Cuando OpenAI quiere convencer a los sistemas de salud más importantes del país sobre sus planes para el sector sanitario, suele recurrir a una figura que ningún CEO de hospital puede ignorar: Sam Altman. Altman, de 41 años, es el multimillonario cofundador, CEO y principal artífice de una tarea difícil: convertir el escepticismo en demanda. Convenció a inversores, directorios y gobiernos de que OpenAI es el motor de la próxima etapa informática. Ahora, lleva esa misma postura en persona ante los hospitales.

La presencia de Altman en estas reuniones de ventas muestra el peso clave que tiene la salud dentro de los planes de OpenAI. En enero, el gigante de la IA anunció que ocho grandes sistemas de salud, entre ellos el Centro Médico Cedars-Sinai y HCA Healthcare, ya eran clientes de sus herramientas sanitarias para empresas.

OpenAI también colaboró con cientos de médicos para mejorar sus respuestas de salud destinadas a las más de 230 millones de personas en todo el mundo que usan ChatGPT cada semana en busca de consejos. Además, prepara una nueva versión de ChatGPT para profesionales de la salud y "ChatGPT Health", una pestaña dentro de la app principal que les permite a los usuarios conectar de forma segura sus historiales médicos con apps de bienestar como Apple Health y MyFitnessPal. Sus modelos también impulsan herramientas de otras empresas de salud que crean notas clínicas y ayudan a los usuarios a entender los resultados de sus análisis. Solo en los últimos seis meses, OpenAI lanzó tres nuevos productos vinculados con la atención médica.

"Es uno de nuestros verticales más importantes en OpenAI", afirmó Nate Gross, líder de la estrategia de salud de la compañía. Gross, quien se sumó a OpenAI en 2025, es médico graduado de la Facultad de Medicina de la Universidad de Emory y tiene un MBA de Harvard. Antes cofundó Doximity, una red de salud con una capitalización de mercado de US$ 4000 millones. Aunque la empresa también busca expandirse a otros mercados importantes, como la educación y las finanzas, Gross señaló: "Todos experimentamos problemas de salud y esta es una oportunidad para ayudar a todos".

“La salud es uno de nuestros sectores verticales más importantes en OpenAI.”

Nate Gross, director de salud de OpenAI.

Al fin y al cabo, el sector sanitario representa cerca del 18% de la economía estadounidense. Y la IA tiene un enorme potencial para ayudar a los consumidores a tomar mejores decisiones sobre su salud, a los médicos a dar una mejor atención y a los sistemas de salud a administrar sus operaciones con más eficiencia, siempre que se implemente bien.

La fuerte incursión de OpenAI en el sector sanitario llega en un momento decisivo para la compañía. Si bien OpenAI impulsó la revolución de la IA con ChatGPT hace tres años, parece que cedió parte de su ventaja frente a rivales de rápido crecimiento como Anthropic y Google. La compañía obtuvo ingresos por US$ 13.000 millones en 2025, pero sus pérdidas netas se dispararon casi ocho veces: fueron de US$ 5000 millones en 2024 a US$ 39.000 millones el año pasado. En abril, OpenAI no alcanzó objetivos importantes de ingresos y usuarios. El gigante, valuado en US$ 852.000 millones, presentó en junio, de manera confidencial, su solicitud para salir a bolsa, pero, bajo la presión de los inversores, ahora evalúa postergar su OPI hasta el próximo año.

Aunque la compañía no va a desglosar las métricas financieras de sus operaciones de atención médica antes de su salida a bolsa, queda claro que la salud ocupa un lugar clave en su éxito futuro.

Pero OpenAI tendrá que imponerse a Anthropic, que desde sus inicios se concentró en el sector corporativo y cuenta con su propia línea de productos para la salud, además de competir con Google y con todas las empresas de tecnología sanitaria que buscan quedarse con el mismo mercado. A medida que las capacidades de los modelos se vuelvan más estandarizadas, también deberá competir por precio, porque los hospitales operan con márgenes de ganancia muy ajustados. "Soy bastante optimista sobre su capacidad para triunfar entre los consumidores", afirmó John Beadle, socio director de Aegis Ventures, firma especializada en el sector sanitario. "Estoy menos convencido en el ámbito empresarial", agregó.

En febrero de 2024, Lauren Bannon empezó a sentirse mal. Por la mañana y por la noche le costaba doblar los dedos. Durante meses, ignoró el dolor. Después, la molestia llegó al estómago. Tras una serie de estudios, un médico le dijo que tenía una forma de artritis reumatoidea que no se detectaba en los análisis de sangre.

Pero la fundadora de una agencia de marketing, de 42 años y residente en Carolina del Norte, no quedó convencida y, como tantos otros, recurrió a ChatGPT en busca de respuestas. Bannon cargó una serie de preguntas sobre sus síntomas, y la IA sugirió que podía tener la enfermedad de Hashimoto, una afección en la que el sistema inmunitario ataca la tiroides. Una ecografía confirmó el diagnóstico y los médicos encontraron dos pequeños nódulos. Bannon tenía un cáncer de tiroides agresivo. En enero de 2025, los cirujanos le extirparon la glándula tiroides y dos ganglios linfáticos a los que el cáncer se extendió.

