La inteligencia artificial (IA) está transformando progresivamente los procesos de intervención en salud y plantea nuevos retos para el Trabajo Social Sanitario. Este artículo analiza sus aplicaciones prácticas, sus riesgos éticos y la necesidad de una mirada crítica. La IA no sustituye el criterio profesional, pero influye en los procesos de intervención. Formarse para integrarla con responsabilidad es imprescindible.
Claves de la inteligencia artificial en el Trabajo Social Sanitario
Desde que ChatGPT irrumpió en la vida cotidiana hace ya tres años, la IA ha dejado de percibirse como una tecnología distante o reservada a ámbitos altamente especializados. Junto con los modelos de lenguaje de gran escala, se han extendido múltiples aplicaciones basadas en IA —desde sistemas de recomendación y asistentes virtuales hasta herramientas de análisis predictivo, automatización de procesos y generación de contenidos— que han contribuido a hacerla más accesible y generalizada. De una forma u otra, todas las personas estamos inmersas en esta tecnología, ya sea como usuarias activas o como parte de los datos que la alimentan.
En la atención sanitaria, la IA y los algoritmos están cada vez más presentes, tanto de forma visible como integrados de manera discreta en herramientas cotidianas: sistemas de información corporativos, historias clínicas o sociales, mecanismos de priorización, cuadros de mando, aplicaciones de gestión de citas, recursos y derivaciones, o incluso dispositivos móviles. Aunque a menudo se presentan como una cuestión técnica, sus efectos son profundamente profesionales, éticos y humanos.
Para el trabajo social sanitario, la IA no es un tema ajeno: afecta a la forma en que se identifican necesidades, se orientan recursos, se toman decisiones y se atiende a las personas. En el ámbito de la salud mental, por ejemplo, se utilizan chatbots terapéuticos, herramientas de cribado, sistemas de apoyo disponibles las 24 horas y recursos para el entrenamiento de profesionales de la intervención psicosocial (Flaherty & Krishnan, 2025).
En la coordinación de cuidados, la IA puede ayudar a detectar necesidades sociales no cubiertas en las historias clínicas y orientar mejor los recursos disponibles (Davis et al., 2025). También se están desarrollando modelos predictivos para identificar poblaciones en riesgo, priorizar intervenciones o apoyar la toma de decisiones en contextos sanitarios y sociales complejos (Alowais et al., 2023; Coulthard et al., 2025).
Estas herramientas pueden contribuir a mejorar la precisión diagnóstica, la planificación de tratamientos, la coordinación entre profesionales y el acceso a determinados servicios. También pueden liberar tiempo en tareas de gestión, búsqueda de información, organización de datos o elaboración de materiales, permitiendo reforzar aquello que sigue siendo central en el trabajo social: la relación directa con las personas usuarias (Coulthard et al., 2025; Reamer, 2023, 2025). https://enfocatss.com/inteligencia-artificial-y-trabajo-social-sanitario/
Claves éticas de la IA en la intervención social y sanitaria
Sin embargo, el interés por la IA no puede basarse solo en sus posibilidades prácticas. Existe también una razón ética y profesional para implicarse. El trabajo social tiene la responsabilidad de participar en el diseño, adopción y gobernanza de estas tecnologías, para alinearlas con valores como la justicia social, la dignidad, la equidad y la centralidad de la persona (Reamer, 2023; Dankwa-Mullan, 2024; Flaherty & Krishnan, 2025).
La ausencia de esta mirada puede tener consecuencias relevantes. La IA puede reproducir o agravar desigualdades cuando se basa en datos no representativos o incorpora sesgos algorítmicos. También puede afectar a la autonomía, el consentimiento informado, la privacidad y la confidencialidad. Además, aplicada de forma acrítica, puede contribuir a deshumanizar la atención y debilitar la dimensión relacional del cuidado (d’Elia et al., 2022; Kjørstad, 2025; Pareto Boada et al., 2021; Ratti et al., 2025). Esta cuestión resulta especialmente relevante si se tiene en cuenta que la ciudadanía sigue valorando el contacto humano, la equidad, la responsabilidad clara y el control profesional sobre las decisiones asistidas por IA (Isbanner et al., 2022).
En este escenario, el trabajo social sanitario tiene un papel clave: aportar una mirada situada, ética y relacional al debate tecnológico; promover la participación y el diseño inclusivo; defender marcos de gobernanza justos; y proteger a las personas frente a usos inadecuados de la IA. Para ejercer este rol, es necesario fomentar una cultura ética mediante el debate público, la educación y el aprendizaje práctico.
Claves prácticas para integrar la IA en el Trabajo Social Sanitario
Eso requiere fortalecer las competencias digitales y experimentar de forma crítica con herramientas de IA aplicadas a la práctica profesional. Ello implica salir de la zona de confort, probar y debatir estas tecnologías más allá de los usos personales o del asombro inicial que suelen provocar. Supone conocer los riesgos, pero también cómo los modelos conversacionales pueden utilizarse para explorar ideas, reformular textos, preparar materiales psicoeducativos, generar esquemas de intervención o simular situaciones profesionales.
