LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, abril, 2025, Volumen VI, Número 2 p 2649.
DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v6i2.3857
Inteligencia Artificial: Relevancia de una guía de procesos de
automatización en central de esterilización
Artificial Intelligence: Relevance of an automation process guide in a
sterilization plant
Jefferson Agusto Calva Diaz
jacalva@itslibertad.edu.ec
https://orcid.org/0009-0005-2468-5416
Instituto Superior Tecnológico Universitario Libertad
Quito – Ecuador
Daniela Ivonne Villacís Ayala
divillacis@itslibertad.edu.ec
https://orcid.org/0009-0005-9150-7628
Instituto Superior Tecnológico Universitario Libertad
Quito – Ecuador
Nelly Margarita Pallo Fueres
nmpallo@itslibertad.edu.ec
https://orcid.org/0009-0008-6989-1207
Instituto Superior Tecnológico Universitario Libertad
Quito – Ecuador
Tatiana Maribel Arias Pallasco
tmarias2@itslibertad.edu.ec
https://orcid.org/0009-0009-1559-0131
Instituto Superior Tecnológico Universitario Libertad
Quito – Ecuador
Artículo recibido: 19 de abril de 2025. Aceptado para publicación: 02 de mayo de 2025.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
Este estudio buscó evaluar la relevancia en la implementación de una guía de procesos optimizados
con inteligencia artificial (IA) para mejorar la formación en procedimientos de esterilización quirúrgica,
la principal problemática es la dependencia hacia el uso de metodologías de enseñanza tradicionales
y desactualizadas. El objetivo fue analizar cómo la automatización y la trazabilidad pueden optimizar
la formación en este campo. Se empleó un enfoque mixto con una muestra total de 130 personas (123
estudiantes y 7 docentes) de la carrera de Tecnología Superior en Instrumentación Quirúrgica del
Instituto Superior Tecnológico Universitario Libertad. Se realizó la aplicación de encuestas
estructuradas para su análisis posterior con técnicas descriptivas y análisis estadístico cuantitativo.
Los resultados demostraron que, un 85% de participantes estima que la formación que recibió en
procesos de esterilización fue adecuada, por otro lado, un 20% recibió formación académica con
Inteligencia Artificial. Un 80% de participantes reconoce la implementación de la inteligencia artificial
como un importante desafío, destacando una mínima inversión en tecnología durante su proceso
formativo (70%) además un (50%) considera que hay una desactualización curricular. Como
conclusión la integración de Inteligencia Artificial puede mejorar los procesos de esterilización en un
40% dando como resultados la reducción de errores en un 40%, pero se necesita superar ciertos retos
como la capacitación docente, actualización de currículos y programas educativos. Se propone la
elaboración e implementación de una guía de procesos que utilice IA para automatizarlos e integre la
enseñanza tradicional con la aplicación de herramientas digitales avanzadas.
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, abril, 2025, Volumen VI, Número 2 p 2650.
Palabras clave: inteligencia artificial, esterilización, instrumentación quirúrgica, trazabilidad
digital, automatización
Abstract
This study sought to evaluate the relevance in the implementation of a process guide optimized with
artificial intelligence (AI) to improve training in surgical sterilization procedures, the main problem
being the dependence on the use of traditional and outdated teaching methodologies. The objective
was to analyze how automation and traceability can optimize training in this field. A mixed approach
was used with a total sample of 130 people (123 students and 7 teachers) from the Surgical
Instrumentation Technology program at the Instituto Superior Tecnológico Universitario Libertad.
Structured surveys were applied for subsequent analysis with descriptive techniques and quantitative
statistical analysis. The results showed that 85% of the participants consider that the training they
received in sterilization processes was adequate; on the other hand, 20% received academic training
with Artificial Intelligence. An 80% of participants recognize the implementation of artificial intelligence
as an important challenge, highlighting a minimal investment in technology during their training
process (70%) and also (50%) consider that there is a lack of curricular updating. As a conclusion, the
integration of Artificial Intelligence can improve sterilization processes by 40%, resulting in a 40%
reduction of errors, but it is necessary to overcome certain challenges such as teacher training,
updating of curricula and educational programs. It is proposed the development and implementation
of a process guide that uses AI to automate processes and integrates traditional teaching with the
application of advanced digital tools.
