u00f3n posterior sobre las decisiones adoptadas4<\/sup>. Esto sit\u00faa a la IA como herramienta de ampliaci\u00f3n de capacidades y no como sustituto del razonamiento enfermero.<\/p>\n\n

El concepto de \u00abenfermer\u00eda aumentada\u00bb resulta \u00fatil precisamente porque evita plantear la relaci\u00f3n entre profesionales y tecnolog\u00eda como una competencia. El mayor potencial aparece cuando el sistema identifica informaci\u00f3n dif\u00edcil de procesar a gran escala y la enfermera contextualiza, contrasta y transforma esa informaci\u00f3n en una decisi\u00f3n de cuidado. La responsabilidad cl\u00ednica contin\u00faa dependiendo de la capacidad profesional para reconocer cu\u00e1ndo una recomendaci\u00f3n automatizada es pertinente, cu\u00e1ndo requiere comprobaci\u00f3n y cu\u00e1ndo debe ser descartada.<\/p>\n\n

Documentaci\u00f3n inteligente y recuperaci\u00f3n de tiempo asistencial<\/h4>\n\n

La documentaci\u00f3n constituye otro de los \u00e1mbitos con mayor potencial de transformaci\u00f3n. Los registros electr\u00f3nicos han incrementado la disponibilidad de informaci\u00f3n, pero tambi\u00e9n han a\u00f1adido carga administrativa a la actividad cotidiana. El procesamiento del lenguaje natural y la IA generativa permiten imaginar sistemas capaces de resumir episodios cl\u00ednicos, organizar informaci\u00f3n, proponer borradores de registros, detectar omisiones y facilitar la recuperaci\u00f3n de datos relevantes. La evidencia disponible se\u00f1ala posibilidades para mejorar la precisi\u00f3n, integridad y consistencia de la documentaci\u00f3n enfermera y reducir parte del trabajo repetitivo asociado al registro5,6<\/sup>.<\/p>\n\n

Este beneficio no debe medirse \u00fanicamente en minutos ahorrados. Si la automatizaci\u00f3n reduce el tiempo dedicado a tareas de bajo valor, su verdadero rendimiento depender\u00e1 de que ese tiempo pueda regresar al cuidado directo. La eficiencia tecnol\u00f3gica carecer\u00eda de sentido si simplemente incrementara el volumen de tareas o generara nuevas obligaciones de supervisi\u00f3n. Adem\u00e1s, un texto producido autom\u00e1ticamente no puede incorporarse a la historia cl\u00ednica como si fuera infalible. Los modelos generativos pueden producir informaci\u00f3n incorrecta, incompleta o aparentemente convincente sin fundamento suficiente, por lo que cualquier contenido cl\u00ednico debe quedar sometido a validaci\u00f3n profesional antes de formar parte de un registro o utilizarse para orientar una intervenci\u00f3n7<\/sup>.<\/p>\n\n

Seguridad, sesgos y responsabilidad profesional<\/h4>\n\n

La incorporaci\u00f3n de IA tambi\u00e9n 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 pr\u00e1cticas hist\u00f3ricas inadecuadas, la tecnolog\u00eda puede reproducirlos. La opacidad de algunos modelos a\u00f1ade otra dificultad: una recomendaci\u00f3n puede ser t\u00e9cnicamente precisa sin que resulte sencillo conocer qu\u00e9 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.<\/p>\n\n

Las revisiones recientes insisten en problemas relacionados con privacidad, seguridad de los datos, sesgo algor\u00edtmico, transparencia y atribuci\u00f3n de responsabilidad8,9<\/sup>. Para enfermer\u00eda, estas cuestiones no pertenecen exclusivamente al \u00e1mbito inform\u00e1tico. Forman parte de la seguridad del paciente. Utilizar de forma responsable una herramienta de IA implica conocer su finalidad, poblaci\u00f3n de referencia, limitaciones y grado de validaci\u00f3n, adem\u00e1s de mantener mecanismos que permitan detectar resultados inesperados y comunicar incidentes.<\/p>\n\n

