23 MIENTRAS EL 21 % DE LOS VETERINARIOS YA UTILIZA IA EN LA PRÁCTICA CLÍNICA, UN 40 % NO PLANEA HACERLO Y UN 42 % SE MUESTRA INDECISO pero a veces éste no es necesariamente revisado ni aceptado por la comunidad científica. Es por ello que este principio es un llamamiento a la agencia y al liderazgo profesional en el sector. Los veterinarios no pueden ser meros usuarios pasivos de tecnologías diseñadas por terceros ajenos a la realidad clínica, y por ello deben participar activamente en el diseño, para asegurar que la herramienta aborda un problema real; el desarrollo, definiendo parámetros, señales de alerta y criterios clínicamente relevantes, y en la validación, verificando su precisión, seguridad y utilidad antes de su implementación generalizada. Esta participación es la garantía de que la IA estará al servicio de la medicina veterinaria y no al revés, y de que incorporará la riqueza del conocimiento basado en la evidencia y la experiencia práctica. 4. Conciencia y gestión del sesgo. Este pilar aborda uno de los peligros más insidiosos de la IA. Los sesgos no son un error ocasional, sino un riesgo estructural que puede surgir de datos de entrenamiento no representativos, o algoritmos que reflejan prejuicios sociales. La BVA enfatiza que la conciencia de este riesgo no es suficiente; se requiere una vigilancia activa. Esto cosa que los profesionales sanitarios no ven con demasiados buenos ojos. En este momento de transición tecnológica sin precedentes, la British Veterinary Association (BVA) ha publicado un informe que tiene como objetivo guiar el futuro de la medicina veterinaria. El Policy Position on Artificial Intelligence in the Veterinary Profession —Posición reguladora sobre la inteligencia artificial en la profesión veterinaria—, publicado en diciembre de 2025, expone un conjunto de recomendaciones para la adopción tecnológica de estos sistemas en la profesión. El documento exhibe desde el primer momento cómo la opinión generalizada entre los veterinarios no es precisamente positiva: una encuesta interna conducida por la propia BVA revela que mientras el 21 % de los veterinarios ya utiliza IA en la práctica clínica, un 40 % no planea hacerlo y un 42 % se muestra indeciso. Esta divergencia subraya la urgencia de un marco común que evite brechas peligrosas y garantice que la revolución digital sirva por igual a animales, profesionales y sociedad. Así, desde la asociación se establece desde el principio una premisa central: la IA debe entenderse como una herramienta de apoyo al juicio clínico, jamás como sustituto del profesional. De este modo, la BVA adopta una postura decididamente proactiva pero cautelosa, abogando por un enfoque “positivo y abierto de mente” que vea en la IA un aliado transformador, siempre que su desarrollo e implementación se rijan por principios de transparencia y ética. Los pilares de una adopción responsable La columna vertebral del posicionamiento de la BVA se ha articulado en ocho principios generales, cuidadosamente elaborados para servir como brújula en un terreno en constante evolución. 1. La IA como herramienta. El principio fundacional establece que la IA es, en esencia, una herramienta más dentro del arsenal del veterinario, y por lo tanto su razón de ser es potenciar y aumentar las capacidades del profesional, nunca reemplazar su juicio clínico, experiencia y empatía. Sin embargo, existe una diferencia crítica respecto a las herramientas tradicionales: mientras que el mal uso de un instrumento físico suele tener consecuencias evidentes e inmediatas (una mala lectura, un diagnóstico erróneo), los fallos de la IA pueden ser opacos, sistémicos y difíciles de detectar, es por este motivo por el cual la posición del veterinario a la hora de revisar y validar ha de ser proactiva y constante, con la responsabilidad implícita que esto conlleva. 2. La alfabetización en inteligencia artificial (AI literacy). Dada la naturaleza compleja de esta innovación, el segundo principio dirime el desarrollo de una “alfabetización” en IA por parte de todos los profesionales veterinarios. Este pilar va más allá de saber utilizarlas de manera recreativa, e implica la comprensión de los mecanismos básicos (entender cómo funciona un modelo, qué son datos de entrenamiento, y cómo se genera una predicción) y capacidad de validación crítica para poder contrastar los resultados generados por la IA con el conocimiento clínico establecido, las mejores prácticas y la evidencia científica. En definitiva, el veterinario debe ser capaz de responder: “¿Por qué debería confiar en este resultado?”. Esta comprensión es la base para evitar la aceptación errónea de los resultados y para mantener al profesional como el árbitro final de la verdad clínica. 3. Veterinarios en el desarrollo de la IA. Las principales aplicaciones de IA que se utilizan son los modelos extensos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés). La gran mayoría de ellas, como ChatGPT o Gemini, son modelos que se entrenan a partir de conocimiento previo publicado,
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