Keywords: artificial intelligence, sterilization, surgical instrumentation, digital traceability,
automation
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Cómo citar: Calva Diaz, J. A., Villacís Ayala, D. I., Pallo Fueres, N. M., & Arias Pallasco, T. M. (2025).
Inteligencia Artificial: Relevancia de una guía de procesos de automatización en central de
esterilización. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 6 (2), 2649 –
2661. https://doi.org/10.56712/latam.v6i2.3857
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, abril, 2025, Volumen VI, Número 2 p 2651.
INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como un eje transformador en sectores como la salud
y la educación, ofreciendo soluciones innovadoras para desafíos históricos. En el ámbito de la
esterilización hospitalaria, su aplicación promete optimizar protocolos, garantizar trazabilidad y reducir
riesgos asociados a infecciones relacionadas con la atención sanitaria (Organización Panamericana
de la Salud [OPS], 2023). Sin embargo, persiste una brecha digital significativa en su adopción efectiva
en la formación de profesionales de la salud en las áreas de teoría y práctica e ineficiencia de estas
tecnologías y su adopción efectiva en la formación de profesionales, particularmente en
instrumentación quirúrgica, donde métodos pedagógicos tradicionales continúan predominando.
Los procesos en la central de esterilización representan un pilar fundamental para la seguridad del
paciente. El Ministerio de Salud Pública del Ecuador (2020) reporta una tasa de hasta un 60% en la
incidencia de Infecciones del Sitio Quirúrgico (p.1). Esta disparidad entre la demanda tecnológica de
los entornos clínicos y la formación académica da como resultado una preparación ineficiente de los
profesionales para gestionar procedimientos que sean optimizados con herramientas de IA,
manifestando riesgo en la seguridad del paciente. Este estudio se orienta a responder tres
interrogantes centrales: ¿Cómo puede la IA mejorar la enseñanza de procesos de esterilización en
instrumentación quirúrgica? ¿De qué modo la automatización y la trazabilidad digital impactarían en la
calidad educativa? ¿Cuáles son los principales obstáculos institucionales y pedagógicos para integrar
la IA en este campo?,
El objetivo principal radica en fundamentar la relevancia de la elaboración de una guía de procesos de
esterilización automatizados con IA, implementando la trazabilidad digital permitiendo fortalecer
habilidades, destrezas y competencias digitales emergentes en los estudiantes de la carrera de
instrumentación quirúrgica implementando normativas de bioseguridad que contempla estándares
nacionales e internacionales. Por lo tanto, la metodología investigativa adoptó un diseño mixto
cuantitativa y cualitativa, basado en la aplicación de encuesta estructurada a una muestra de 130
participantes del Instituto Superior Tecnológico Universitario Libertad. Los datos Cuantitativos se
analizaron mediante estadísticas descriptivas y regresión lineal con el software Stata 14.1, mientras
que los comentarios cualitativos se procesaron mediante análisis de contenido temático para
identificar patrones en las percepciones sobre IA. Adicionalmente, se realizó una prueba piloto para
validar el instrumento de recolección y asegurar su fiabilidad.
METODOLOGÍA
El estudio se realizó en el Instituto Superior Tecnológico Universitario Libertad, entidad educativa que
se encarga de la formación de técnicos y tecnólogos universitarios en diferentes áreas académicas,
ejecutándose específicamente en la carrera de Tecnología Superior en Instrumentación Quirúrgica. La
metodología de este estudio tiene un diseño descriptivo con un enfoque mixto, el cual tiene como
objetivo investigar la relevancia de la creación de una guía de procedimientos de esterilización
optimizados con Inteligencia Artificial para la formación de instrumentadores quirúrgicos. La
metodología cuantitativa se basó en la aplicación de encuestas estructuradas, que permitieron recoger
datos objetivos sobre las percepciones de los participantes.
