60 profesionales - 32 aplicaciones
El viernes 30 de octubre la Asociación Galega de Enfermaría Familiar e Comunitaria (AGEFEC) me invitó a dar un taller práctico sobre Vibe Coding para Enfermería. La actividad se enmarcaba dentro del IX Congreso que se realizó en la ciudad de Ourense.
La apuesta era arriesgada. No solo era hablar de IA sino poner en manos de compañeras que nunca habían tocado una línea de código herramientas de desarrollo que les permitiesen crear sus propias aplicaciones y utilidades.
Como digo, la apuesta era arriesgada, pero la gente respondió de manera increíble. Tanto que las plazas se agotaron y la organización me pidió repetir la sesión en un segundo taller de tarde.
En total, dos pases de dos horas cada uno y un trato: ellos ponían el criterio clínico y yo me encargaba de que la IA les hiciese el resto.
Al finalizar la jornada teníamos 32 aplicaciones funcionales adaptadas al contexto de trabajo de estas profesionales de la Atención Primaria.
Empezamos por definir qué es el Vibe Coding y cómo, en manos de una enfermera con criterio y conocimiento, se convierte en poco menos que un superpoder.
Aprovechamos para dar una pincelada de normativa y explicar cómo nos afectan las diferentes leyes a nivel europeo, tanto las que rigen el software como producto sanitario como las específicas del uso de la IA, sin olvidar la normativa de privacidad y datos sensibles.
Una vez que entendimos la responsabilidad y quedó claro lo que "podíamos hacer y no hacer" en nuestro día a día en una consulta con pacientes, nos pusimos manos a la obra.
Y ahí es cuando empezó la magia.
Este era un taller experimental. Una sesión para abordar las posibilidades del Vibe Coding dentro de un entorno formativo. Ninguna de estas aplicaciones es un producto final ni se tiene la intención de utilizarlas en una consulta con pacientes.
No te pierdas los dos vídeos que creamos en tiempo real mostrando todo lo creado durante las dos sesiones.
Cada equipo eligió qué construir. Estas son algunas de las aplicaciones, agrupadas en tres necesidades.
Acompañar al paciente en casa.
Ganar tiempo en la consulta.
Organizar el trabajo del equipo.
Las prioridades las marca quien cuida. En los dos pases se repitieron la diabetes y el tabaco. Son los problemas que llenan una consulta de Atención Primaria y esa elección no la puede hacer quien no ha pasado por esa consulta.
Lo difícil no es el código, es definir el problema. Una aplicación de rotaciones sirve porque alguien sabe que el dato importante es cuándo coinciden dos residentes. La IA escribe la función, pero esa regla la pone el profesional.
La privacidad también puede ser el proyecto. Un equipo de la mañana, Las Supernenas Anonimizadoras ❤️, creó una herramienta que quita nombre, DNI y teléfono de una tabla sin que nada salga del ordenador. Aquí la protección de los datos no era un requisito más: era el producto.
Si un taller de dos horas basta para que un equipo convierta una idea en un prototipo, el cuello de botella se mueve. La pregunta ya no es quién sabe programar, sino quién revisa, quién valida y qué camino tiene una buena idea para llegar a convertirse en realidad.
Ahí la enfermería tiene mucho que decir. Conocemos el problema y también sabemos lo que significa cuidar con seguridad.
Una vez más, mil gracias a AGEFEC por abrir este espacio en su congreso, a Adrián Vences por su ayuda en la sala y a cada equipo por lo que construyó.
Es crear software describiendo en lenguaje natural lo que necesitas, mientras una IA escribe el código. El término lo acuñó Andrej Karpathy en febrero de 2025. La persona decide qué se construye y comprueba el resultado.
Sí puede crear un prototipo funcional. En este taller lo hicieron equipos de profesionales sin escribir una línea de código a mano. Pasar de un prototipo a una herramienta de uso clínico ya exige revisión técnica, legal e institucional.
No en un taller como este: se trabajó sin datos reales. Los datos de salud necesitan una base legal y un entorno autorizado por tu institución. Pegarlos en una herramienta de IA de uso general no es una opción.
No tal como están. Son prototipos creados en un taller, sin validar. Las que interpretan pruebas o clasifican lesiones podrían ser producto sanitario y tendrían que evaluarse como tal.