Routina busca resolver con IA uno de los problemas menos visibles de la salud: la logística médica

La inteligencia artificial está ganando espacio en hospitales y centros médicos, pero su impacto no depende únicamente de mejorar diagnósticos o apoyar decisiones clínicas. También puede intervenir en los procesos que permiten que los insumos médicos estén disponibles cuando y donde se necesitan. Para Adrián Figueroa, fundador de Routina, el desafío está en conectar sistemas e información que todavía funcionan de manera fragmentada.

Un caso ocurrido en el hospital de veteranos de Augusta, en Estados Unidos, ilustra las consecuencias de esa desconexión. Según un informe publicado este año, el quirófano principal tuvo que cerrar cuatro veces en cinco meses debido a kits incompletos, insumos vencidos y problemas de reposición. Uno de los cierres se prolongó durante 27 días. El centro incluso había invertido US$3,2 millones en un sistema automatizado de inventario que nunca llegó a integrarse adecuadamente con sus operaciones y terminó fuera de servicio.

El episodio muestra que incorporar tecnología no garantiza resolver los problemas operativos. En ocasiones, la dificultad está en coordinar los procesos y los datos de todos los participantes de una cadena de suministro.

La IA como puente entre distribuidores, hospitales y proveedores

Un producto médico puede pasar por distribuidores, farmacias, hospitales y laboratorios antes de llegar a su destino. Sin embargo, cada organización suele gestionar sus operaciones con herramientas diferentes: plataformas internas, hojas de cálculo, correos electrónicos y llamadas. La información está disponible, pero no necesariamente conectada.

Esta fragmentación obliga a los equipos a realizar tareas manuales de seguimiento y conciliación, lo que consume recursos y aumenta la posibilidad de errores. El problema también tiene una dimensión económica: MIT Sloan Management Review señaló que los costos administrativos representaban el 34 % del gasto sanitario total en Estados Unidos en 2017. Por su parte, un análisis de Chartis publicado en julio de 2026 advierte que operar las cadenas de suministro con márgenes demasiado ajustados puede comprometer la disponibilidad de productos y afectar los procesos clínicos.

Figueroa conoce estas dificultades desde su experiencia en el sector. Es ingeniero eléctrico y graduado de Stanford Graduate School of Business. También fundó Flexio, una compañía de servicios habilitados por tecnología enfocada en logística y especializada en salud.

De esa experiencia surgió Routina, impulsada en 2024 como una plataforma que combina software e inteligencia artificial para conectar información entre los sistemas de distribuidores de productos médicos y otras organizaciones sanitarias. Su objetivo es reducir la coordinación manual y facilitar la gestión de operaciones que dependen de múltiples actores.

La propuesta no consiste simplemente en automatizar tareas, sino en ofrecer a los equipos una visión más integrada de sus procesos y herramientas para gestionar situaciones complejas.

Supervisión humana en operaciones donde los errores tienen consecuencias

La incorporación de IA en la logística sanitaria también plantea preguntas sobre la responsabilidad y el control. En un entorno donde una decisión equivocada puede afectar la disponibilidad de un producto o una intervención médica, delegar todas las decisiones en un sistema automatizado no es una opción sencilla.

Figueroa plantea un modelo en el que la IA clasifica sus resultados según niveles de confianza y riesgo. Así, los equipos humanos pueden concentrar su atención en los casos que requieren mayor revisión, en lugar de comprobar manualmente cada resultado.

“En el mundo actual de la IA, el volumen de resultados es más de lo que un humano puede procesar. Revisarlo todo convierte al humano en el cuello de botella, pero el juicio humano sigue siendo necesario para las decisiones de alto riesgo o baja confianza”, explica.

El fundador también insiste en que la supervisión debe tener consecuencias reales. Las personas responsables necesitan autoridad para cuestionar o anular las decisiones del sistema, y esas intervenciones deben quedar registradas y revisarse posteriormente.

“La supervisión humana tiene que ser real, no una persona haciendo clic en ‘aprobar’ todo el día. Personas concretas son dueñas de esas decisiones señaladas, tienen autoridad para anular el sistema, y cada anulación se registra y se revisa”, afirma.

Este enfoque también se relaciona con las exigencias regulatorias europeas. El artículo 14 de la Ley de IA de la Unión Europea establece requisitos de supervisión humana para los sistemas clasificados como de alto riesgo, incluida la posibilidad de intervenir en su funcionamiento.

Para Figueroa, la transparencia y la responsabilidad son igualmente importantes. Las organizaciones deben entender qué mide la tecnología y cómo llega a sus resultados, además de revisar periódicamente sus métricas. De lo contrario, los sesgos presentes en los datos pueden reproducirse a mayor velocidad y escala.

“Lo que la IA no debería hacer es tomar la decisión final”, sostiene.

República Dominicana, un primer escenario de implementación

Routina ya tiene una aplicación concreta en República Dominicana. La compañía trabaja con Surgical Solutions International, que presentó recientemente junto a Cardinal Health una nueva línea de productos médicos en el país como parte de una alianza estratégica.

Según Figueroa, Routina implementará su tecnología en Surgical Solutions para gestionar los productos de Cardinal Health y los de futuros proveedores. La empresa también prevé presentar su plataforma directamente a Cardinal Health como una solución para administrar sus distribuidores en los distintos países donde opera.

El caso refleja una dimensión de la inteligencia artificial en salud que suele quedar fuera de la conversación sobre diagnósticos y atención clínica. La disponibilidad de productos, la coordinación entre proveedores y la trazabilidad de las operaciones también forman parte de la infraestructura que sostiene los servicios médicos.

Para Routina, la oportunidad está en utilizar la IA para conectar esos procesos y reducir el trabajo manual, sin desplazar a las personas responsables de las decisiones. En un sector donde la precisión operativa puede tener consecuencias directas para los pacientes, la tecnología debe funcionar como una herramienta de coordinación y no como sustituto del criterio humano.