Según registros oficiales provenientes de la coordinación de carrera, cuenta con 20 docentes y 159
estudiantes, esta muestra se redujo debido a la deserción de ciertos estudiantes y a la inasistencia en
el día en el que se aplicaron las encuestas. En cuanto a los profesores, participaron únicamente los que
imparten asignaturas directamente relacionadas con la instrumentación quirúrgica; los docentes que
imparten asignaturas que no tienen correspondencia académica con el tema de estudio. En la muestra
final se incluyó a un total de 123 alumnos y 7 profesores. Fue necesario construir esta delimitación
para garantizar la pertinencia y la calidad de los datos recogidos.
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ISSN en línea: 2789-3855, abril, 2025, Volumen VI, Número 2 p 2652.
Una encuesta estructurada construida con preguntas cerradas basadas en una escala Likert de cinco
puntos recogió información sobre tres áreas principales: Percepción de las ventajas de la inteligencia
artificial, conocimiento previo de esta tecnología, y su relevancia en el sector educativo. El instrumento
se sometió a una prueba piloto con ocho participantes, cuatro profesores y cuatro estudiantes antes
de su aplicación final, lo que permitió realizar ajustes en la claridad de las preguntas, el lenguaje y la
relevancia para garantizar la validez y fiabilidad del cuestionario.
Mediante el uso de métodos físicos y digitales, las encuestas se distribuyeron a los encuestados,
garantizando así que su participación fuera totalmente voluntaria. Para analizar los datos
cuantitativos se utilizaron programas estadísticos como SPSS y Stata. El análisis incluyó estadísticas
descriptivas y análisis de regresión lineal. El método de análisis de contenido se utilizó para examinar
los datos cualitativos con el fin de identificar patrones en las respuestas de los educadores.
Este estudio garantizara el cumplimiento de los principios éticos de investigación, a confidencialidad,
consentimiento informado y anonimato de sus participantes
DESARROLLO
Evolución de la Inteligencia Artificial Generativa en Educación
La inteligencia artificial ha emergido como un paradigma transformador en la educación, redefiniendo
los procesos de enseñanza y aprendizaje (UNESCO, 2021), su implementación abarca desde la
creación de contenidos hasta evaluación automatizada, pasando por la personalización de rutas
formativas. Los sistemas de IA generativa, particularmente aquellos basados en grandes modelos
lingüísticos, han demostrado rendimientos sobresalientes en evaluaciones académicas
estandarizadas, brindando resultados superiores al 90%. Este fenómeno ha obligado a una
reconfiguración de los modelos educativos tradicionales, planteando la necesidad de desarrollar
nuevas competencias genuinamente humanas como el pensamiento crítico y la creatividad. Incluso, la
inteligencia artificial en la actualidad posibilita que cada estudiante reciba un seguimiento académico
personalizado acorde a sus propias necesidades y ritmo de aprendizaje, esta herramienta se ha
convertido en un aliado inestimable en el proceso de enseñanza-aprendizaje (Cuit et al., 2024).
Sin embargo, la inteligencia artificial presenta problemas sustanciales que deben abordarse con
cautela, al igual que cualquier otra herramienta eficaz. Es posible que surjan desigualdades y
desconfianza como resultado de una dependencia excesiva de la tecnología, una falta de acceso
equitativo y la ausencia de marcos reguladores definidos (UNESCO, 2024). A pesar de ello, la
inteligencia artificial tiene el potencial de revolucionar la educación si se despliega de forma
responsable y se acompaña de la orientación de profesores profesionales. No solo puede ayudar a los
estudiantes a retener información, sino también a desarrollar habilidades prácticas que les equipen
para enfrentarse a los problemas que encontrarán en el mundo real (Karki et al., 2023). Al fin y al cabo,
la utilidad de la inteligencia artificial en la educación viene determinada por la forma en que educadores,
estudiantes e instituciones la emplean para mejorar el desarrollo humano.
