Elsevier Medical Education presenta una entrevista con David Game, Vicepresidente Senior de Partnerships en Educación Médica en Elsevier, en la que explora cómo la IA está transformando la enseñanza y la evaluación médica, qué significa su adopción para el profesorado y hacia dónde se dirige la innovación en educación sanitaria.
Desde su experiencia, ¿qué cambios ha traído la IA en la educación medica y qué nuevas posibilidades ha abierto?
La IA está generando cambios importantes en la educación médica, aunque lo cierto es que todavía estamos dando los primeros pasos. Es pronto para hablar de transformaciones concretas, pero lo que sí ha quedado claro es que cualquier estudiante con acceso a ChatGPT, Claude o herramientas similares puede responder prácticamente cualquier pregunta de un examen. La gran pregunta que nos plantea esto es: ¿cómo vamos a replantear la evaluación? Ese, para mí, es el verdadero reto que ha abierto la IA en la educación médica.
Como experto en tecnología educativa, ¿cuál es el principal desafío al que se enfrentan hoy los desarrolladores de plataformas de IA en la educación médica?
Desafío 1 — La fiabilidad del contenido
En primer lugar, el gran reto es garantizar que el material que alimenta la IA sea fiable y que la combinación de la arquitectura RAG —que imagino que utilizan la mayoría de los proveedores de contenido— y el nivel y la calidad de la evaluación sean suficientes para evitar una caracterización errónea grave o una alucinación en el material.
Desafío 2 — El problema de la interfaz de chatbot
Creo que otro reto al que se enfrentan los diseñadores de plataformas de IA, que está empezando a emerger en la literatura y en los debates del sector, es si la interfaz de chatbot es la interfaz adecuada para el aprendizaje. Esta mañana leía un artículo interesante que argumentaba que la naturaleza tan cargada de texto de la interacción con un chatbot, y la tendencia de la IA generativa a preguntar "¿lo quieres como resumen de una página?", no resulta realmente útil para el aprendizaje. Es el mismo efecto que pasar ocho horas en internet viendo vídeos de gatos. Para aprender, se necesita una experiencia enfocada que lleve a los estudiantes de vuelta al material subyacente, no algo que les invite a seguir explorando por aquí y por allá. Creo que desde el punto de vista del diseño de producto vamos a ver interfaces distintas para problemas distintos, y vamos a alejarnos de esa experiencia inicial de chatbot. Veremos formas diferentes de aprovechar el potencial subyacente de la IA que no se limiten al formato chatbot.
Los estudiantes de hoy han crecido rodeados de tecnología y la usan a diario. ¿Tienen los docentes la formación y la motivación necesarias para incorporar la IA a su práctica docente?
Los estudiantes son consumidores de IA, pero no siempre expertos
Es verdad que la IA generativa forma parte del día a día de los jóvenes, pero conviene matizar: la usan de dos maneras muy distintas. Por un lado, la emplean como apoyo en sus estudios, para resolver dudas o responder preguntas. Por otro, forma parte de su vida social y de cómo se relacionan con el mundo. Son dos usos muy diferentes que no deberíamos confundir. Además, ser "nativo digital" no significa entender cómo funciona la tecnología. La mayoría de los estudiantes son consumidores de IA generativa, no expertos. Pocos podrían explicar qué es una arquitectura transformer o cómo funcionan los modelos de atención.
Los profesores principalmente en el control, no en la innovación
En segundo lugar los profesores , siempre ha ido un paso por detrás de los estudiantes en lo que respecta a las nuevas tecnologías, y esto no es una excepción. La conversación que más se repite entre docentes tiene dos vertientes: la primera es "¿cómo evitamos que los estudiantes usen ChatGPT?", no "¿cómo podemos aprovecharlo para mejorar la enseñanza?". La segunda es la falta de tiempo: explorar la IA como herramienta pedagógica innovadora requiere dedicación, y la mayoría no puede permitírselo. Son muy pocos los docentes que realmente están experimentando en este sentido.
