Inteligencia híbrida en el cuidado: qué puede y qué no puede reemplazar la Inteligencia ArtificialHIGHLIGHTS
1. La IA amplía la atención, pero no reemplaza a la enfermera.
2. La inteligencia híbrida integra datos, juicio clínico y atención.
3. El tacto y la ética siguen siendo irreducibles a la automatización.
4. La enfermería debería participar en la gobernanza de la IA en la salud.
HIGHLIGHTS
1. IA amplia o cuidado, mas não substitui o enfermeiro.
2. Inteligência híbrida integra dados, julgamento clínico e cuidado.
3. O toque e a ética permanecem irredutíveis à automação.
4. A enfermagem deve participar da governança da IA em saúde.
HIGHLIGHTS
1. AI expands care but does not replace the nurse.
2. AI expands care but does not replace the nurse.
3. Touch and ethics remain irreducible to automation.
4. Nursing should participate in the governance of AI in health.
La pregunta que más circula en los pasillos de hospitales, congresos y programas de posgrado en enfermería, “¿reemplazará la inteligencia artificial (IA) a las enfermeras?”, está mal formulada. No porque sea ingenuo, sino porque presupone una disputa que la ciencia ya ha superado. Los sistemas de inteligencia artificial detectan el deterioro clínico, pueden reducir la mortalidad hospitalaria y anticipar el diagnóstico de sepsis. Son ganancias reales y medibles que salvan vidas. Y, sin embargo, ningún algoritmo consolaba a un paciente a las tres de la mañana, reconocía, en el silencio de un familiar, el peso de una decisión imposible, ni traducía, con el toque adecuado en el momento adecuado, que alguien estaba presente. La cuestión relevante no es qué sustituye la IA, sino cómo la IA y la enfermera se fortalecen mutuamente.
En este contexto, surge el concepto de Inteligencia Híbrida1, la capacidad de alcanzar objetivos complejos, combinando inteligencia humana y artificial, produciendo resultados superiores a los que cada uno lograría por sí sola, mediante aprendizaje mutuo continuo. Además, se refinó2 el concepto con el marco CARE-IA (Colaborativo, Adaptativo, Responsable y Explicable), reafirmando que la ampliación, no el reemplazo, es el horizonte productivo.
En la enfermería, este aumento ya es evidencia sólida: los sistemas de apoyo a la decisión con IA redujeron las readmisiones del 22,2% al 9,4%; Las herramientas automatizadas de documentación otorgan a las enfermeras hasta 2,5 horas por turno de vuelta a la atención directa; Los algoritmos de cribado superan las puntuaciones tradicionales en consistencia y precisión3. La IA amplía la capacidad de percibir, predecir y actuar, lo que tiene un peso clínico y ético innegable.
Sin embargo, lo que la IA no logra no es residual, sino que es constitutivo de preocuparse. Las enfermeras especialistas actúan mediante una comprensión intuitiva y un conocimiento tácito construido a partir de la experiencia corporal, que no se reduce a reglas o estándares estadísticos4. Para algunos autores4, el contacto de enfermería es un componente irreducible de la atención5, no por el gesto en sí, sino por el reconocimiento situado que conlleva. Otros6 van más allá: los algoritmos son ‘zombis morales’, carentes de la conciencia necesaria para una verdadera responsabilidad ética. La frónesis aristotélica, la sabiduría práctica que surge al encontrarse con la contingencia de la vida, es, por definición, lo que ningún modelo informático puede simular. Datos sin juicio son ruido; Juicio sin datos es miopía. La inteligencia híbrida es precisamente la negativa a esta falsa elección.
En Brasil, esta tensión adquiere dimensiones estructurales que la investigación en enfermería no puede ignorar. Los modelos entrenados predominantemente en poblaciones del Norte Global tienen un bajo rendimiento en piel oscura, lo cual es un problema crítico en un país donde el 56% de la población se declara negra o morena. La brecha digital entre la SUS y el sector privado amenaza con convertir la IA en otro vector de desigualdad en salud. La dependencia de los datos producidos aquí, pero controlados por plataformas externas, configura un colonialismo digital que debe ser nombrado y confrontado. La enfermería, la mayor categoría profesional en salud y el principal generador de datos clínicos7, corre el riesgo de no participar en las conversaciones que más le afectan. Este riesgo se puede evitar, pero requiere elección activa.