Central de Esterilización
La central de esterilización (CE) es un servicio elemental y estratégico en las entidades sanitarias que
tiene como función esencial garantizar la seguridad del paciente y del personal sanitario mediante la
dotación de materiales e insumos médicos quirúrgicos que se utilizarán en procedimientos estériles.
Como señala El manual de esterilización para centros de salud (Acosta-Gnass y Stempliuk, 2008), la
CE es el lugar en donde se realiza de manera especializada el procesamiento de artículos sanitarios
reutilizables. Entre los procesos que se realizan en este servicio encontramos limpieza, desinfección.
esterilización, empaquetamiento, almacenamiento y distribución de estos materiales a diferentes
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áreas de las unidades sanitarias como centro quirúrgico, unidades de cuidados intensivos,
emergencias, servicios ambulatorios, áreas de hospitalización, ginecología, etc. (Costa et al., 2020) Una
gestión adecuada de este servicio no solo tiene la función de normalizar los diversos procesos de
esterilización, también cumple con la optimización de insumos y recursos, reduce los errores humanos,
y disminuye el riesgo de infecciones.
Los procesos realizados en la CE deben efectuarse bajo normativas y protocolos nacionales e
internacionales (Acosta-Gnass y Stempliuk, 2008), teniendo en cuenta factores importantes como la
clasificación del instrumental, selección adecuada de las diferentes métodos de esterilización (vapor
húmedo, calor en seco, óxido de etileno, gas plasma peróxido de hidrógeno,etc. que se deberán de
elegir acorde al tipo de material de los dispositivos, la monitorización de variables críticas en los
procesos de esterilización como calor, temperatura, concentración, humedad, presión, etc. (Munir et
al., 2025) Para que se cumpla la efectividad de estos procesos se requiere de una infraestructura física
adecuada además de la capacitación continua del personal siendo elementos imprescindibles para
asegurar altos estándares de calidad y la reducción de errores que pueden repercutir en la seguridad
del paciente.
Trazabilidad Digital con IA en Procesos de Esterilización
La trazabilidad digital se ha convertido en un componente clave para garantizar la seguridad y calidad
en los procesos de esterilización del instrumental médico. La Organización Mundial de la Salud (OMS,
2021) subraya que la adopción de sistemas de trazabilidad basados en tecnologías como códigos de
barras y Etiquetas de Identificación por Radiofrecuencia (RFID) que permite identificar lotes, validar
ciclos de esterilización y detectar anomalías en tiempo real. Integrados con inteligencia artificial (IA),
estos sistemas obtienen analíticas y predicciones superiores (León-Duarte et al., 2020). La experiencia
en el sector fabricante indica que la trazabilidad electrónica puede disminuir defectos hasta en un 15%
mediante la identificación exacta de causas raíz (León-Duarte et al., 2020, p. 237), esto que resulta
especialmente relevante para procesos críticos como la esterilización. No obstante, como señala la
OMS (2021, p. 9), la ejecución exitosa exige adoptar normas mundiales como GS1 para asegurar la
interoperabilidad del sistema.
Los sistemas de trazabilidad convencionales se están transformando con los avances en IA al incluir
capacidades de análisis predictivo y optimización de procesos. Los hallazgos de León-Duarte et al.
(2020, p. 240) indican que, aunque los códigos de barras ofrecen una solución económica con alta
precisión, la tecnología RFID presenta ventajas significativas en entornos de alto volumen al permitir
lecturas simultáneas sin línea de visión. En el ámbito de la esterilización, la IA puede examinar datos
de sensores en autoclaves para anticipar fallos y maximizar cargas de trabajo, tal como se ha probado
en aplicaciones industriales análogas (León-Duarte et al., 2020, p. 242). La OMS (2021, p. 33), sin
embargo, sugiere un enfoque progresivo para la puesta en marcha, comenzando con proyectos piloto
que dejen modificar la tecnología a las necesidades particulares de cada entidad. Aunque exige superar
obstáculos, incluidos los costos iniciales y la protección de datos confidenciales, esta combinación de
trazabilidad digital e inteligencia artificial marca un paso importante hacia una cantidad ilimitada de
procedimientos de esterilización seguros, eficientes y auditables (OMS, 2021, pág. 18).
