El Hospital Sant Joan de Déu es uno de los principales hospitales de Barcelona. Su programa «Learning by Doing» tiene como objetivo fomentar la sensibilización sobre la inteligencia artificial, permitiendo a los participantes desarrollar soluciones reales para necesidades reales, al tiempo que aprenden a utilizar la inteligencia artificial.
Fuimos una de las empresas de consultoría seleccionadas para participar en este programa y colaboramos con la DRIA (Direcció de Recerca, Investigació i Aprenentatge), la unidad responsable de la investigación y el e formación, para ayudarles a desarrollar una solución que mejorara el análisis de las necesidades de formación .
El reto
El proceso para detectar las necesidades formativas de los profesionales del hospital era extremadamente manual. Recogían las respuestas mediante una encuesta en la que se solicitaban acciones específicas formación .
La limpieza, revisión, clasificación y agrupación requerían una intervención humana intensiva. La hoja de cálculo de Excel resultante exigía un proceso manual largo y complejo que podía llevar meses.
El objetivo era transformar unas respuestas dispersas y variadas en información estructurada que pudiera compararse para facilitar una mejor planificación de la « formación », sin prescindir de la revisión y el análisis de la unidad especializada.
Lo que hicimos
En colaboración con el equipo de expertos de DRIA, diseñamos y validamos un MVP para automatizar el proceso, concebido como el primer paso de una arquitectura más amplia que podría desarrollarse posteriormente:
- Recopilar la información siguiendo un proceso estructurado
- Procesamiento de las respuestas mediante IA
- Identificar las necesidades reales de formación que se recogen en las respuestas
- Normalizar, clasificar y agrupar esas necesidades
- Aplicación de criterios de puntuación y priorización
- Generación de resultados provisionales para su revisión por parte de personas
- Incorporar una fase de validación humana antes de consolidar los resultados
- Elaborar listas por orden de prioridad, cuadros de mando e informes que resulten útiles para el equipo de DRIA
Hemos estructurado esta solución en cinco capas:
- Recopilación de datos
- Procesamiento con IA
- Almacenamiento y trazabilidad
- Revisión por parte de una persona
- Generación de resultados
Además, para la fase de procesamiento, hemos diseñado un flujo de trabajo de IA, coordinado mediante Power Automate, que consta de tres pasos:
1. Normalización y clasificación
Los resultados iniciales se convierten en información estructurada. Nuestro sistema identifica la necesidad, genera y clasifica un resultado normalizado, y determina el servicio y el ámbito en cuestión.
2. Agrupación semántica
Las necesidades similares de « formación » podrían expresarse de forma diferente en distintas respuestas. Esta etapa de nuestro proceso las agrupa cuando expresan la misma necesidad de aprendizaje subyacente, lo que reduce las duplicaciones.
3. Puntuación y priorización
Las necesidades que ya se han agrupado en el paso anterior se evalúan según criterios definidos. El resultado es una lista ordenada por prioridades que sirve para decidir qué necesidades deben tenerse en cuenta en la próxima planificación de formación para los profesionales.
El proceso funciona de la siguiente manera:
- Se sube un archivo
- Se ejecuta un primer paso del proceso de IA
- Se genera un resultado intermedio
- Se solicita una validación manual
- Si se aprueba, el sistema pasa a la fase de agrupación semántica y priorización.
- El resultado final se almacena en SharePoint, y se notifica al equipo el resultado a través de Teams.
Lo que hemos conseguido
El MVP ofrece una base sólida para un proceso más eficiente y trazable, reduciendo el trabajo manual y aplicando criterios coherentes a la evaluación.
Nuestro proyecto recibió el premio «Flywheel» en la presentación «Learning by Doing», que reconoce su capacidad para establecer un ciclo de mejora continua.
En cuanto a los próximos pasos, nuestro plan incluía dos medidas adicionales:
2027: incorporación de nuevas fuentes
Como, por ejemplo, incidentes de seguridad, comentarios de los pacientes o datos operativos. El objetivo sería detectar las necesidades mediante otros sistemas, y no solo a través de encuestas explícitas.
2028: evolución predictiva
Esta última fase del proyecto consistió en anticiparse a las necesidades antes de que se expresaran de forma explícita, evaluar el impacto de los programas « formación » ya puestos en marcha y elaborar propuestas basadas en los datos recopilados.
Hemos aprendido que el valor no reside únicamente en desarrollar una solución tecnológica, sino también en comprender mejor el problema y transformar el proceso mientras «aprendemos haciendo».
Otra conclusión clave del enfoque LbD ha sido de carácter organizativo: hemos adquirido los conocimientos y la confianza necesarios para identificar en qué ámbitos la IA puede aportar un valor añadido real, colaborar de forma iterativa con un socio de consultoría tecnológica y mantener la capacidad interna para seguir desarrollando la solución a lo largo del tiempo.