El verdadero reto: mantener el ritmo con la IA
En tercer lugar, diría que los profesores , y quizás también los estudiantes, están interactuando con la IA generativa principalmente como un modelo de resumen y generación de respuestas, lo cual está uno, si no dos, pasos por detrás de hacia dónde se dirige realmente la IA agéntica: el uso de la IA integrada en flujos de trabajo. Es casi como si el profesorado estuviera lidiando con los problemas de 2022, los de la primera irrupción de ChatGPT, en lugar de pensar en cuál es el siguiente paso de la IA generativa. El reto es que todo avanza tan rápido que literalmente cada día hay nuevos desarrollos. Mantenerse al día y entender los últimos avances en IA generativa es casi un trabajo a tiempo completo.
"Formular buenas preguntas de examen es un arte que lleva muchísimo tiempo. La IA generativa permite crear muchas más preguntas, y de mayor calidad, en mucho menos tiempo."
– David Game, Vicepresidente Senior de Partnerships en Educación Médica, Elsevier | Elsevier Faculty Hub, junio de 2026
En este contexto, ¿qué ventajas concretas ofrece la IA al profesorado? ¿En qué se diferencia de las herramientas tradicionales?
Creo que con el tiempo resultará que la IA ofrece los docentes muchas ventajas. Por el momento, el uso de la IA generativa es una forma eficaz de crear grandes cantidades de contenido de bastante alta calidad. Por ejemplo, los profesores siempre ha querido crear más preguntas de evaluación para los estudiantes, porque a los estudiantes les encantan y las usan para entender cómo van de cara a los exámenes. Crear preguntas de alta calidad es algo muy difícil. Requiere muchísimo tiempo. La IA generativa esencialmente te da la oportunidad de crear muchas más preguntas a un ritmo mucho mayor.
La IA como multiplicador de fuerza para tareas que consumen mucho tiempo
Es realmente un multiplicador de fuerza para tareas complejas que históricamente han llevado demasiado tiempo y que, por tanto, han quedado fuera de lo posible. Así que, por ahora, ese es el beneficio clave: pensar en cosas que en el pasado habrías querido hacer pero que eran demasiado costosas en tiempo para llevarlas a cabo. La IA generativa te da las herramientas para hacerlo, sin duda.
Uno de los beneficios que se atribuyen a la IA es el desarrollo del pensamiento crítico en los estudiantes. ¿De qué manera les ayudará esto cuando empiecen a atender pacientes?
El riesgo — La descarga cognitiva
En lo que respecta al pensamiento crítico y al razonamiento clínico, la IA es claramente un arma de doble filo. Usada sin criterio, puede hacer justo lo contrario: reducir el esfuerzo mental del estudiante. Existe un fenómeno llamado "descarga cognitiva" que describe exactamente esto: cuando la IA hace el trabajo por nosotros, dejamos de ejercitar nuestra capacidad de razonamiento. En ese sentido, puede convertirse en un obstáculo.
La oportunidad — La IA como compañero de pensamiento estructurado
Sin embargo, usada de forma inteligente, la IA puede ser un extraordinario compañero de aprendizaje. Imaginemos a Claude cuestionando al estudiante después de que responda: "¿Por qué has elegido esa opción?", "¿Cambiarías tu respuesta si el contexto fuera diferente?" Hemos hecho algunos experimentos preliminares en esta línea y los resultados son prometedores.
La clave está en que la IA puede replicar ese tipo de intercambio socrático que es tan valioso en la formación clínica, pero que resulta imposible de escalar con medios tradicionales. Un docente no puede sentarse junto a cada uno de sus 300 estudiantes mientras resuelven casos clínicos. La IA, bien diseñada, sí puede hacer eso: ser ese tutor que no se conforma con la respuesta correcta y pregunta "¿pero por qué?"
"Usada de forma inteligente, la IA puede ser un extraordinario compañero de aprendizaje, aunque requiere disciplina, estructura y un uso consciente.
David Game, Vicepresidente Senior de Partnerships en Educación Médica, Elsevier | Elsevier Faculty Hub, junio de 2026
Desde el punto de vista institucional, ¿por dónde deberían empezar las facultades de ciencias de la salud para integrar la IA en la educación médica de manera responsable?