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RESULTADOS
Tabla 1
Resultados clave de la encuesta sobre formación en esterilización y uso de IA
Categoría Resultados Clave Porcentaje o Valor
Promedio
Formación en esterilización Considerada adecuada por la mayoría de los
participantes.
85% (Sí)
Conocimiento sobre
protocolos de esterilización
Calificación promedio en una escala de 1 a
5.
3.8/5
Uso de herramientas
tecnológicas
Algunos han utilizado simulaciones o
software, pero pocos han usado IA.
36.9% (Sí)
Formación específica en IA Pocos han recibido formación en IA durante
su educación.
32.3% (Sí)
Familiaridad con IA La mayoría está familiarizada con el
concepto de IA.
86.2% (Sí)
Importancia de integrar IA en
la educación
Calificación promedio en una escala de 1 a
5.
41.5/5
Principales desafíos en la
formación
Falta de inversión en herramientas
educativas avanzadas.
Escasa integración de tecnologías
modernas.
Desactualización del currículo educativo.
73.8%
56.2%
28.5%
Implementación de IA como
desafío
La mayoría considera que la
implementación de IA es un desafío
importante.
90.8% (Sí)
Fuente: Datos obtenidos de la encuesta aplicada a estudiantes y docentes de instrumentación
quirúrgica del instituto tecnológico universitario libertad (2025).
A continuación, se presenta una tabla gráfica que resume los resultados clave del estudio sobre la
relevancia de una guía avanzada con inteligencia artificial (IA) para formar instrumentadores
quirúrgicos en procesos de esterilización. Esta tabla permite visualizar de manera clara y concisa los
hallazgos más importantes.
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ISSN en línea: 2789-3855, abril, 2025, Volumen VI, Número 2 p 2655.
Gráfico 1
Uso de Tecnología en Educación
Nota: El gráfico representa la utilización de herramientas tecnológicas a partir de los datos de la
encuesta aplicada a estudiantes y docentes de instrumentación quirúrgica del instituto tecnológico
universitario libertad 2025.
Fuente: elaboración propia.
El gráfico 1 revela que el 63.1% de los encuestados no ha usado tecnologías educativas en su
formación, contrastando con el 36.9% que sí lo hizo. Esta brecha se asocia a: (1) acceso desigual a
infraestructura (estudiantes y docentes de instrumentación quirúrgica) y (2) baja capacitación en IA
(solo 32.3%), reforzando que la falta de inversión (65%) limita la innovación educativa. Esta situación
no solo afecta la calidad de la formación, sino que también podría impactar la eficiencia y seguridad
en entornos quirúrgicos reales, donde el dominio de tecnologías es cada vez más relevante.
Gráfico 2
Desafíos y Necesidades
Nota: El gráfico representa los principales desafíos en la formación actual sobre esterilización.
Fuente: elaboración propia.
El gráfico 2 revela que la falta de inversión en herramientas educativas avanzadas (73.8%) se consolida
como el principal desafío en la formación de instrumentadores quirúrgicos, seguido por la escasa
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ISSN en línea: 2789-3855, abril, 2025, Volumen VI, Número 2 p 2656.
integración de tecnologías modernas (56.2%) y la desactualización del currículo educativo (28.5%).
Estos resultados evidencian un problema sistémico: la carencia de recursos económicos limita el
acceso a tecnologías innovadoras, lo que a su vez perpetúa métodos de enseñanza obsoletos. La
marcada diferencia entre el primer y tercer indicador (73.8% vs. 28.5%) sugiere que, si bien los
estudiantes y docentes reconocen la necesidad de mejor infraestructura, muchos aún no vinculan esta
carencia con la obsolescencia de los programas formativos.
