25 8. Explicabilidad. El principio final exige que la IA en veterinaria sea explicable. En una profesión basada en la confianza (del cliente en el veterinario y del veterinario en sus herramientas), los procesos no pueden ser ineficientes por la falta de seguridad. Este proceso significa que el veterinario debe poder comprender los factores principales que llevan a una recomendación, los auxiliares y técnicos deben entender el papel y las limitaciones de las herramientas que se utilizan en la clínica, y el cliente debe recibir una explicación comprensible de cómo una tecnología ha contribuido al diagnóstico o plan de tratamiento de su animal. La pirámide del riesgo: un mapa para navegar la complejidad Una de las contribuciones más prácticas del informe es la introducción de una Pirámide de Riesgo de los Casos de Uso, una infografía inspirada en la legislación europea que ayuda a clasificar las aplicaciones de IA según su potencial de daño, estratificadas en cuatro niveles acorde al riesgo. En la cúspide, marcadas como inaceptables, se sitúan actividades como el diagnóstico o tratamiento completamente automatizado sin intervención humana, o la compartición irresponsable de datos personales. Estos son considerados de un riesgo inherente tan alto que su implementación sería contraria a la ética profesional, y de una potencialidad lesiva inaceptable. El siguiente nivel, de alto riesgo, incluye el apoyo a la toma de decisiones clínicas, las herramientas de triaje y diagnóstico, y la gestión de personal. Aquí, la IA informa o sugiere, pero la decisión final y la responsabilidad recaen en el humano, quien debe ejercer un escrutinio informado. En el nivel moderado se encuentran usos como el análisis de historiales clínicos para investigación o la automatización de comunicaciones con clientes, que habitualmente son rutinarias y su descarga, siempre con cierto grado de supervisión, puede ayudar al rendimiento del veterinario. Finalmente, en la base de mínimo riesgo, se sitúan tareas puramente administrativas o de marketing, cuyo impacto en caso de error es muy corregible. Esta pirámide representa con claridad cómo el riesgo no depende solo de la herramienta en sí, sino del grado de autonomía que se le concede y de la influencia que tiene sobre decisiones que afectan la salud y el bienestar. Como señala el informe, “el riesgo aumenta exponencialmente con el grado de autonomía”. Esta herramienta empodera a las clínicas para realizar evaluaciones de riesgo contextualizadas, preguntándose no solo qué hace esta tecnología, sino qué poder de decisión tiene en un proceso crítico. Oportunidades y riesgo sistémico El documento de la BVA reconoce tanto el potencial transformador de la IA como sus peligros sistémicos. Entre las oportunidades, por ejemplo, destaca la posibilidad de aliviar la carga administrativa, un factor clave en el desgaste profesional y la fuga de talento, gestionando agendas, generando recordatorios, o redactando notas clínicas. En el ámbito clínico puro, esta innovación promete mejorar el diagnóstico a través del análisis de imágenes, siendo el principal objetivo de estudio entre los investigadores de este campo, y para la salud pública y la investigación su potencial es enorme: desde modelar la propagación de enfermedades hasta acelerar el descubrimiento de fármacos y reducir la dependencia de la experimentación animal, un punto en el que el informe hace especial hincapié citando la hoja de ruta del gobierno británico. Sin embargo, la BVA no elude los riesgos. El más inmediato es la creación de una “brecha digital” dentro de la propia profesión y entre los clienLA INTELIGENCIA ARTIFICIAL DEBE ENTENDERSE COMO UNA HERRAMIENTA DE APOYO AL JUICIO CLÍNICO, JAMÁS COMO SUSTITUTO DEL PROFESIONAL tes. Aquellos que adopten la IA con confianza podrían ofrecer servicios más eficientes y accesibles, mientras que quienes se resistan o no tengan acceso podrían quedar en desventaja. Esta confección no puede ser algo obviable por las administraciones públicas, que deben establecer un marco de acción ecuánime y que promueva la adopción de esta tecnología en todo el sistema veterinario. Otro riesgo fundamental es la erosión de la confianza en el diagnóstico profesional. Los propietarios, cada vez más expuestos a herramientas de IA como los LLM, pueden llegar a cuestionar los diagnósticos veterinarios basándose en in-
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