Responsable de IA, Hospital Sant Joan de Déu
El Hospital Sant Joan de Déu es uno de los principales hospitales de Barcelona. Su programa «Learning by Doing» tiene como objetivo fomentar la sensibilización sobre la inteligencia artificial, permitiendo a los participantes desarrollar soluciones reales para necesidades reales, al tiempo que aprenden a utilizar la inteligencia artificial.
Fuimos una de las empresas de consultoría seleccionadas para participar en este programa y colaboramos con la DRIA (Direcció de Recerca, Investigació i Aprenentatge), la unidad responsable de la investigación y el e formación, para ayudarles a desarrollar una solución que mejorara el análisis de las necesidades de formación .
El reto
El proceso para detectar las necesidades formativas de los profesionales del hospital era extremadamente manual. Recogían las respuestas mediante una encuesta en la que se solicitaban acciones específicas formación .
La limpieza, revisión, clasificación y agrupación requerían una intervención humana intensiva. La hoja de cálculo de Excel resultante exigía un proceso manual largo y complejo que podía llevar meses.
El objetivo era transformar unas respuestas dispersas y variadas en información estructurada que pudiera compararse para facilitar una mejor planificación de la « formación », sin prescindir de la revisión y el análisis de la unidad especializada.
Lo que hicimos
En colaboración con el equipo de expertos de DRIA, diseñamos y validamos un MVP para automatizar el proceso, concebido como el primer paso de una arquitectura más amplia que podría desarrollarse posteriormente:
- Recopilar la información siguiendo un proceso estructurado
- Procesamiento de las respuestas mediante IA
- Identificar las necesidades reales de formación que se recogen en las respuestas
- Normalizar, clasificar y agrupar esas necesidades
- Aplicación de criterios de puntuación y priorización
- Generación de resultados provisionales para su revisión por parte de personas
- Incorporar una fase de validación humana antes de consolidar los resultados
- Elaborar listas por orden de prioridad, cuadros de mando e informes que resulten útiles para el equipo de DRIA
Hemos estructurado esta solución en cinco capas:
- Recopilación de datos
- Procesamiento con IA
- Almacenamiento y trazabilidad
- Revisión por parte de una persona
- Generación de resultados
Además, para la fase de procesamiento, hemos diseñado un flujo de trabajo de IA, coordinado mediante Power Automate, que consta de tres pasos:
1. Normalización y clasificación
Los resultados iniciales se convierten en información estructurada. Nuestro sistema identifica la necesidad, genera y clasifica un resultado normalizado, y determina el servicio y el ámbito en cuestión.
2. Agrupación semántica
Las necesidades similares de « formación » podrían expresarse de forma diferente en distintas respuestas. Esta etapa de nuestro proceso las agrupa cuando expresan la misma necesidad de aprendizaje subyacente, lo que reduce las duplicaciones.
3. Puntuación y priorización
Las necesidades que ya se han agrupado en el paso anterior se evalúan según criterios definidos. El resultado es una lista ordenada por prioridades que sirve para decidir qué necesidades deben tenerse en cuenta en la próxima planificación de formación para los profesionales.
El proceso funciona de la siguiente manera:
- Se sube un archivo
- Se ejecuta un primer paso del proceso de IA
- Se genera un resultado intermedio
- Se solicita una validación manual
- Si se aprueba, el sistema pasa a la fase de agrupación semántica y priorización.
- El resultado final se almacena en SharePoint, y se notifica al equipo el resultado a través de Teams.
Cómo cambiar toda una estrategia de datos
Me imagino a 8wires como ese socio sincero y honesto que te aleja de todo ese ruido y te ayuda a centrarte en lo que realmente importa, por muy poco atractivo que pueda parecer, para alcanzar un gran objetivo a largo plazo.
Aquel que te acompaña en los momentos difíciles y te ayuda a tomar las decisiones complicadas, sabiendo que no hay un camino fácil. Aquel que te da el empujón o las herramientas necesarias para que asciendas y seas tú mismo, aquel que alcanza las cimas que te propones de una forma sana, sostenible y llena de energía. Y, sobre todo, aquel que se hace a un lado cuando sabe que no te está ayudando o que no podrá darte lo que necesitas.
No sé si servirá de algo, pero, de alguna manera, vi en Internet una explicación visual del problema en el ámbito de los datos y la tecnología (no sé si con esta metáfora) antes de mostrar cómo es trabajar con nosotros y, por último, otra explicación visual del resultado.
Como un puente sobre aguas turbulentas
Me imagino a 8wires como ese socio sincero y honesto que te aleja de todo ese ruido y te ayuda a centrarte en lo que realmente importa, por muy poco atractivo que pueda parecer, para alcanzar un gran objetivo a largo plazo.
Aquella persona que te acompaña en los momentos difíciles y te ayuda a tomar las decisiones complicadas, sabiendo que no hay caminos fáciles. Aquella que te da el empujón o las herramientas para que escales y seas tú mismo, y que te permite alcanzar las cimas que te propones de una forma saludable, sostenible y llena de energía.