Gráfico 3
Implementación de tecnologías avanzadas
Nota: El gráfico representa la importancia de la implementación de tecnologías artificiales.
Fuente: elaboración propia.
La abrumadora mayoría de los encuestados (90.8%) considera que la implementación de tecnologías
avanzadas como la inteligencia artificial representa un desafío significativo en la formación sobre
procesos de esterilización, mientras que sólo un 9.2% no lo percibe como obstáculo. Esta percepción
mayoritaria refleja una problemática multifactorial que engloba tanto limitaciones estructurales como
necesidades formativas no resueltas. Los datos revelan una clara correlación con hallazgos previos: la
falta de acceso a tecnologías básicas (63.1% en Figura 1) y la escasez de inversión en herramientas
educativas (73.8% en Figura 2) aparecen como factores determinantes que explican esta percepción
de dificultad.
Al analizar los comentarios cualitativos, emergen tres ejes problemáticos principales: (1) la ausencia
de protocolos claros para integrar IA en los programas formativos, (2) la insuficiente preparación del
cuerpo docente para enseñar con estas herramientas, y (3) la resistencia al cambio en las instituciones
educativas.
Tabla 2
Resultados de regresión lineal V3 con respecto a V5
Relación entre variables Coeficiente V5 F (valor) p-value
V3: Percepción de la formación en procesos de
esterilización y
V5: Uso de instrumentos y herramientas
tecnológicas.
0.1662
F(1,128) = 4.1
0.0448
Nota: p. <0.05 indica significancia estadística
Fuente: elaboración propia.
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Existe una influencia favorable y considerable de la utilización de herramientas e instrumentos técnicos
(como la inteligencia artificial, las simulaciones y los programas informáticos) en la percepción de la
formación en esterilización. Por cada unidad adicional en la utilización de instrumentos y herramientas
tecnológicas existe un aumento en la percepción de formación en los procesos de esterilización en
0,1662 unidades.
Tabla 3
Resultados de regresión lineal V4 con respecto a V5
Relación entre variables Coeficiente V5 F (valor) p-value
V4: Conocimiento de protocolos de procesos de
esterilización
V5: Uso de instrumentos y herramientas
tecnológicas.
-0.4049
F(1,128)=7.80
0.0060
Nota: p. <0.05 indica significancia estadística
Fuente: elaboración propia.
El uso de instrumentos y herramientas tecnológicas se encuentra relacionado de manera negativa con
el conocimiento de protocolos de procesos de esterilización. Esto implica que las herramientas
tecnológicas pueden estar desplazando al aprendizaje tradicional de protocolos, sugiriendo la
necesidad de equilibrar ambos enfoques.
Tabla 4
Resultados de evaluación de multicolinealidad
Variables Factor de Inflación de Varianza VIF
V3 1.22
V4 1.20
V5 1.04
Nota: Si el valor de VIF es >5 es indicativo de multicolinealidad grave.
Fuente: elaboración propia.
No hay evidencia de multicolinealidad entre las variables analizadas, lo que respalda de manera
favorable los modelos de regresión.
DISCUSIÓN
Los resultados de la presente investigación dejan en claro que existe un problema importante en la
formación educativa de los instrumentadores quirúrgicos sobre la implantación de tecnologías de
emergencia. La diferencia sustancial entre el reconocimiento de la importancia de la inteligencia
artificial (89,3%) y los bajos índices de implantación real (sólo el 36,9% utiliza herramientas
tecnológicas básicas) demuestra que existe una brecha significativa entre el sentido de la necesidad y
la capacidad de actuar. Esta contradicción se agrava si se tiene en cuenta que el 98% de los
encuestados considera que la implantación de la inteligencia artificial es un obstáculo importante. Esto
indica que las instituciones educativas se enfrentan a obstáculos estructurales que van más allá de la
disponibilidad de tecnología.