La gobernanza tampoco deber\u00eda dise\u00f1arse exclusivamente desde departamentos tecnol\u00f3gicos. Las enfermeras necesitan participar en la selecci\u00f3n, desarrollo, implementaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de los sistemas que afectan a su pr\u00e1ctica. Una tecnolog\u00eda creada sin comprender los flujos reales de cuidados puede aumentar alertas irrelevantes, duplicar tareas o introducir nuevas formas de carga cognitiva. La participaci\u00f3n profesional desde las primeras etapas permite formular preguntas distintas: no solo si el algoritmo funciona, sino si resuelve un problema cl\u00ednicamente significativo, si mejora el cuidado y si su utilizaci\u00f3n es aceptable para pacientes y profesionales1<\/sup>.<\/p>\n\n

Competencias para una pr\u00e1ctica enfermera aumentada<\/h4>\n\n

La transformaci\u00f3n tecnol\u00f3gica obliga asimismo a revisar qu\u00e9 significa estar preparado para ejercer enfermer\u00eda. No ser\u00e1 necesario que cada profesional se convierta en especialista en programaci\u00f3n, pero s\u00ed que adquiera alfabetizaci\u00f3n suficiente para comprender los principios b\u00e1sicos de las herramientas que utiliza. Saber interpretar una salida algor\u00edtmica, reconocer una posible alucinaci\u00f3n de un modelo generativo, proteger informaci\u00f3n sensible, evaluar la procedencia de una recomendaci\u00f3n y evitar una confianza automatizada excesiva ser\u00e1n competencias cada vez m\u00e1s relevantes.<\/p>\n\n

La percepci\u00f3n de los propios profesionales muestra una combinaci\u00f3n de expectativa y cautela. Las enfermeras reconocen posibilidades de mejora en la eficiencia y el apoyo asistencial, pero tambi\u00e9n manifiestan preocupaciones relacionadas con \u00e9tica, carga de trabajo, seguridad y preservaci\u00f3n del componente humano del cuidado10<\/sup>. Esta realidad refuerza la necesidad de integrar competencias sobre IA tanto en la formaci\u00f3n universitaria como en el desarrollo profesional continuado.<\/p>\n\n

La capacitaci\u00f3n deber\u00eda ir m\u00e1s all\u00e1 del aprendizaje instrumental. Un profesional puede saber utilizar una aplicaci\u00f3n y, sin embargo, desconocer sus l\u00edmites. La competencia verdaderamente relevante combina conocimiento tecnol\u00f3gico, pensamiento cr\u00edtico, \u00e9tica y juicio cl\u00ednico. La enfermera del entorno digital tendr\u00e1 que ser capaz de trabajar con sistemas inteligentes sin delegar en ellos la responsabilidad que corresponde al profesional.<\/p>\n\n

Preservar lo espec\u00edficamente enfermero<\/h4>\n\n

Existe una paradoja importante en la transformaci\u00f3n digital: cuanto mayor sea la capacidad de automatizar procesos, m\u00e1s necesario ser\u00e1 definir qu\u00e9 aspectos del cuidado no deben reducirse a automatizaci\u00f3n. Escuchar una preocupaci\u00f3n, detectar un cambio sutil en el comportamiento, acompa\u00f1ar una situaci\u00f3n de incertidumbre, negociar objetivos realistas o adaptar una intervenci\u00f3n al contexto de una persona son acciones en las que la informaci\u00f3n cl\u00ednica y la relaci\u00f3n interpersonal resultan inseparables.<\/p>\n\n

