La iniciativa fue desarrollada por la Facultad de Ingeniería de UCompensar y superó cerca de 150 propuestas de universidades, organizaciones médicas y empresas tecnológicas del país. El reconocimiento incluye recursos para comenzar su implementación en la red hospitalaria y oncológica de Bogotá.

PreventIA utiliza inteligencia artificial para analizar imágenes médicas y detectar señales asociadas al cáncer de mama. Según sus creadores, el sistema alcanza una efectividad superior al 90 % y puede entregar resultados en menos de un minuto.

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El proyecto fue entrenado durante dos años con más de 100 GB de imágenes médicas provenientes de bases de datos internacionales, especialmente de Europa y Japón. La IA identifica malformaciones, clasifica calcificaciones y determina si estas podrían ser benignas o malignas.

La convocatoria fue organizada por AstraZeneca, Daiichi Sankyo y la Pontificia Universidad Javeriana. Durante el proceso participaron jurados del sector médico, entidades públicas y expertos en salud.

Una IA pensada para hospitales con baja conectividad

Uno de los puntos que más llamó la atención del jurado fue que PreventIA no fue diseñada únicamente para grandes clínicas o centros especializados. La herramienta busca funcionar tanto en ciudades como en municipios apartados donde el acceso a especialistas sigue siendo limitado.

El sistema podrá utilizarse desde plataformas web y móviles, lo que permitiría que médicos en regiones rurales consulten imágenes diagnósticas sin depender de infraestructura compleja.

De acuerdo con el equipo investigador, la IA no pretende reemplazar a los profesionales de salud. Su función es acelerar procesos y ayudar en la toma de decisiones clínicas, especialmente en lugares donde los tiempos de espera pueden retrasar diagnósticos importantes.

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Para lograrlo, el modelo utiliza redes neuronales y filtros adaptativos capaces de enfocarse únicamente en las áreas relevantes de una imagen médica, eliminando elementos que puedan afectar el análisis.

El desarrollo fue construido con herramientas de Deep Learning sobre MATLAB y actualmente avanza en la integración del software que servirá como interfaz para médicos y hospitales.

El siguiente paso será probarla en hospitales reales

Tras ganar el reto, PreventIA iniciará una nueva etapa enfocada en pruebas e implementación dentro de entornos clínicos reales en Bogotá. Los recursos entregados por las organizaciones aliadas permitirán avanzar en validaciones dentro de hospitales y centros oncológicos.

La apuesta tiene un impacto importante si se tiene en cuenta que la detección temprana sigue siendo uno de los factores más determinantes para aumentar las probabilidades de tratamiento exitoso en pacientes con cáncer de mama.

Además del componente médico, el proyecto también refleja cómo universidades colombianas están utilizando inteligencia artificial en soluciones aplicadas a problemas de salud pública.

PreventIA incluso ya comenzó a perfilarse como una posible spin-off tecnológica de UCompensar, luego de pasar por programas de emprendimiento y validación enfocados en innovación científica.

Mientras avanzan las pruebas clínicas, la expectativa está puesta en comprobar si esta tecnología puede convertirse en una herramienta útil para acelerar diagnósticos y ampliar el acceso a atención especializada en distintas regiones del país.

Ese es uno de los hallazgos que deja el más reciente informe Global AI Diffusion Q1 2026 de Microsoft, un estudio que analiza cómo distintos países están apropiando esta tecnología y qué impacto podría tener sobre sus economías.

Colombia aparece entre las naciones latinoamericanas con mayor ritmo de adopción. El país pasó de 20,4 % en el primer semestre de 2025 a 24,5 % en el primer trimestre de 2026, superando a mercados como Brasil, México y Argentina.

La cifra no solo refleja un mayor uso de herramientas como ChatGPT o asistentes digitales. También evidencia cómo la inteligencia artificial comenzó a integrarse en procesos laborales, industrias y servicios públicos.

La IA avanza más rápido que cualquier revolución tecnológica

El estudio sostiene que la velocidad de expansión de la IA no ocurrió por casualidad. La combinación entre poder computacional distribuido, grandes volúmenes de datos y algoritmos sofisticados permitió acelerar un proceso que llevaba décadas desarrollándose en laboratorios.

Durante años, la inteligencia artificial permaneció limitada a entornos académicos porque los modelos dependían de reglas lógicas y sistemas simbólicos difíciles de escalar. El cambio llegó cuando aparecieron los centros de datos modernos y la capacidad de entrenar modelos con enormes cantidades de información.

Eso abrió la puerta a herramientas capaces de generar texto, código, imágenes y automatizar procesos completos.

Uno de los ejemplos más citados es AlphaFold, el proyecto impulsado por Google DeepMind que logró revolucionar el estudio de proteínas mediante IA. Antes de esta tecnología, la humanidad había logrado modelar unas 250.000 estructuras proteicas en décadas de investigación. Con inteligencia artificial, esa cifra superó los 3,5 millones en apenas un año.

El impacto va mucho más allá de los laboratorios. Según Microsoft, la IA puede acelerar sectores como salud, educación, energía, finanzas y desarrollo de software.

