¿Dueños o inquilinos?
Inteligencia Artificial en la salud migrante: la soberanía de datos como respuesta
Una perspectiva crítica sobre oportunidades, riesgos y el camino hacia una gobernanza sanitaria soberana
ARTÍCULO DE OPINIÓN
Cerca de 281 millones de personas viven hoy fuera de su país de origen 1. Para una parte considerable de ellas —refugiados, solicitantes de asilo, migrantes en situación irregular— el acceso a la atención de salud depende, con frecuencia creciente, de sistemas que incorporan inteligencia artificial. Estos sistemas pueden facilitar la traducción de consultas médicas, apoyar la identificación de patrones de enfermedad y personalizar tratamientos en contextos donde los servicios de salud son frágiles o directamente inaccesibles 2. Pero la misma tecnología que amplía el acceso puede, en ausencia de límites claros, convertirse en un instrumento de vigilancia, sesgo y exclusión 2,3. Ese riesgo no opera en el vacío: se superpone a formas de discriminación —por origen, estatus migratorio, idioma o apariencia— que las poblaciones migrantes ya enfrentan de manera estructural, mucho antes de que intervenga cualquier algoritmo. La pregunta que los sistemas de salud, los gobiernos y los organismos que los financian deben responder no es si la inteligencia artificial debe emplearse en la atención a poblaciones migrantes, sino bajo qué gobernanza.
Ceuta: dilemas éticos y de gobernanza en la atención sanitaria de emergencia
La crisis migratoria que atraviesa el enclave de Ceuta ilustra estas tensiones con una claridad poco habitual. Según registros periodísticos del 31 de julio de 2026, entre 1.500 y 2.000 personas cruzaron de forma irregular hacia la ciudad autónoma en un periodo de diez días, principalmente a nado o bordeando el espigón fronterizo del Tarajal; al menos 47 personas han muerto este año en esas aguas al intentarlo, 16 de ellas solo en las últimas 24 horas 8. El Gobierno español desplegó al Ejército para reforzar el control fronterizo y las autoridades locales solicitaron la declaración de emergencia nacional 8. Conviene mencionar estas cifras con la sobriedad que exige la pérdida de vidas humanas, no como telón de fondo dramático, sino porque son precisamente circunstancias de esa magnitud las que ponen a prueba si la gobernanza de los datos sanitarios y migratorios protege a las personas o las expone a un daño adicional. Ceuta plantea, en ese sentido preciso, la pregunta de fondo de este artículo: qué ocurre cuando la salud, la acogida y el control migratorio compiten por los mismos datos en medio de una emergencia humanitaria.
En escenarios de esta naturaleza, la inteligencia artificial puede acelerar el cuidado o profundizar la exclusión; la diferencia no reside en el modelo empleado, sino en quién gobierna los datos, con qué límites y bajo qué garantías institucionales. Cuando la presión asistencial se dispara y los recursos de primera línea se ven superados, aumenta la tentación de automatizar el triaje médico, la recolección de antecedentes de salud o la verificación de identidad mediante herramientas digitales. Si la infraestructura de datos no mantiene una separación estricta entre la asistencia sanitaria humanitaria y los sistemas de control y seguridad fronteriza, el acto médico de urgencia corre el riesgo de convertirse, además, en un punto de captura de datos de alta sensibilidad.
Biometría y asimetría: el dilema ético en la frontera
La incorporación de tecnologías biométricas en los dispositivos de control fronterizo plantea dilemas éticos de gran complejidad, en la medida en que articula objetivos legítimos de verificación de identidad y seguridad con riesgos significativos para los derechos fundamentales de las personas migrantes y solicitantes de protección internacional 2,3.
En contextos de alta asimetría de poder, donde el consentimiento libre e informado resulta difícilmente garantizable, la captura y el tratamiento de datos biométricos puede derivar en prácticas de vigilancia, perfilado y uso secundario de la información con fines ajenos a la finalidad inicial de atención médica 2,3. A ello se suma la posibilidad de sesgos algorítmicos y errores de reconocimiento que afectan de forma desproporcionada a poblaciones ya vulnerabilizadas, comprometiendo principios como la no discriminación, la privacidad, el debido proceso y la proporcionalidad 3. Por ello, su despliegue solo puede considerarse éticamente aceptable si se encuentra estrictamente limitado por marcos normativos robustos, mecanismos de supervisión independientes, auditorías de impacto y garantías efectivas de transparencia y rendición de cuentas, tal como consagra la Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial de la UNESCO, que recoge expresamente los principios de proporcionalidad, prevención del daño, transparencia, supervisión humana y no discriminación, y recomienda a los Estados miembros incorporar evaluaciones de impacto ético en sus marcos de gobernanza de IA 3.
La doble cara de la IA en salud migrante
La evidencia reciente publicada en The Lancet Regional Health – Europe (Matlin et al., 2025) sintetiza el estado del conocimiento: la IA ofrece beneficios documentados en recuperación de información, traducción, educación en salud, empoderamiento del paciente, prevención, diagnóstico y tratamientos personalizados 2. Un estudio en Grecia mostró mejoras medibles en integración social y salud mental mediante una aplicación de IA (“m-Integration”) usada por migrantes en clases de idioma 2.
