La adopción de chatbots en salud modificó la transformación digital del sector sanitario y amplió el alcance de la atención más allá de la historia clínica electrónica o la telemedicina.
De acuerdo con un informe de Mordor Intelligence, la cuota de mercado de chatbots en salud en 2025 se estima en US$ 110,14 millones y se proyecta que llegue a US$ 346,55 millones en 2030, con un crecimiento anual del 24,77%.
Estas soluciones no solo automatizan consultas, sino que también ofrecen acompañamiento, orientación y resolución ágil en entornos donde la inmediatez, la personalización y la contención emocional son cada vez más valoradas por pacientes y ciudadanos.
La transformación digital del sector sanitario no se limita a sistemas de historia clínica electrónica ni a plataformas de telemedicina. En los últimos años, los chatbots se consolidaron como herramientas clave para mejorar la experiencia de pacientes y ciudadanos.
Estos cambios van más allá de las respuestas automáticas: su papel está ligado al acompañamiento, la orientación y la capacidad de resolver de manera rápida y empática.
Para profundizar en el tema, Innovación Digital 360 conversó con representantes de Evoltis, Atento y el Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires (GCBA) que compartieron su mirada sobre el avance de los chatbots en salud, los aprendizajes que dejó su implementación y los resultados concretos de cada caso.
Índice de temas
¿Cómo permiten los chatbots avanzar hacia una atención más personalizada mediante automatización?
Con el paso de los años —y el cada vez mayor uso de la IA— comenzaron a desarrollarse soluciones conversacionales basadas en la inteligencia artificial que no olvidan priorizar el componente humano.
Para Santiago Tamagno, CTO y Driving Product Innovation & AI Strategy de Evoltis, la meta es clara: “ayudar a las organizaciones a migrar de la atención reactiva a la atención predictiva y personalizada”.
Dentro de la empresa, destacó que uno de los casos de éxito más recientes corresponde al ámbito de la medicina prepaga. El especialista explicó que hoy los bots permiten agendar turnos, validar coberturas y emitir autorizaciones.
Este tipo de soluciones tuvo un impacto directo en los indicadores operativos. El resultado —detalló Tamagno— fue una reducción del 60% en el volumen de llamadas al contact center y una mayor disponibilidad de los agentes humanos para atender casos de mayor complejidad.
Bajo esta línea, el experto señaló que el objetivo de este tipo de soluciones es “generar impacto directo en tres dimensiones: eficiencia, experiencia y escalabilidad”.
¿Qué rol cumple la inteligencia artificial para escalar la atención sanitaria?
Para Paul Ignasinski, Chief Digital Transformation Officer de Atento, la automatización conversacional dejó de ser una prueba aislada para convertirse en un componente estructural de la experiencia del usuario.
Según explicó, las empresas “están pasando de pilotos aislados a implementaciones integradas de nivel empresarial, más sofisticadas, que combinan canales de voz, texto y digitales, centrándose en la eficiencia operativa y en la experiencia del cliente”.
En salud, destacó que la automatización conversacional “agiliza el acceso a la información médica, reduce los tiempos de espera y mejora la adherencia a los tratamientos”. Al mismo tiempo, contribuye a “liberar a los profesionales de tareas repetitivas para que se concentren en la atención humana”.
El ejecutivo también hizo hincapié en la escala que requieren estas soluciones para mantener su impacto en sistemas complejos como el de la salud. Al referirse a la experiencia en la región, indicó: “Ya hemos gestionado más de 32 millones de interacciones a través de nuestra plataforma. También trabajamos con más de 400 clientes en 17 países”, un volumen que, según remarcó, permite implementar modelos de automatización conversacional en distintos sectores y contextos operativos.
En cuanto a aplicaciones concretas en salud, la combinación de automatización basada en datos y experiencia omnicanal generó mejoras medibles en los indicadores de atención según la empresa. Entre ellos, se destacan una mejora de hasta un 47% en la tasa de conversión, un incremento del nivel de satisfacción del servicio al cliente al 79% y una reducción del tiempo medio de gestión a 258 segundos.
¿De qué manera la tecnología puede potenciar la experiencia humana en salud?
Todos los entrevistados coincidieron: la tecnología debe potenciar la experiencia humana, no sustituirla. Ignasinski subrayó: “Buscamos que las organizaciones adopten e implementen estas capacidades rápidamente, sin perder la proximidad con sus clientes ni la identidad de marca”.
Hacia un futuro cercano, el ejecutivo anticipa que los chatbots y las plataformas de automatización conversacional en América Latina “pasarán de ser meros canales de soporte digital a convertirse en la piedra angular de la experiencia del cliente”.
En sintonía, en el sector público, Raúl Piola, Secretario de Innovación y Transformación Digital de la Ciudad, explayó que cada vez más vecinos se comunican por canales automatizados y resaltó que su responsabilidad hoy es hacer que esa experiencia sea clara, respetuosa y humana: “El chatbot no debe ser un muro, sino un puente”.