El Hospital Sant Joan de Déu es uno de los principales hospitales de Barcelona. Su programa «Learning by Doing» tiene como objetivo fomentar la sensibilización sobre la inteligencia artificial, permitiendo a los participantes desarrollar soluciones reales para necesidades reales, al tiempo que aprenden a utilizar la inteligencia artificial.
Fuimos una de las empresas de consultoría seleccionadas para participar en este programa y colaboramos con la DRIA (Direcció de Recerca, Investigació i Aprenentatge), la unidad responsable de la investigación y el e formación, para ayudarles a desarrollar una solución que mejorara el análisis de las necesidades de formación .
El reto
El proceso para detectar las necesidades formativas de los profesionales del hospital era extremadamente manual. Recogían las respuestas mediante una encuesta en la que se solicitaban acciones específicas formación .
La limpieza, revisión, clasificación y agrupación requerían una intervención humana intensiva. La hoja de cálculo de Excel resultante exigía un proceso manual largo y complejo que podía llevar meses.
El objetivo era transformar unas respuestas dispersas y variadas en información estructurada que pudiera compararse para facilitar una mejor planificación de la « formación », sin prescindir de la revisión y el análisis de la unidad especializada.
Lo que hicimos
En colaboración con el equipo de expertos de DRIA, diseñamos y validamos un MVP para automatizar el proceso, concebido como el primer paso de una arquitectura más amplia que podría desarrollarse posteriormente:
- Recopilar la información siguiendo un proceso estructurado
- Procesamiento de las respuestas mediante IA
- Identificar las necesidades reales de formación que se recogen en las respuestas
- Normalizar, clasificar y agrupar esas necesidades
- Aplicación de criterios de puntuación y priorización
- Generación de resultados provisionales para su revisión por parte de personas
- Incorporar una fase de validación humana antes de consolidar los resultados
- Elaborar listas por orden de prioridad, cuadros de mando e informes que resulten útiles para el equipo de DRIA
Hemos estructurado esta solución en cinco capas:
- Recopilación de datos
- Procesamiento con IA
- Almacenamiento y trazabilidad
- Revisión por parte de una persona
- Generación de resultados
Además, para la fase de procesamiento, hemos diseñado un flujo de trabajo de IA, coordinado mediante Power Automate, que consta de tres pasos:
1. Normalización y clasificación
Los resultados iniciales se convierten en información estructurada. Nuestro sistema identifica la necesidad, genera y clasifica un resultado normalizado, y determina el servicio y el ámbito en cuestión.
2. Agrupación semántica
Las necesidades similares de « formación » podrían expresarse de forma diferente en distintas respuestas. Esta etapa de nuestro proceso las agrupa cuando expresan la misma necesidad de aprendizaje subyacente, lo que reduce las duplicaciones.
3. Puntuación y priorización
Las necesidades que ya se han agrupado en el paso anterior se evalúan según criterios definidos. El resultado es una lista ordenada por prioridades que sirve para decidir qué necesidades deben tenerse en cuenta en la próxima planificación de formación para los profesionales.
El proceso funciona de la siguiente manera:
- Se sube un archivo
- Se ejecuta un primer paso del proceso de IA
- Se genera un resultado intermedio
- Se solicita una validación manual
- Si se aprueba, el sistema pasa a la fase de agrupación semántica y priorización.
- El resultado final se almacena en SharePoint, y se notifica al equipo el resultado a través de Teams.
Cómo cambiar toda una estrategia de datos
Me imagino a 8wires como ese socio sincero y honesto que te aleja de todo ese ruido y te ayuda a centrarte en lo que realmente importa, por muy poco atractivo que pueda parecer, para alcanzar un gran objetivo a largo plazo.
Aquel que te acompaña en los momentos difíciles y te ayuda a tomar las decisiones complicadas, sabiendo que no hay un camino fácil. Aquel que te da el empujón o las herramientas necesarias para que asciendas y seas tú mismo, aquel que alcanza las cimas que te propones de una forma sana, sostenible y llena de energía. Y, sobre todo, aquel que se hace a un lado cuando sabe que no te está ayudando o que no podrá darte lo que necesitas.
No sé si servirá de algo, pero, de alguna manera, vi en Internet una explicación visual del problema en el ámbito de los datos y la tecnología (no sé si con esta metáfora) antes de mostrar cómo es trabajar con nosotros y, por último, otra explicación visual del resultado.
Como un puente sobre aguas turbulentas
Me imagino a 8wires como ese socio sincero y honesto que te aleja de todo ese ruido y te ayuda a centrarte en lo que realmente importa, por muy poco atractivo que pueda parecer, para alcanzar un gran objetivo a largo plazo.
Aquella persona que te acompaña en los momentos difíciles y te ayuda a tomar las decisiones complicadas, sabiendo que no hay caminos fáciles. Aquella que te da el empujón o las herramientas para que escales y seas tú mismo, y que te permite alcanzar las cimas que te propones de una forma saludable, sostenible y llena de energía.
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