Un reciente artículo publicado por SciDev.Net puso el foco en cómo la inteligencia artificial puede contribuir a mejorar el acceso a la salud sexual y reproductiva en América Latina. En ese recorrido, el artículo destacó dos proyectos vinculados al trabajo del CLIAS, que abordan problemas estructurales que suelen quedar fuera del radar de los desarrollos tecnológicos dominantes.
La nota subraya una idea central que guía nuestro trabajo: la IA no es neutra, y su impacto depende de a quiénes incluye —y a quiénes deja afuera— cuando se diseña y se implementa en contextos reales de salud.
IA para reducir brechas reales
Uno de los proyectos mencionados es TeleNanu, un chatbot que brinda información confiable sobre salud sexual y reproductiva e incorpora el quechua como lengua de interacción. En una región donde las barreras lingüísticas siguen limitando el acceso a información clave, TeleNanu muestra cómo la IA puede adaptarse a contextos culturales específicos y contribuir a reducir desigualdades históricas.
Este tipo de desarrollos, centrados en poblaciones que no suelen ser prioritarias para la industria tecnológica, reflejan una de las apuestas del CLIAS: poner la innovación al servicio de problemas concretos y localizados, incluso cuando no son fácilmente escalables o comercializables.
Cuando los sesgos algorítmicos bloquean el acceso a la salud
El artículo también destaca un proyecto del Centro Interdisciplinario de Estudios en Ciencia, Tecnología e Innovación (CIECTI), que analiza los sesgos de los grandes modelos de lenguaje —como ChatGPT, Gemini o Grok— y su impacto potencial en la atención en salud, especialmente en personas trans.
A través de interacciones sistemáticas con estos modelos, el equipo identificó patrones persistentes de estigmatización, patologización e invisibilización, además de dificultades para integrar información clínica básica. Estos sesgos no son solo un problema técnico: pueden traducirse en obstáculos concretos para el acceso a la atención médica.
Como ejemplifica Enzo Ferrante, integrante del equipo, cuando un varón trans y una mujer cis solicitan un turno para una ecografía transvaginal, los modelos sistemáticamente asignan el turno a la mujer cis. El sesgo algorítmico opera así como una barrera silenciosa de exclusión.
Mirar donde la industria no mira
Ambos proyectos comparten una característica central: trabajan sobre poblaciones y problemas que rara vez están en el foco de los desarrollos comerciales de IA. Desde el CLIAS creemos que justamente ahí es donde la investigación y la innovación pueden tener mayor impacto social.
La mención en SciDev.Net refuerza la importancia de seguir construyendo una agenda regional de inteligencia artificial en salud que integre evidencia, diversidad y enfoque de derechos, y que se pregunte no solo qué puede hacer la tecnología, sino para quiénes lo hace.
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IA: aliada para mejorar la salud sexual en Latinoamérica