Bajo esta línea, agregó que esta visión obliga a pensar la tecnología como complemento de la gestión pública para que las personas “reciban orientación, información y seguimiento adecuados, sin perder la dimensión humana de la atención sanitaria”.
En este sentido, la innovación en chatbots y automatización en salud no se limita a eficiencia y reducción de costos: debe integrarse con empatía, accesibilidad y calidad del servicio, para convertir la tecnología en un aliado para mejorar la experiencia del paciente.
¿Hacia dónde evoluciona el uso de chatbots en salud en términos de personalización e integración?
La evolución de los chatbots en salud apunta hacia modelos cada vez más integrados y personalizados, donde la automatización conversacional deje de ser un punto aislado de contacto y se convierta en parte del recorrido completo del paciente o del ciudadano. En ese marco, el desafío no pasa solo por sumar tecnología, también por articularla con sistemas existentes y una lógica de atención centrada en las personas.
Ignasinski advirtió que la automatización conversacional será un diferencial competitivo en los próximos años: “Las empresas que no incorporen la automatización conversacional en sus estrategias estarán en desventaja competitiva”.
Sin embargo, aclaró que su implementación requiere una mirada regional, conocimiento del contexto y la capacidad de escalar sin perder coherencia en la experiencia.
Desde el GCBA destacan tres objetivos clave:
- Mayor personalización: respuestas y acciones según el historial y la situación del usuario.
- Integración con sistemas transaccionales: ampliar las gestiones y las consultas para resolver punta a punta en el chat.
- Incorporación de modelos generativos: mejorar la fluidez conversacional y reducir los tiempos de desarrollo de nuevas funcionalidades.
El futuro de los chatbots en salud: hacia una atención integrada y personalizada
| Eje | Claves de la evolución futura de los chatbots en salud |
|---|---|
| Visión general | La automatización conversacional avanza hacia modelos integrados y personalizados, donde los chatbots dejan de ser un punto aislado y pasan a formar parte del recorrido completo del paciente o del ciudadano. |
| Desafío central | El foco no está solo en sumar tecnología, sino en articular los chatbots con sistemas existentes y con una lógica de atención centrada en las personas. |
| Impacto competitivo | Según Ignasinski, la automatización conversacional será un diferencial en los próximos años. “Las empresas que no incorporen la automatización conversacional en sus estrategias estarán en desventaja competitiva”. |
| Escalabilidad y contexto | La implementación requiere una mirada regional, conocimiento del contexto local y capacidad de crecer sin perder coherencia en la experiencia de uso. |
| Objetivo 1 – Mayor personalización | Respuestas y acciones adaptadas al historial, las necesidades y la situación particular de cada usuario. |
| Objetivo 2 – Integración transaccional | Conexión con sistemas transaccionales para ampliar gestiones y resolver consultas de forma integral dentro del chat. |
| Objetivo 3 – Modelos generativos | Incorporación de modelos generativos para mejorar la fluidez conversacional y reducir los tiempos necesarios para desarrollar nuevas funcionalidades. |
¿Cómo impactan los chatbots en la salud pública digital y el acceso ciudadano?
Particularmente en la Ciudad de Buenos Aires, el uso de Boti, el asistente virtual del GCBA, marcó un antes y un después en la gestión pública. El Secretario de Innovación y Transformación Digital, señaló que el chatbot “permitió acercar los servicios públicos a los vecinos de un modo ágil, transparente y sin intermediarios, además de una disponibilidad 24/7”.
La pandemia aceleró su adopción. Durante ese periodo, Boti canalizó consultas médicas, coordinó turnos de vacunación y difundió información oficial sobre COVID-19, lo que cambió la percepción ciudadana sobre el potencial de estas herramientas en salud.
En pocos meses, Boti integró servicios de diagnóstico, turnos y certificados, convirtiéndose en referencia de atención digital en América Latina. Así lo resumió Piola: “Boti actúa como interfaz unificada, simplificando la relación entre la administración y la ciudadanía, y evitando que las personas deban conocer la estructura interna del Estado para acceder a un servicio”.
Además, cada interacción deja información estructurada que permite analizar la demanda ciudadana, ajustar políticas y mejorar continuamente la experiencia.
En ese escenario, ya sea en el ámbito privado o en la gestión pública, los chatbots en salud se perfilan como una capa clave de interacción digital, capaz de combinar eficiencia operativa con accesibilidad, empatía y seguimiento.
El reto, coinciden los especialistas, es sostener ese equilibrio a medida que estas soluciones ganan escala y complejidad, sin perder de vista que, detrás de cada interacción automatizada, hay una persona que busca orientación, respuestas claras y contención.