La misma revisión documenta riesgos concretos: vigilancia y rastreo de personas —con consecuencias que, para quienes están en situación irregular, pueden ir de la detención a la deportación—, sesgos algorítmicos que reproducen discriminación histórica, y una ausencia de transparencia (Explainable AI) en decisiones que afectan a poblaciones que ya parten de una posición de desventaja 2. Estos sesgos no surgen en el vacío: se inscriben sobre patrones de discriminación —por nacionalidad, estatus migratorio o idioma— que ya condicionan el acceso de las personas migrantes a la atención de salud, y que la evidencia disponible sobre su salud mental documenta con claridad 7. Sobre la fiabilidad de los modelos de lenguaje, los autores citan analistas que, para 2023, estimaban que los chatbots generaban contenido sin base real (“alucinaciones”) hasta en un 27% de sus respuestas, con errores fácticos presentes en un 46% de ellas; son dos cifras distintas, atribuibles a una fuente y a un momento concretos, y conviene citarlas con esa precisión, no como una propiedad universal de todo sistema de inteligencia artificial 2.
América Latina: donde el riesgo se vuelve realidad cotidiana
El informe de la Organización Internacional para las Migraciones sobre salud y migración en las Américas documenta que hasta un 47% de los migrantes venezolanos en Perú reportan ansiedad y/o depresión, y que un 33% puntúa bajo en el índice de bienestar OMS-5 7. Es una carga de salud mental que ningún modelo entrenado con datos del norte global puede captar sin una adaptación cuidadosa al contexto.
El informe histórico de OPS/FLACSO sobre migración y salud en Costa Rica (2003) recuerda que las barreras estructurales de acceso a la salud para poblaciones migrantes no son un problema nuevo que la tecnología pueda resolver por sí sola 4. El cambio climático añade una capa adicional de urgencia: como motor de desplazamiento y de nuevas cargas de morbilidad, exige que los sistemas de IA en salud estén calibrados a realidades locales cambiantes, y no a datos estáticos importados de otros contextos.
El problema no es la tecnología: es la ausencia de soberanía de datos
En Seniors International Consulting (SICS) sostenemos una tesis que consideramos defendible a partir de la evidencia disponible: no existe una IA en salud migrante responsable sin una estrategia de datos soberana previa. La gobernanza sanitaria soberana se apoya en tres capacidades interconectadas:
Auditabilidad: la posibilidad de verificar de forma independiente por qué un modelo toma una decisión clínica, de triaje o de acceso a servicios en situaciones de saturación asistencial 2,3.
Adaptación contextual: el ajuste de los modelos a idiomas, trauma migratorio, morbilidad y realidades locales, en lugar de importar sesgos calibrados para otras poblaciones 1,2.
Residencia de datos y cortafuegos éticos: la garantía de que los datos clínicos y de identidad de poblaciones vulnerables permanezcan bajo jurisdicción sanitaria nacional, estrictamente desvinculados de fines de control migratorio o punitivos 2,3.
El código abierto es, en este marco, más un imperativo ético y de seguridad que una opción técnica: según el informe The State of Enterprise Open Source, el 89% de los líderes de TI consultados por Red Hat en 2024 considera que el código abierto es igual o más seguro que las alternativas cerradas, precisamente porque su transparencia permite auditar sesgos y vulnerabilidades antes de que afecten a personas en situación de alta vulnerabilidad 6.
Gobernanza gestionada, no autarquía
La soberanía de datos no exige construir toda la infraestructura tecnológica desde cero. Exige, en cambio, la capacidad de auditar, adaptar y —cuando sea necesario— reemplazar la inteligencia que influye en decisiones que afectan la vida de migrantes y refugiados. Es, en buena medida, lo que reclama la propia evidencia recogida en el Lancet: colaboración internacional y multisectorial, inteligencia artificial explicable, marcos de derechos humanos y el principio de “no hacer daño” (primum non nocere) como condición mínima para desplegar IA en poblaciones que ya enfrentan riesgos desproporcionados [2,3,5].
Conclusión
La inteligencia artificial no resolverá por sí sola la desigualdad estructural ni la presión sobre las fronteras en momentos de emergencia humanitaria; esa sigue siendo una tarea política, social y diplomática, y lo que ocurre hoy en Ceuta lo recuerda con una crudeza que ninguna cifra puede atenuar. Pero, gobernada con soberanía, la IA puede convertirse en una herramienta de inclusión e impacto humanitario, en lugar de un vector adicional de exclusión o vigilancia sobre personas que ya han pagado un precio muy alto.
La disyuntiva para los bancos de desarrollo, los ministerios de salud y los organismos internacionales que invierten en salud digital es, en el fondo, la misma que venimos planteando desde SICS: ¿serán arquitectos de su propia infraestructura de datos, o simples inquilinos de una inteligencia que no pueden auditar ni adaptar, en decisiones que afectan a personas que rara vez están en condiciones de exigir garantías por sí mismas?
MSc Víctor Piriz Correa, MD, MPH.
CEO, Seniors International Consulting (SICS).
26 años de experiencia en salud global, migración y cambio climático.
Referencias bibliográficas (normas de Vancouver)
International Organization for Migration. World Migration Report 2024. Geneva: IOM; 2024.
Matlin SA, Claron IMM, Merone J, Netto G, Takian A, Zaman MH, Saso L. Artificial Intelligence in migrant health: a critical perspective on opportunities and risks. Lancet Reg Health Eur. 2025 Aug 8;57:101421.
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. Adoptada el 23 de noviembre de 2021. París: UNESCO; 2021.
Ministerio de Salud de Costa Rica, Organización Panamericana de la Salud, Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales. Migración y Salud en Costa Rica: Elementos para su análisis. San José: OPS/FLACSO; 2003.
Organización Mundial de la Salud. Ética y gobernanza de la inteligencia artificial para la salud: Orientación de la OMS. Ginebra: OMS; 2021.
Red Hat. The State of Enterprise Open Source: 2024 Report. Raleigh (NC): Red Hat; 2024.
International Organization for Migration. Migration and Health in the Americas. Geneva: IOM; 2023.
Infobae. "Última hora de la crisis migratoria de Ceuta y el cruce masivo de la frontera con Marruecos, en directo." 31 de julio de 2026.
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