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Introduccion: El avance de la inteligencia artificial (IA), especialmente la IA generativa, ha revolucionado la medicina impactando en la asistencia sanitaria, docencia e investigación. Si bien las oportunidades son numerosas, la implementación de la IA plantea desafíos éticos y técnicos, como el riesgo derivado del sesgo en los datos, la posible pérdida de habilidades clínicas o los relacionados con la privacidad de la información. Desarrollo: La IA ha demostrado su capacidad para optimizar procesos médicos y educativos. Sin embargo, su funcionamiento basado en la predicción probabilística está sujeto a errores y sesgos. El profesional debe conocer estos riesgos y abogar por una implementación transparente, responsable y segura, manteniendo la responsabilidad legal y ética de las decisiones clínicas. Hay que ser vigilantes en la preservación de las habilidades clínicas profesionales, abogando por un uso prioritario de la IA en la eliminación de actividades automatizadas de bajo valor añadido. En la investigación biomédica, la transparencia y la validación independiente son esenciales para garantizar resultados reproducibles. Igualmente, en la formación médica, es clave que los profesionales reciban una educación estructurada en IA para que puedan integrarla en su actividad clínica de forma segura. Conclusiones: La IA generativa ofrece un potencial transformador para la medicina, pero requiere de un enfoque riguroso y ético. La formación integral, la mitigación de riesgos y la preservación de habilidades clínicas tradicionales son pilares para su adopción responsable. Este cambio debe ser liderado desde la profesión médica promoviendo una medicina centrada en el paciente.
Introduction: The advancement of artificial intelligence (AI), particularly generative AI, has significantly transformed the field of medicine, impacting healthcare delivery, medical education, and research. While the opportunities are substantial, the implementation of AI also raises important ethical and technical challenges, including risks related to data bias, the potential erosion of clinical skills, and concerns about information privacy. Development: AI has demonstrated great potential in optimizing both clinical and educational processes. However, its operation based on probabilistic prediction is inherently prone to errors and biases. Healthcare professionals must be aware of these limitations and advocate for a transparent, responsible, and safe integration of AI, while maintaining full ethical and legal responsibility for clinical decisions. It is essential to safeguard traditional clinical competencies and prioritize the use of AI in automating low-value, repetitive tasks. In biomedical research, transparency and independent validation are crucial to ensure the reproducibility of findings. Similarly, in medical education, structured training in AI is vital to enable professionals to apply these tools safely and effectively in clinical practice. Conclusions: Generative AI offers a transformative potential for medicine, but its adoption must be guided by rigorous ethical standards. Comprehensive training, risk mitigation, and the preservation of core clinical skills are essential pillars for its responsible implementation. This transformation must be led by the medical profession to ensure a patient-centered approach to care