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La carencia de recursos económicos y tecnológicos en las instituciones educativas constituye un
factor determinante que limita el acceso a herramientas y tecnologías avanzadas, perpetuando así
métodos de enseñanza tradicionales. Esta realidad no solo restringe la innovación pedagógica, sino
que también impide la formación de estudiantes en el manejo de tecnologías emergentes, esenciales
en el ámbito profesional contemporáneo. Los tres principales obstáculos identificados en este
contexto son: la insuficiencia de inversión (73.8%), la escasa integración tecnológica (56.2%) y la
permanencia de planes de estudio obsoletos (28.5%). Estos elementos interactúan de manera
sinérgica, generando un círculo vicioso que dificulta la modernización del sistema educativo.
Esta problemática adquiere especial relevancia en el campo de la esterilización, donde los protocolos
basados en inteligencia artificial representan una oportunidad significativa para optimizar los
estándares de seguridad y eficiencia. La ausencia de formación en estas tecnologías no solo limita el
avance de los profesionales del sector, sino que también compromete la capacidad de las instituciones
para adoptar prácticas innovadoras y mejorar sus procesos críticos. Por tanto, resulta imperativo
abordar estos desafíos para garantizar una transición efectiva hacia modelos educativos y
profesionales más avanzados y competitivos.
La resistencia al cambio observada, especialmente entre los profesionales en activo (85,6%), podría
interpretarse no como un rechazo a la innovación, sino más bien como una respuesta a la ausencia de
una formación adecuada y de apoyo institucional. Esto es especialmente cierto entre los profesionales
en activo. En este sentido, Zambrano Vera et al. (2024) señalan que la integración de la inteligencia
artificial en entornos educativos se ve significativamente limitada por la ausencia de programas de
formación y el arraigo de las prácticas pedagógicas tradicionales. Esto, a pesar de que la utilidad
percibida de las tecnologías emergentes y la facilidad para utilizarlas son factores determinantes para
su adopción. Esta condición es consistente con los hallazgos de Alrashed et al. (2024), quienes
afirman que la falta de preparación docente, además de la ausencia de estrategias educativas que
acompañen la utilización de nuevas tecnologías, genera ansiedad y resistencia entre los profesionales
de la salud que están en proceso de capacitación.
Este descubrimiento demuestra que la resistencia al cambio no es un impedimento singular, sino el
reflejo de una necesidad institucional de desarrollar competencias digitales a través de la
implementación de programas de formación continua, infraestructura adecuada y políticas de apoyo.
Por lo tanto, es impredecible diseñar programas de formación docente que respondan a estas
deficiencias y generen confianza en el uso de tecnologías avanzadas, tanto en la educación superior
como en la práctica profesional.
De acuerdo con el objetivo de llevar a cabo una investigación en profundidad de la correlación que
existe entre las variables, realizaron estudios estadísticos adicionales, que incluyeron evaluaciones de
regresión lineal y multicolinealidad, utilizando como software Stata versión 14.1. Por medio de estos
estudios, ha sido posible evaluar las formas en que las variables independientes, como la utilización
de herramientas tecnológicas y el desarrollo de la inteligencia artificial, tienen efecto sobre las variables
dependientes, que incluyen la comprensión de protocolos y la percepción de la formación en
esterilización.
Según la investigación de Ávila-Tomás et al. (2020), los resultados de este estudio concuerdan con la
documentación académica existente sobre la implementación de la inteligencia artificial (IA) en el
campo de la educación médica. Según Acevedo Osorio (2023), la inteligencia artificial tiene la
capacidad de revolucionar significativamente y brindar avances en la formación de instrumentadores
quirúrgicos, así como mejorar los estándares de esterilización y proporcionar a los estudiantes una
experiencia de aprendizaje más eficiente e individualizada. Ifenthaler y Schumacher (2023) y la
UNESCO (2024) señalan que existen obstáculos que dificultan su aplicación. Estos obstáculos incluyen
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la falta de inversiones adecuadas en infraestructura, una resistencia al cambio y planes de estudios
desactualizados.