En GitHub, por ejemplo, la compañía detectó un aumento del 78 % en generación de nuevo código gracias al uso de asistentes de programación basados en lenguaje natural. Eso significa que muchas personas ya no escriben software línea por línea, sino que describen tareas y la IA produce el código automáticamente.

Colombia gana terreno, pero la brecha sigue creciendo

Aunque América Latina muestra avances, el informe advierte que todavía existe una diferencia importante frente a economías más desarrolladas.

Los países del llamado “Global North” alcanzan niveles de adopción cercanos al 27,5 %, mientras que el promedio del “Global South” ronda el 15,4 %. Microsoft incluso alerta que la distancia sigue aumentando trimestre tras trimestre.

La discusión ya no gira únicamente alrededor de quién desarrolla la tecnología, sino de qué países logran apropiarla más rápido para generar productividad y crecimiento económico.

En ese punto, Colombia aparece con señales positivas. El informe menciona que el país ya tiene iniciativas de inteligencia artificial aplicadas en justicia, monitoreo ambiental y automatización de procesos públicos.

Además, el crecimiento del uso de IA refleja que existe acceso creciente a dispositivos, conectividad y herramientas digitales compatibles con estas plataformas.

Sin embargo, todavía hay retos importantes. La infraestructura energética, la expansión de centros de datos y la formación de talento especializado serán determinantes para que Colombia pueda aprovechar esta ola tecnológica.

Microsoft también señala que gran parte de la inversión mundial en infraestructura de IA está siendo impulsada por empresas privadas, especialmente en centros de datos y computación en la nube.

La apuesta es enorme: la compañía anunció inversiones globales por 165.000 millones de dólares para fortalecer infraestructura orientada a inteligencia artificial.

Para países como Colombia, la oportunidad está en apropiarse rápido de esta tecnología y convertirla en productividad real antes de que la brecha vuelva a ampliarse.

En muchos casos, las pymes se quedan en la intención. Algunas no saben por dónde empezar, otras dependen completamente de terceros para hacer ajustes simples y varias terminan implementando soluciones que no responden a sus necesidades reales. El resultado es una inversión que no se traduce en eficiencia.

Frente a este problema, han surgido plataformas como MET, desarrollada por la colombiana Meteor IA, que propone crear agentes de inteligencia artificial a través de un chat guiado. La idea es reducir la complejidad técnica y permitir que cualquier empresa pueda configurar automatizaciones sin necesidad de programar.

Más allá de la herramienta, el debate de fondo sigue siendo el mismo: cómo lograr que la inteligencia artificial realmente funcione dentro de una empresa y no se convierta en un gasto innecesario.

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Antes de implementar cualquier solución, expertos recomiendan que las empresas se detengan a evaluar algunos puntos básicos que pueden marcar la diferencia entre un uso efectivo y una mala decisión.

El primero es identificar el problema concreto que se quiere resolver. Automatizar por tendencia o presión del mercado suele llevar a resultados poco útiles. Tareas como la atención al cliente, el seguimiento comercial, la gestión de citas o la respuesta a preguntas frecuentes suelen ser buenos puntos de partida.

También es necesario definir qué procesos pueden automatizarse y cuáles no. Las tareas repetitivas, basadas en reglas claras, suelen adaptarse mejor a un agente digital. En cambio, situaciones complejas, reclamos o decisiones que requieren criterio humano todavía necesitan intervención directa.

Automatizar sin perder el control

Otro aspecto clave es la facilidad para hacer cambios. En muchas pymes, modificar un mensaje, ajustar horarios o corregir respuestas depende de un proveedor externo, lo que ralentiza la operación. Una herramienta útil debería permitir ajustes rápidos sin complicaciones técnicas.

A esto se suma la supervisión. Aunque la inteligencia artificial ejecute tareas de forma automática, siempre debe haber una persona encargada de revisar su funcionamiento, detectar errores y decidir cuándo una conversación debe pasar a un humano.

Finalmente, está la medición de resultados. Implementar un agente de IA sin indicadores claros impide saber si realmente está generando valor. Variables como tiempos de respuesta, número de clientes atendidos o reducción de carga operativa ayudan a evaluar su impacto.

De acuerdo con Daniel Vargas, cofundador de Meteor IA, el avance de estas tecnologías depende de que más empresas puedan probar soluciones en procesos específicos, medir su desempeño y hacer ajustes de manera sencilla.

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En Colombia, el interés por la digitalización empresarial viene acompañado de inversión pública. El Ministerio TIC reportó que en 2025 la estrategia PotencIA Digital destinó cerca de 42.500 millones de pesos para apoyar a 1.000 pymes en la adopción de tecnologías.

En ese contexto, herramientas como MET buscan cerrar una brecha frecuente: la distancia entre el entusiasmo que genera la inteligencia artificial y la dificultad de aplicarla correctamente en negocios pequeños y medianos.

Para sectores como comercio, educación, salud o servicios, la automatización puede ser útil si se aplica en tareas específicas y de alto volumen. La recomendación es avanzar paso a paso, medir resultados y evitar implementar soluciones sin un objetivo claro.