"Sinceramente creo, y no lo digo a la ligera, que ChatGPT literalmente me salvó la vida", dijo Bannon.

La mayoría de los millones de personas que recurren a ChatGPT para consultas vinculadas con la salud y el bienestar no está en la misma situación que Bannon. Hacen preguntas simples, como "¿Por qué me duele la rodilla al subir las escaleras?" o "¿Qué ejercicios me ayudarán a mantener la densidad ósea?". También lo usan para descifrar jerga médica, analizar informes de laboratorio y entender los efectos de los medicamentos. Pero otros lo consultan por síntomas extraños que, en algunos casos, terminan asociados a enfermedades graves.

"Hoy en día, la salud es uno de los casos de uso más activos de ChatGPT", afirmó Karan Singhal, director de IA para la salud de OpenAI. "Existe la posibilidad de que sea beneficioso y la posibilidad de que sea perjudicial, pero la posibilidad de que sea beneficioso es enorme", agregó.

En Estados Unidos, la falta de personal clínico y la sobrecarga administrativa provocaron burnout entre los médicos y complicaron el acceso de los pacientes a las citas que necesitan. En las zonas rurales, más de un tercio de los adultos acude a la guardia para recibir atención que podría darse en un centro de atención primaria, mientras que el 86% de los municipios rurales no tiene ni un solo cardiólogo en ejercicio.

"El acceso a la atención médica es un problema muy grave. Cientos de millones de personas están recibiendo información crucial a través del chat. Quizás tengan que esperar seis meses para ver a un médico. Quizás estén aterrorizadas y no sepan qué hacer después", afirmó Ashley Alexander, directora de productos de salud de OpenAI. "No sustituye la atención médica, y lo tenemos muy claro. Pero lo que sí hace es brindar esa información en un momento que, de otro modo, sería angustioso y difícil", agregó.

“Intentar deshacer o desenredar la información obtenida de estas búsquedas nos quita tiempo para profundizar en el problema real y hablar sobre un plan de tratamiento".

Dra. Jinsey Andrews, NYU Langone.

Pero usar ChatGPT para orientarnos e intentar diagnosticar de manera extraoficial nuestras dolencias, como antes pasaba con el Dr. Google, fue un arma de doble filo. Sin duda puede resultar útil, pero también puede dar información errónea, mandar pacientes a la guardia sin necesidad o hacer que ignoren síntomas que requieren atención.

Un estudio sobre ChatGPT Health, la nueva herramienta de salud para consumidores de OpenAI, publicado en la revista Nature Medicine en febrero, reveló que no recomendaba una visita al hospital cuando era médicamente necesaria en más de la mitad de los casos. Además, no detectó a pacientes con tendencias suicidas que habían identificado un método para autolesionarse, aunque su desempeño fue mejor con quienes no lo habían identificado. En los casos no urgentes, el 65% de los pacientes fue derivado a atención médica innecesaria, algo que podría saturar un sistema de salud ya sobrecargado. OpenAI publicó una refutación detallada en X, y Gross afirmó que "la metodología presentaba fallos importantes y que se estaba utilizando una versión antigua del modelo".

Según trascendió, OpenAI recibió citaciones judiciales de varios estados, entre otros motivos, por el manejo de datos de salud y seguridad. Una mujer canadiense demandó a la empresa por el suicidio de su hija de 24 años y sostuvo que ChatGPT la incitó a hacerlo. OpenAI declaró que toma en serio las preocupaciones de los fiscales generales estatales y que responderá de manera constructiva.

Los médicos ven de primera mano las ventajas y desventajas.

La doctora Jinsy Andrews, neuróloga de NYU Langone cuya práctica se centra en la ELA, cuenta que muchas veces los pacientes llegan a su consultorio con copias impresas de respuestas de ChatGPT. A veces, explica, eso ayuda a las personas a buscar atención médica y a obtener un diagnóstico más temprano de esta enfermedad neurológica progresiva e incurable. Pero ChatGPT también puede generar complicaciones innecesarias. Una persona llegó a su consulta con miedo de tener ELA porque ChatGPT sugería que esa era la causa de sus espasmos musculares. No lo era, pero "alimentó su ansiedad", afirmó Andrews. Otro paciente pidió probar terapias experimentales sugeridas por ChatGPT, pero la investigación a la que hacía referencia era inventada. "Intentar descifrar o interpretar la información de estas búsquedas nos quita tiempo para profundizar en el problema real y hablar sobre un plan de tratamiento", concluyó.