Dada la influencia favorable de la inteligencia artificial en la percepción de la formación, su inclusión
en los programas de educación en esterilización es absolutamente necesaria. Por otra parte, estudios
como el de Del Cisne Loján et al. (2024) advierten de la relación inversa entre el conocimiento de los
protocolos convencionales y el uso de herramientas tecnológicas.
Entre las principales limitaciones de estudio se encuentra la restricción geográfica y población, ya que
la muestra se centró exclusivamente en una institución educativa, que limita la generalización de los
resultados. Además, el diseño transversal impidió analizar cambios a largo del tiempo, restringiendo la
comprensión de la evolución de percepción competencias. La escasa experiencia previa de los
participantes con la aplicación de herramientas de inteligencia artificial pudo influir en la valoración
subjetiva de su utilidad, generando posibles sesgos. A ello se suma la desigualdad en el acceso a
tecnología y formación docente, lo que representa una barrera estructural para una valoración objetiva.
Finalmente, el uso exclusivo de encuestas con preguntas cerradas tipo Likert, aunque validadas en
prueba piloto, limitó la profundidad del análisis al no recoger perspectivas cualitativas más detalladas,
y no se incluye un seguimiento longitudinal que permita medir el impacto real de la integración de IA
en la formación profesional.
Dados los resultados, se recomienda enfáticamente la creación y puesta en marcha de una Guía
Nacional de Esterilización Asistida por IA, que combine: protocolos estandarizados con trazabilidad
digital de acuerdo a normas internacionales (ISO 13485, AAMI ST79), módulos de simulación virtual
para el entrenamiento en bioseguridad, y un programa escalonado de capacitación docente en
tecnologías emergentes, asegurando su adopción efectiva a través de alianzas estratégicas entre
instituciones educativas, hospitales certificados y desarrolladores de tecnología, con evaluaciones
periódicas que midan su impacto en la reducción de brechas de competencia y cumplimiento de
estándares de calidad.
CONCLUSIÓN
Los resultados de este estudio justifican la necesidad de crear una guía de procesos de esterilización
automatizados con IA, incluyendo trazabilidad digital para potenciar las habilidades técnicas y digitales
en formación en los alumnos de instrumentación quirúrgica. Los resultados muestran que la brecha
tecnológica actual (63.1% sin acceso a herramientas digitales, 90.8% percibiendo la IA como desafío)
limita la adquisición dé habilidades críticas para cumplir con las normativas de bioseguridad
nacionales e internacionales. Al estandarizar protocolos basados en inteligencia artificial, la
implementación de esta guía permitiría superar las barreras identificadas: falta de inversión (73.8%),
currículos desactualizados (28.5%), asegurando una formación alineada con los avances tecnológicos
del ámbito quirúrgico.
El estudio muestra, además, que la incorporación de trazabilidad digital y automatización en los
procesos formativos no sólo optimizaría el aprendizaje de técnicas de esterilización, sino que también
fortalecería el cumplimiento de estándares de calidad y seguridad. Se sugiere que dicha guía incluya
un enfoque progresivo, comenzando con módulos básicos de digitalización y avanzando hacia
sistemas predictivos con IA, siempre apoyados por capacitación docente especializada. Esta
sugerencia garantiza que los futuros profesionales dominen tecnologías clave para la bioseguridad en
entornos quirúrgicos complejos, por lo que es una solución posible para convertir los problemas
actuales en oportunidades de innovación educativa.
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REFERENCIAS
Acevedo Osorio, G. O. (2023). La inteligencia artificial como herramienta didáctica en la formación de
instrumentadores quirúrgicos. Investigaciones Andina, 25(46).
https://doi.org/10.33132/01248146.2255
Acosta-Gnass, S. I., & Andrade Stempliuk, V. (2008). Manual de esterilización para centros de salud.
Organización Panamericana de la Salud.https://www.paho.org/es/documentos/manual-esterilizacion-
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