No querría decirle a nadie cómo debe gestionar su institución, pero creo que si la IA va a acabar con la evaluación tradicional en línea al poner la respuesta a cualquier pregunta al alcance de cualquiera, independientemente de su conocimiento subyacente, necesitamos reflexionar muy cuidadosamente sobre dos aspectos. Uno es la integridad académica y, relacionado con ella, la evaluación. ¿Saben realmente los estudiantes lo que un examen nos dice que saben?
Integridad en la evaluación: garantizar que los graduados de la era de la IA están genuinamente cualificados
En la raíz de la evaluación está la idea de que las preguntas bien construidas son las que diferencian a los estudiantes que saben y comprenden las cosas de los que no las saben ni las comprenden. En esencia, los exámenes son un distintivo público que muestra que una persona concreta está ahora cualificada para realizar un conjunto determinado de tareas. Si esas cualificaciones y la evaluación subyacente en ellas se invalidan — es decir, si puedes graduarte en medicina sin ser capaz de ejecutar esas tareas de forma adecuada y eficaz — la pérdida para la sociedad es enorme. Cuando vas a ver a un médico, a un cirujano o a cualquier profesional sanitario, confías en el hecho de que han pasado por un proceso de formación y su titulación es esa declaración pública de confianza de que son capaces de hacerlo. Necesitamos reflexionar muy cuidadosamente sobre esto, porque debemos tener la certeza de que las personas que salen de la facultad de medicina o de enfermería realmente saben lo que dicen saber y son, por tanto, competentes y capaces de ser un gran médico o enfermero.
Para terminar, ¿cuáles son las tendencias que marcarán el futuro de la IA en la formación sanitaria?
IA conversacional + simulación con avatares 3D
Tengo una idea fija sobre esto porque creo que existe una oportunidad para que múltiples tecnologías converjan y creen formas de enseñanza y aprendizaje que anteriormente no existían. Esta mañana estaba hablando por teléfono con el decano de una facultad de medicina española y estábamos debatiendo esta idea: ¿es posible crear avatares auténticos con capacidades conversacionales que permitan a los estudiantes practicar el diagnóstico en un entorno 3D inmersivo y envolvente, donde el diálogo entre ese avatar y el estudiante de medicina sea a la vez auténtico y educativamente estructurado?
Cuando pensamos en una de las cosas más difíciles de enseñar y de aprender, es ese compromiso con los pacientes. Hay habilidades concretas, como la bioquímica, pero también gran parte de la medicina se practica en un área de considerable ambigüedad. Por ejemplo, un paciente entra y arrastra las palabras al hablar. ¿Tiene los primeros síntomas de la enfermedad de Lou Gehrig? ¿Es otra cosa? Los estudiantes necesitan poder practicar estas habilidades. Parece que la combinación de tecnologías 3D inmersivas e IA, pero sobre todo de IA conversacional, podría crear una nueva forma de enseñar este tipo de habilidades que, históricamente, han sido increíblemente difíciles de desarrollar.
Hay un elemento económico: es muy costoso, y también es muy difícil entender y crear formas de interacción verdaderamente significativas. Crear una pregunta de opción múltiple sobre un paciente cuya descripción es ambigua o muy vaga es realmente difícil y no resulta especialmente útil, porque al final la respuesta no es simplemente la opción B. La respuesta es todo un conjunto de cosas más allá de la opción B. La capacidad de crear este modelo interactivo y envolvente con avatares 3D auténticos, con voces auténticas, que permitan a los estudiantes de medicina practicar la diversidad de experiencias con pacientes que tendrán, en lugar de experimentar la versión normativa de esto o aquello, podría ser increíblemente poderosa.
El objetivo: clínicos más empáticos a través de la IA inmersiva
También creo que hay un mundo de complejidad y desafíos con los que debemos comprometernos, pero creo que valdría la pena porque tendríamos médicos y enfermeros mejor formados y más empáticos al final del proceso, lo cual siempre ha sido un reto enorme. Así que ahí es donde yo apostaría por el futuro de la IA en la educación sanitaria. Pero no es la IA sola. Es la IA combinada con las tecnologías inmersivas que conocemos y que nosotros, en Elsevier, ya tenemos.