La enfermería brasileña necesita responder al menos tres preguntas que este campo aún no ha respondido: ¿cómo integrar la IA en el SUS sin reproducir desigualdades? ¿Cómo formar a profesionales que sean agentes críticos y no solo usuarios de sistemas algorítmicos? ¿Cómo garantizar la participación efectiva de la profesión en la gobernanza de la IA en la salud? Responderlas no es tarea de los tecnólogos. Es tarea de quienes, a diario, traducen números en vidas.
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CÓMO REFERIRSE A ESTE ARTÍCULO:
Limongi R. Inteligencia híbrida en el cuidado: qué puede y qué no puede reemplazar la Inteligencia Artificial. Cogitare Enferm [Internet]. 2026 [cited “insert year, month and day”];31:e104188es. Available from: https://doi.org/10.1590/ce.v31i0.104188es
Disponibilidad de datos:
Los autores declaran que todos los datos están completamente disponibles en el cuerpo del artículo.
Referencias bibliográficas
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1 Dellermann D, Ebel P, Söllner M, Leimeister JM. Hybrid intelligence. Bus Inf Syst Eng [Internet]. 2019 [cited 2026 Apr 23];61(5):637-43. Available from: https://doi.org/10.1007/s12599-019-00595-2
» https://doi.org/10.1007/s12599-019-00595-2 -
2 Akata Z, Balliet D, de Rijke M, Dignum F, Dignum V, Eiben G, et al. A research agenda for hybrid intelligence: augmenting human intellect with collaborative, adaptive, responsible, and explainable artificial intelligence. Computer [Internet]. 2020 [cited 2026 Apr 23];53(8):18-28. Available from: https://doi.org/10.1109/MC.2020.2996587
» https://doi.org/10.1109/MC.2020.2996587 -
3 Mikkonen K, Tuunainen S, Oikarinen A, Jansson M, Woo B, Zhou W, et al. Artificial intelligence technologies supporting nurses’ clinical decision-making: a systematic review. J Clin Nurs [Internet]. 2026 [cited 2026 Apr 23];35(4):1525-40. Available from: https://doi.org/10.1111/jocn.70156
» https://doi.org/10.1111/jocn.70156 - 4 Benner P. From novice to expert: excellence and power in clinical nursing practice. Commemorative edition. Upper Saddle River: Prentice Hall; 2000. 310 p.
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5 Pepito JAT, Babate RSG, Dator WLT. The nurses’ touch: an irreplaceable component of caring. Nurs Open [Internet]. 2023 [cited 2026 Apr 23];10(9):5838-42. Available from: https://doi.org/10.1002/nop2.1860
» https://doi.org/10.1002/nop2.1860 -
6 Ulrich CM, Oh O, Bin You S, Topaz M, Rahemi Z, Stokes L, et al. What does moral agency mean for nurses in the era of artificial intelligence? Hastings Cent Rep [Internet]. 2026 [cited 2026 Apr 23];56(1):18-23. Available from: https://doi.org/10.1002/hast.70030
» https://doi.org/10.1002/hast.70030 -
7 Ronquillo CE, Peltonen, LM., Pruinelli L, Chu CH., FAAN SB, Beduschi A, et al. Artificial intelligence in nursing: priorities and opportunities from an international invitational think-tank of the Nursing and Artificial Intelligence Leadership Collaborative. J Adv Nurs [Internet]. 2021 [cited 2026 Apr 23];77(9):3707-17. Available from: https://doi.org/10.1111/jan.14855
» https://doi.org/10.1111/jan.14855
Editado por
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Editor asociado:
Dra. Luciana de Alcantara Nogueira
