Las políticas de salud impulsadas por la IA están privando a los necesitados en uno de los países más pobres del mundo.

      Un sistema de IA defectuoso está aumentando los costos médicos para las familias más pobres de Kenia

      Kenya prometía un acceso más amplio a atención médica más asequible. Pero una nueva investigación ha revelado que su sistema impulsado por algoritmos está dificultando la vida de las personas a las que se suponía que debía ayudar más. Según informes de The Guardian, Africa Uncensored y Lighthouse Reports, el nuevo sistema de la Autoridad de Salud Social de Kenia está utilizando un algoritmo de aprendizaje automático predictivo para estimar cuánto deberían pagar las personas por el seguro de salud público.

      El sistema se lanzó por primera vez en octubre de 2024 como parte de la promesa del presidente William Ruto de expandir el acceso a la atención médica para la gran fuerza laboral informal de Kenia.

      Cómo el algoritmo está perjudicando a los kenianos

      Una enfermera atiende a un joven paciente mientras un guardián observa en una sala de hospital. Speak Media Uganda / Pexels

      El problema es cómo el sistema calcula lo que las personas pueden pagar. El sistema SHA de Kenia utiliza pruebas de medios proxy, que es un método que estima los ingresos en función de detalles del hogar como materiales de techado, inodoros, ganado, tamaño de la familia y otras condiciones de vida. Esta investigación descubrió que el sistema ha estado sobreestimando los ingresos de los hogares más pobres, mientras que los subestima para los ciudadanos adinerados.

      Un voluntario de SHA describió haber visitado hogares en Nairobi y observar a personas que ya luchaban por pagar comida recibir primas muy por encima de sus posibilidades. Algunos enfrentaron cargos equivalentes al 10% al 20% de sus pequeños ingresos, según el informe.

      Cuando una factura bloquea el tratamiento

      @AfUncensored @LHreports se propusieron verificar que, a medida que Kenia implementaba su nuevo sistema de atención médica, el proceso de determinación de las primas de seguro sería justo. Lo que encontramos en su lugar fue un algoritmo que cobraba de más a quienes menos tenían y cobraba de menos a quienes más tenían.…— John-Allan Namu (@johnallannamu) 4 de mayo de 2026

      Las consecuencias son reales y la situación parece desesperada. Los kenianos sin seguro privado que no pueden pagar sus primas de SHA corren el riesgo de ser rechazados en las instalaciones de salud o de recibir facturas hospitalarias elevadas. El informe cita relatos de personas gravemente enfermas que perdieron tratamientos porque el sistema decía que debían más de lo que podían pagar. Una madre soltera dijo que su contribución mensual se fijó en 3,500 chelines kenianos, mientras que otros informaron grandes aumentos respecto a lo que pagaban anteriormente bajo el antiguo sistema. Así que la nueva política está costando vidas.

      Aunque Ruto ha descrito el sistema como impulsado por IA, el informe señala que no está utilizando IA generativa al estilo de ChatGPT. Utiliza aprendizaje automático predictivo, construido en torno a una herramienta de política de décadas que ha sido criticada durante mucho tiempo por identificar incorrectamente quién califica para recibir ayuda. Muchos han llamado a este sistema defectuoso e inequitativo incluso antes de que se implementara.

      Más de 20 millones de personas están registradas para SHA, pero solo alrededor de 5 millones pagan regularmente sus primas. Los hospitales también están reportando grandes déficits a medida que los reembolsos permanecen impagos. Este es el peligro de los sistemas de bienestar algorítmicos.

      Vikhyaat Vivek es un periodista y crítico de tecnología con siete años de experiencia cubriendo hardware de consumo, con un enfoque en…

      ¿Crees que la música es la más afectada por el contenido de baja calidad? La IA ha contaminado profundamente los podcasts, también

      Los podcasts de IA están convirtiendo las plataformas de audio en fábricas de contenido de baja calidad

      El contenido de baja calidad generado por IA ya ha inundado los feeds de video, debates de videojuegos, código de software y resultados de búsqueda. Ahora el mismo contenido de baja calidad hecho por máquinas se está moviendo a los podcasts.

      La música suele dominar el debate sobre el contenido de baja calidad generado por IA, pero el problema de los podcasts puede ser más difícil de detectar y más complicado de limpiar. Las herramientas de IA ahora pueden crear, subir e incluso monetizar programas enteros mucho más rápido que los estudios de podcast tradicionales.

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      El legendario laboratorio de Oak Ridge acaba de desarrollar un dispositivo portátil que detecta el engaño de GPS en tiempo real

      Los ladrones pueden secuestrar tu GPS y hacer que todo parezca perfectamente normal. Los científicos acaban de construir la solución.

      Confiamos en el GPS como confiamos en la gravedad. Simplemente funciona y nos lleva a donde queremos ir. Pero, ¿y si alguien pudiera engañarlo para que te mintiera, y tú no tuvieras idea de ello?

      A diferencia del bloqueo, que inunda tu GPS con ruido y al menos te hace saber que algo está mal, el engaño envía señales falsas que parecen completamente legítimas. Podrías estar rastreando tu coche o un envío y pensar que todo está bien cuando en realidad el envío ha sido redirigido a otro lugar, sin que tú te des cuenta.

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      Uso IA todos los días: aquí hay 3 razones por las que pagué por Claude en lugar de ChatGPT

      Uso IA todos los días, así que necesitaba algo de lo que realmente pudiera depender, no solo algo en lo que pudiera sumergirme ocasionalmente. En algún momento, quedó claro que si quería ese tipo de consistencia, tendría que pagar por ello. La verdadera confusión comenzó cuando tuve que elegir. Se redujo a ChatGPT y Claude. He usado ChatGPT durante mucho tiempo, y ya entiende cómo pienso y lo que necesito, lo que lo convirtió en una elección cómoda. Pero cuanto más investigaba lo que Claude podía hacer, más difícil se volvía esa decisión. Ya no era una elección obvia.

      Estuve indeciso durante un tiempo, sopesando la familiaridad contra la capacidad. Al final, decidí optar por Claude. Y en retrospectiva, no me arrepiento de esa elección ni un poco.

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