Otro médico del Albany Med Health System, que pidió mantener el anonimato, relató varios casos de pacientes que usan ChatGPT para refutar diagnósticos médicos y proponer planes de tratamiento sin respaldo científico. Un paciente, por ejemplo, cargó sus síntomas en ChatGPT y la herramienta señaló que podía tener una enfermedad autoinmune. "No quería someterse a ninguna otra prueba diagnóstica para confirmar el diagnóstico", afirmó el médico. "Simplemente insistía: ‘Esto es lo que tengo. Esto es lo que ChatGPT me recomendó’”, agregó.

“Sinceramente creo, y no lo digo a la ligera, que ChatGPT literalmente me salvó la vida".

Lauren Bannon

OpenAI conoce bien estos problemas y reunió a un grupo de más de 260 médicos para mejorar las recomendaciones de salud de ChatGPT. Estos profesionales evalúan las respuestas del chatbot a las consultas, analizan casos específicos y, sobre todo, entrenan los modelos para que sepan cuándo no cuentan con información suficiente como para dar un consejo.

"Cuando empecé, no me parecía muy bueno", dijo Rebecca Soskin Hicks, pediatra formada en Stanford a quien OpenAI reclutó hace unos dos años y medio para probar sus modelos mediante pruebas de estrés, y que ahora dirige su red de médicos. "Francamente, no era tan difícil conseguir que fallara", agregó.

Desde entonces, el equipo revisó más de 700.000 ejemplos de respuestas para mejorar significativamente la precisión del modelo tanto para consumidores como para profesionales de la salud. OpenAI afirma que millones de profesionales de la salud usan ChatGPT cada semana. HealthBench, la herramienta de evaluación comparativa de OpenAI que clasifica el desempeño de los modelos según 48.000 criterios distintos, como la derivación de emergencias y la expresión de incertidumbre cuando hace falta, mostró que los modelos más nuevos de OpenAI obtuvieron resultados mucho mejores en tareas de atención médica que las versiones anteriores, aunque todavía tenían dificultades para pedir la información que faltaba.

Pero sus modelos resultan más confiables en tareas operativas de salud. Advent Health, con sede en Florida y dueña de más de 50 hospitales, asegura que logró un ahorro de tiempo del 80% al usar los modelos de OpenAI para tareas administrativas. Memorial Sloan Kettering, en Nueva York, implementó un programa piloto con 1000 personas, aunque todavía es temprano para medir el impacto de OpenAI. "Las primeras señales son muy prometedoras", afirmó Ophelia Chiu, vicepresidenta de innovación estratégica de MSK. "Las organizaciones sanitarias están en una fase muy temprana de su curva de aprendizaje, pese a todo el ruido de los últimos 36 meses", añadió.

Gross, de OpenAI, afirma que buena parte de la misión de la empresa en el sector sanitario se concretará a través de startups y compañías que desarrollen nuevos productos sobre la base de sus modelos.

Tomemos como ejemplo a Labcorp, el gigante del diagnóstico con una capitalización de mercado de US$ 23.000 millones. Si bien el 41% de las personas ya usa la IA para interpretar resultados de laboratorio, según una encuesta reciente de Labcorp, las herramientas varían en su capacidad para dar información precisa. Por eso, en mayo se asoció con OpenAI para desarrollar una nueva app móvil con IA que ayuda a los consumidores a entender sus resultados de laboratorio y a seguir las tendencias a lo largo del tiempo.

“Soy bastante optimista sobre su capacidad para triunfar con los consumidores. En el ámbito empresarial, estoy menos convencido".

John Beadle, socio gerente de Aegis Ventures, empresa centrada en el sector de la salud.

"Preguntamos a los médicos que intentaron descifrarlo, y la precisión es extremadamente alta", afirmó Bola Oyegunwa, directora de Información y Tecnología de Labcorp.

Miles de organizaciones y startups, como Abridge, Ambience y EliseAI, también utilizan los modelos de OpenAI.

Tomemos como ejemplo a Abridge, conocida por su tecnología, que escucha las conversaciones entre pacientes y médicos y las transcribe como notas clínicas. Davis Liang, líder del equipo de aprendizaje automático de la empresa, explicó que se apoyan en modelos de última generación de OpenAI y Anthropic, además de sus propios modelos internos, para crear el mejor producto para los profesionales clínicos. Los modelos de OpenAI son especialmente útiles para tomar notas y realizar tareas generales de usuario, pero no resultan tan eficaces al momento de evaluar los síntomas de un paciente y generar códigos de diagnóstico, que también se usan para la facturación. "Es una tarea compleja por su alta especificidad", afirmó. "OpenAI dirá que este paciente tiene diabetes mellitus. En realidad, el paciente tiene diabetes mellitus con retinopatía miópica", agregó.

Sin embargo, la IA avanza tan rápido que resulta difícil saber cómo será este sector dentro de seis meses, y mucho menos dentro de cinco años.

"No existe una fórmula mágica para alcanzar el 20% del PIB", afirmó Gross, de OpenAI. "Simplemente tenemos que asegurarnos de que nuestros modelos sean útiles para la gente", concluyó.

*Este artículo fue publicado originalmente en Forbes.com.