La IA puede ampliar la capacidad para observar datos, reconocer tendencias y gestionar informaci\u00f3n, pero no convierte por s\u00ed misma esa informaci\u00f3n en cuidado. El valor de la enfermer\u00eda reside precisamente en transformar conocimiento cl\u00ednico en una respuesta individualizada y situada. Por ello, la discusi\u00f3n sobre inteligencia artificial no deber\u00eda centrarse en cu\u00e1nto puede reemplazar una m\u00e1quina, sino en qu\u00e9 tareas pueden ser apoyadas para que los profesionales concentren m\u00e1s tiempo y capacidad cognitiva en aquello que exige presencia, razonamiento y relaci\u00f3n.<\/p>\n\n

La evoluci\u00f3n hacia una enfermer\u00eda aumentada parece m\u00e1s plausible que una sustituci\u00f3n tecnol\u00f3gica de la profesi\u00f3n. Para que este escenario resulte beneficioso, la implementaci\u00f3n debe orientarse por resultados relevantes para los pacientes, validaci\u00f3n cl\u00ednica, transparencia, protecci\u00f3n de datos, evaluaci\u00f3n continuada y participaci\u00f3n efectiva de enfermeras. El desaf\u00edo no consiste en mantener la pr\u00e1ctica al margen de la IA, sino en conseguir que la transformaci\u00f3n tecnol\u00f3gica incorpore los valores, conocimientos y prioridades del cuidado enfermero. En ese proceso, la profesi\u00f3n no deber\u00eda ocupar \u00fanicamente la posici\u00f3n de usuaria final de nuevas herramientas, sino tambi\u00e9n la de participante activa en la definici\u00f3n de c\u00f3mo deben dise\u00f1arse, evaluarse y gobernarse.<\/p>\n\n

Financiaci\u00f3n<\/h4>\n\n

La autora no ha recibido financiaci\u00f3n o ayuda econ\u00f3mica para la realizaci\u00f3n del estudio.<\/p>\n\n

Conflictos de intereses<\/h4>\n\n

No existen conflictos de intereses.<\/p>\n\n

Referencias<\/h4>\n\n
    \n
  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.<\/li>\n
  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.<\/li>\n
  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.<\/li>\n
  4. Alves JCF, Azevedo ARR, Encarna\u00e7\u00e3o 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.<\/li>\n
  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.<\/li>\n
  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.<\/li>\n
  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.<\/li>\n
  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.<\/li>\n
  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.<\/li>\n
  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.<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Tendencias de Enfermer\u00eda 2(7) 2026 DOI: 10.56533\/YJDN8890 https:\/\/doi.org\/10.56533\/YJDN8890 Descargar Tendencias de Enfermer\u00eda Enfermer\u00eda aumentada por inteligencia artificial: transformaci\u00f3n del juicio cl\u00ednico, los cuidados y la pr\u00e1ctica profesional Montserrat Cuesta del Corrala a Enfermer\u00eda, Urolog\u00eda, Hospital Universitario Basurto, Bilbao, Espa\u00f1a Recibido el 18 de mayo de 2026. Aceptado el 4 de junio de 2026. Disponible en […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"off","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"1080","footnotes":""},"categories":[24],"tags":[],"class_list":["post-1143","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-26-03"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sociedadcientificasanitaria.org\/tendencias-de-enfermeria\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1143","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sociedadcientificasanitaria.org\/tendencias-de-enfermeria\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sociedadcientificasanitaria.org\/tendencias-de-enfermeria\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sociedadcientificasanitaria.org\/tendencias-de-enfermeria\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sociedadcientificasanitaria.org\/tendencias-de-enfermeria\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1143"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/sociedadcientificasanitaria.org\/tendencias-de-enfermeria\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1143\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1214,"href":"https:\/\/sociedadcientificasanitaria.org\/tendencias-de-enfermeria\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1143\/revisions\/1214"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sociedadcientificasanitaria.org\/tendencias-de-enfermeria\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1143"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sociedadcientificasanitaria.org\/tendencias-de-enfermeria\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1143"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sociedadcientificasanitaria.org\/tendencias-de-enfermeria\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1143"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}