El primer ministro Mark Carney lanzó recientemente AI para todos, una ambiciosa estrategia nacional de cinco años. Su objetivo es lograr 200.000 millones de dólares en crecimiento económico, 250.000 nuevos puestos de trabajo y un aumento en la adopción de la IA en todo Canadá, del 12 por ciento al 60 por ciento para 2034.
Como alguien que trabaja a diario en la intersección de la medicina, los sistemas de salud y la equidad (soy hospitalista y el primer decano asociado principal para la equidad en la salud y la transformación de sistemas en la Facultad de Medicina Cummings de la Universidad de Calgary), leí la estrategia con entusiasmo genuino y preocupación urgente: ¿se consideró siquiera una implementación equitativa?
La estrategia pasa por alto en gran medida un problema: las tecnologías transformadoras no llegan a todas las comunidades por igual, y la brecha entre la intención y el impacto es mayor donde hay más en juego.
En los sistemas de salud, lo que está en juego es de vida o muerte.
La IA ya está transformando la atención sanitaria canadiense. ¿Será esa transformación justa e inclusiva para todos los canadienses?
Los pacientes negros, indígenas y racializados sufren
La tasa de adopción de IA en Canadá es de poco más del 12 por ciento, una de las tasas más bajas entre países similares. La estrategia de IA lo llama todo riesgo.
Pero hay otra brecha que exige igual atención: dentro de ese 12 por ciento, las herramientas de inteligencia artificial no se adoptan de manera uniforme. Se agrupan en instituciones con recursos e infraestructura técnica existentes. Están diseñados, capacitados y validados en conjuntos de datos que no representan a los canadienses negros, indígenas y racializados.
Incorporan los supuestos de los sistemas que los construyeron. Y cuando fallan (cuando el algoritmo de diagnóstico funciona peor para los pacientes negros o indígenas, cuando la herramienta de toma de decisiones clínicas refleja una historia de exclusión), ese fracaso no es accidental.
Tiene un patrón y es predecible. Fracaso de capital, por definición.
El jefe de la Primera Nación Cree Mikissev, Billy-Joe Tuccaro (centro), y el Gran Jefe del Tratado 8, Trevor Mercredi, a la derecha, en una conferencia de prensa en Ottawa en abril de 2026 para anunciar los resultados preliminares de un estudio que muestra que las tasas de cáncer son un 25 por ciento más altas en la comunidad que en el resto de Alberta. LA PRENSA CANADIENSE/Sean Kilpatrick
El programa de misión insignia de IA de la estrategia podría transformar la medicina canadiense. Pero la ambición sin infraestructura de capital no ayuda a todos. Sube la marea para aquellos que ya lo tienen. Las instituciones con el talento técnico más rápido y profundo irán primero. Quienes atienden a las poblaciones más marginadas no lo harán.
Esto no es pesimismo. La cuestión es si la aplicación equitativa está integrada en el núcleo de la estrategia, y Canadá tiene la capacidad de hacer precisamente eso, si hay voluntad.
La falta de implementación es un fracaso en la equidad
En la Facultad de Medicina de Cumming, fundé el Laboratorio de Innovación para la Equidad en Salud y la Transformación de Sistemas (HEST). El laboratorio alberga un equipo de académicos de implementación, médicos, académicos de equidad y poseedores de conocimientos comunitarios bajo el liderazgo académico del Dr. Nonsikelelo Mathe, quien enseña que el fracaso de la implementación es un fracaso de la equidad.
Los dos son inseparables. Con una financiación para investigadores que supera los 1,16 millones de dólares en seis premios activos, nuestras plataformas incluyen la iniciativa Black Health Equity Network, una infraestructura digital bilingüe desarrollada con la Asociación de Facultades de Medicina de Canadá para eliminar el racismo contra los negros en la medicina canadiense.
También incluyen SafeSpeak, una interfaz de chatbot habilitada por IA para una divulgación más segura del racismo y la discriminación en la formación médica.
Nuestro laboratorio está posicionado para modelar exactamente el nivel de equidad e implementación requerido por la misión de IA en salud de Canadá.
Conozca la historia del sesgo algorítmico
La estrategia de IA de Canadá tiene una estrategia de innovación, una estrategia de adopción y una estrategia económica. Lo que le falta es una estrategia de implementación equitativa.
Tengo tres solicitudes específicas para los redactores.
En primer lugar, exigir una evaluación de impacto de capital para todas las aplicaciones de IA en atención sanitaria que reciban financiación federal. Ninguna herramienta de diagnóstico o algoritmo clínico debería alcanzar escala sin evaluar el desempeño por raza, ingresos, idioma y geografía. La metodología existe. Mandato núm.
Sin una estrategia para la aplicación equitativa de la IA en la atención sanitaria, las disparidades se arraigarán. PRENSA CANADIENSE/Christine Muschi
En segundo lugar, financiar la ciencia de la implementación equitativa junto con el desarrollo técnico. La adopción no es la implementación. La implementación es un proceso estructurado de incorporación de soluciones en sistemas humanos complejos de manera eficiente, sostenible y equitativa. Es más lento, más difícil de medir y está completamente ausente de esta estrategia.
En tercer lugar, incorporar una infraestructura de equidad en la Iniciativa Nacional de Alfabetización en IA. Formar a un millón de estudiantes en IA sin incorporar la historia de los sesgos algorítmicos y los riesgos para las comunidades históricamente excluidas producirá profesionales técnicamente capaces pero no preparados para las dimensiones de equidad de los sistemas que construirán.
¿Quién se beneficia? ¿Quién quedó atrás?
El precio de la inacción no es el estancamiento. Los sistemas de IA que incorporan sesgos en el momento de su adopción se convierten en infraestructura: replicadas, ampliadas y cada vez más difíciles de corregir.
Cada mes sin un marco de implementación equitativo es un mes en el que las herramientas de salud de IA se capacitan, validan y implementan sin equidad como requisito de diseño. Las disparidades no persistirán simplemente. Se codificarán, acelerarán y consolidarán a una escala que Canadá nunca antes había visto.
La reputación de Canadá en materia de IA se basa en la excelencia técnica y un compromiso con una IA que sea confiable y centrada en el ser humano. La IA para todo hereda ese legado. La pregunta es si lo respetarán con su arquitectura y no sólo con su retórica.
El futuro de la inteligencia artificial canadiense no estará determinado únicamente por los algoritmos. Estará determinado por quién se beneficia, quién se queda atrás y si incorporamos la equidad en la implementación antes de que la desigualdad se arraigue a gran escala. La IA para todos es una promesa ambiciosa. Ahora Canadá debe decidir si tiene intención de retenerlo.
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