También implica acercarse a otras herramientas de IA que pueden ayudar a explorar la evidencia científica disponible sobre un tema de salud o de intervención en trabajo social sanitario, facilitando la identificación de estudios relevantes y el contraste de afirmaciones. Del mismo modo, abre la posibilidad de trabajar de forma colaborativa y más ordenada con documentos relevantes para la práctica —guías clínicas, protocolos, informes institucionales o artículos científicos—, facilitando su análisis, comparación y síntesis por parte de los equipos profesionales.
Todo ello debe hacerse desde una mirada crítica: utilizando la IA con criterio, verificando sus resultados, reconociendo sus límites, protegiendo la privacidad de los datos y respetando las políticas y protocolos de cada organización. Esta cautela es especialmente relevante en el contexto europeo, donde los marcos regulatorios sobre IA subrayan la transparencia, la supervisión humana, la protección de datos y la evaluación de riesgos cuando estas tecnologías pueden afectar a derechos fundamentales.
Por qué el Trabajo Social Sanitario necesita formación en IA
La preparación profesional será, por tanto, cada vez más necesaria. Supone desarrollar competencias para identificar riesgos, evaluar el impacto de estas tecnologías y mantenerse vigilantes ante posibles efectos sobre la igualdad, la no discriminación, la autonomía, la privacidad o el acceso a derechos y prestaciones (Reamer, 2023; Brown & Van Voorst, 2024; Coulthard et al., 2025).
Así que formarse en IA es, hoy, una responsabilidad ética y profesional. No se trata solo de adquirir nuevas competencias técnicas, sino de fortalecer la capacidad del trabajo social para participar críticamente en las decisiones sobre estas tecnologías, defender sus valores fundamentales y contribuir a que la innovación se ponga al servicio de las personas, y no al revés.
Referencias
Alowais, S., Alghamdi, S., Alsuhebany, N., Alqahtani, T., Alshaya, A., Almohareb, S., Aldairem, A., Alrashed, M., Saleh, K., Badreldin, H., Yami, M., Harbi, S., & Albekairy, A. (2023). Revolutionizing healthcare: The role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Medical Education, 23, 689. https://doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z
Brown, P., & Van Voorst, R. (2024). The influence of artificial intelligence within health-related risk work: A critical framework and lines of empirical inquiry. Health, Risk & Society, 26, 301–316. https://doi.org/10.1080/13698575.2024.2412374
Coulthard, B., Taylor, B., & McGlade, A. (2025). Artificial intelligence and evidence for social work: Will a robot steal your job? European Social Work Research, 3 (2), 238–243 https://doi.org/10.1332/27551768y2025d000000033
d’Elia, A., Gabbay, M., Rodgers, S., Kierans, C., Jones, E., Durrani, I., Thomas, A., & Frith, L. (2022). Artificial intelligence and health inequities in primary care: A systematic scoping review and framework. Family Medicine and Community Health, 10. https://doi.org/10.1136/fmch-2022-001670
Dankwa-Mullan, I. (2024). Health equity and ethical considerations in using artificial intelligence in public health and medicine. Preventing Chronic Disease, 21, 240245 https://doi.org/10.5888/pcd21.240245
Davis, V., Pinto, A., & Patel, M. (2025). Leveraging artificial intelligence to inform care coordination by identifying and intervening in patients’ unmet social needs: A scoping review. Journal of Advanced Nursing, 81, 8504–8512. https://doi.org/10.1111/jan.16874
Flaherty, H., & Krishnan, P. (2025). Refusing to fall behind: The ethical obligation to embrace AI in mental health social work. Journal of Evidence-Based Social Work, 1–15. https://doi.org/10.1080/26408066.2025.2553018
Isbanner, S., O’Shaughnessy, P., Steel, D., Wilcock, S., & Carter, S. (2022). The adoption of artificial intelligence in health care and social services in Australia: Findings from a methodologically innovative national survey of values and attitudes (the AVA-AI Study). Journal of Medical Internet Research, 24(8):e37611https://doi.org/10.2196/37611
Kjørstad, M. (2025). The norm-setting dynamics of institutions and artificial intelligence: Quality of care and efficiency in social work. European Social Work Research, 3 (2), 135–147. https://doi.org/10.1332/27551768y2025d000000041
Pareto Boada, J., Román Maestre, B., & Torras Genís, C. (2021). The ethical issues of social assistive robotics: A critical literature review. Technology in Society, 67, Article 101726. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101726
Ratti, E., Morrison, M., & Jakab, I. (2025). Ethical and social considerations of applying artificial intelligence in healthcare: A two-pronged scoping review. BMC Medical Ethics, 26, (68). https://doi.org/10.1186/s12910-025-01198-1
Reamer, F. (2023). Artificial intelligence in social work: Emerging ethical issues. International Journal of Social Work Values and Ethics, 20(2), 52-71 https://doi.org/10.55521/10-020-205
Reamer, F. G. (2025). Documentation strategies: AI in social work. Social Work Today, 25(4), 18. https://www.socialworktoday.com/archive/Fall25p18.shtml