El Instituto Nacional de la Seguridad Social (INSS) lleva desde 2018 aplicando un algoritmo de inteligencia artificial para gestionar las bajas por incapacidad temporal. El sistema, llamado Modelo de Priorización de Citas, analiza el expediente de cada trabajador y le asigna una puntuación que determina con qué urgencia debe ser revisado. Médicos y expertos en protección de datos cuestionan su precisión y la ausencia de garantías de transparencia acordes con el RGPD.
Cómo funciona el Modelo de Priorización de Citas del INSS
El algoritmo cruza datos personales de los trabajadores en baja, incluyendo diagnósticos médicos, para calcular la probabilidad de que cada persona esté en condiciones de reincorporarse al trabajo. Con esa puntuación, el INSS decide qué expedientes revisar antes. La lógica es clara: con recursos de inspección limitados, el modelo concentra los esfuerzos donde las posibilidades de detectar un alta pendiente o un posible fraude son más altas.
Sin embargo, los análisis internos del sistema han arrojado tasas de precisión bajas en la identificación de esos casos. Esa brecha entre la promesa del modelo y su rendimiento real es precisamente lo que más preocupa a los profesionales médicos consultados por El Confidencial: si el sistema falla con frecuencia, puede derivar en revisiones injustificadas a trabajadores con bajas legítimas.
RGPD, datos médicos y falta de transparencia
El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) exige garantías específicas cuando se procesan de forma automática datos de salud. Los expertos señalan que esas garantías no están documentadas de forma suficiente en el caso del Modelo de Priorización de Citas. Tampoco hay evidencia pública de una evaluación de impacto sobre privacidad, obligatoria cuando un sistema automatizado toma decisiones que afectan significativamente a las personas.
A ello se suma el riesgo de sesgo: si los datos de entrenamiento reflejan patrones históricos desiguales por colectivo, diagnóstico o región, el algoritmo puede perjudicar de forma desproporcionada a determinados grupos. La Ley de IA de la UE, cuya aplicación está en revisión, clasifica los sistemas automáticos de decisión en el ámbito de prestaciones públicas como de alto riesgo, lo que implica auditoría obligatoria, explicabilidad y supervisión humana.
El impacto de la pandemia y el deterioro del modelo
Durante la pandemia de COVID-19, el algoritmo dejó de actualizarse. El aumento de las listas de espera sanitarias y los nuevos patrones de duración de las bajas quedaron fuera de sus datos de entrenamiento, lo que redujo aún más su fiabilidad. Varios médicos entrevistados por El Confidencial subrayaron que el sistema necesita una revisión a fondo para reflejar la realidad sanitaria posterior a la pandemia.
El caso del INSS ilustra un problema que va más allá de España: poner en marcha la IA en entornos públicos exige mantenimiento continuo, revisión periódica de los datos y capacidad interna para corregir derivas. Las administraciones que carecen de esa estructura técnica arriesgan que sus modelos queden obsoletos mientras siguen siendo usados para tomar decisiones con consecuencias reales para los ciudadanos.
Transparencia algorítmica en las instituciones públicas
El debate sobre el Modelo de Priorización de Citas del INSS no es un caso aislado. Otras administraciones europeas también han desplegado algoritmos de priorización o detección de fraude con escasa documentación pública. La tendencia en la UE es exigir más rendición de cuentas: registros de sistemas de IA de alto riesgo, evaluaciones de impacto accesibles y mecanismos de recurso para las personas afectadas.
Herramientas como los nuevos agentes de gestión documental con IA demuestran que la tecnología puede mejorar procesos administrativos, pero solo cuando se diseña con controles claros y resultados auditables. El reto para el INSS es exactamente ese: demostrar que su modelo cumple esos criterios o actualizarlo para que los cumpla.
Preguntas frecuentes sobre el algoritmo de bajas del INSS
¿Desde cuándo usa la Seguridad Social este algoritmo de IA?
El Modelo de Priorización de Citas está activo desde 2018. Se aplica a la gestión de expedientes de incapacidad temporal para decidir qué casos revisar con mayor urgencia según la probabilidad calculada de alta laboral pendiente.
¿Qué datos procesa el algoritmo para puntuar a los trabajadores?
El sistema utiliza datos personales e historiales médicos de los trabajadores en baja. El procesamiento automático de datos de salud exige garantías específicas bajo el RGPD, cuya documentación en este caso los expertos consideran insuficiente.
¿Cuál es la fiabilidad real del modelo?
Los análisis internos han mostrado tasas de precisión bajas para identificar altas laborales pendientes y posibles fraudes. Esa limitación es la que ha llevado a médicos y expertos a cuestionar si el algoritmo produce más daños que beneficios en su aplicación actual.
¿Qué obliga la Ley de IA europea a sistemas como este?
La normativa europea clasifica los sistemas de decisión automática en el ámbito de prestaciones públicas como de alto riesgo. Estarán obligados a someterse a auditoría, a ser explicables y a contar con supervisión humana. Cómo y cuándo afectará esto al Modelo de Priorización de Citas del INSS aún no está confirmado.
¿Se actualizó el algoritmo durante la pandemia?
No. El modelo dejó de actualizarse durante la pandemia de COVID-19, lo que redujo su fiabilidad al no reflejar los nuevos patrones de duración de las bajas ni el impacto de las listas de espera sanitarias en los datos.
Fuente: El Confidencial (nota original)
