Diseñar un dispositivo de salud mental que acompañe a las personas las veinticuatro horas suena prometedor, pero sin una revisión rigurosa de los sesgos que pueden colarse en su desarrollo, el producto podría ser impreciso e inequitativo. El caso de Sanamente ilustra cómo dimensionar un mercado, estructurar una propuesta de valor y, sobre todo, cómo anticipar errores antes del lanzamiento.
¿Cómo se estima el mercado de un dispositivo de salud mental en Latinoamérica?
El punto de partida es construir un embudo de hipótesis [0:26] que filtre progresivamente la población hasta llegar a los clientes potenciales reales. Los datos arrancan con una cifra contundente: según la OMS, una de cada cuatro personas experimenta algún problema de salud mental.
- Latinoamérica cuenta con ciento sesenta y ocho millones de habitantes como base.
- El 25 % con algún problema de salud mental equivale a cuarenta y dos millones.
- Solo el 20 % tendría poder adquisitivo suficiente: 8,4 millones.
- Con una tasa de conversión pesimista del 6 %, se obtienen aproximadamente quinientos cuatro mil usuarios potenciales [1:18].
- Con un precio de ochenta dólares por dispositivo, los ingresos estimados alcanzan los cuarenta millones de dólares.
Este embudo demuestra que, incluso con criterios conservadores, la oportunidad comercial es relevante. Sin embargo, la cifra solo tiene valor si el producto funciona con precisión.
¿Qué implica el enfoque estructurado de qué, cómo y para qué?
Antes de construir, conviene responder tres preguntas [1:46]. El qué se refiere al acompañamiento psicológico permanente adaptado a cada usuario. El cómo involucra la identificación de datos relevantes —historial de sueño, actividad en redes sociales, análisis de voz— junto con un sistema de retroalimentación personalizada que ofrezca consejos y estrategias ajustadas. El para qué persigue tres metas: satisfacer una necesidad validada, ser pioneros (first movers) y mejorar la vida de millones de personas.
¿Cuáles son los cuatro sesgos que debemos evitar al diseñar el producto?
Identificar sesgos antes del lanzamiento es tan importante como la funcionalidad técnica. Existen cuatro tipos de sesgo que pueden comprometer la calidad y la equidad de Sanamente [3:12].
¿Qué es el sesgo de confirmación y cómo se previene?
El sesgo de confirmación [3:26] aparece cuando el algoritmo afirma que existen más casos de trastorno de los que realmente hay. Es un error habitual: queremos que el sistema detecte mucho, pero debemos garantizar que los casos sean reales. Para evitarlo se recomienda:
- Considerar otras fuentes de datos y variables que justifiquen causas alternativas.
- Incorporar datos más diversos.
- Diseñar pruebas con diferentes grupos para verificar que los casos identificados sean auténticos.
El sesgo de disponibilidad [4:35] se manifiesta al sobreestimar ciertos tipos de trastorno, como el depresivo. Se combate aplicando técnicas de ponderación: contar cuántas veces sucede cada evento y no sumar un diagnóstico si solo ocurrió una vez. Crear simulaciones y calcular los falsos positivos y falsos negativos permite medir si el sesgo persiste.
¿En qué consisten el sesgo de anclaje y el sesgo de grupo?
El sesgo de anclaje [5:26] ocurre cuando se le asigna repetidamente el mismo trastorno a una persona sin dar espacio a que su perfil cambie. Una persona diagnosticada con ansiedad podría mejorar o desarrollar una condición distinta. La solución es implementar evaluaciones continuas del perfil, monitorear la evolución e incluso permitir que el propio usuario reporte cambios en sus síntomas. La satisfacción del cliente con las recomendaciones recibidas sirve como indicador de éxito.
El sesgo de grupo [6:26] es el más frecuente en equipos de desarrollo tecnológico. Si un equipo está compuesto exclusivamente por personas del mismo género, edad o país, la solución resultante reflejará una perspectiva limitada. Para evitarlo:
- Conformar equipos heterogéneos en género, edad y nacionalidad.
- Revisar quién está creando la tecnología y con qué público se está probando.
- Garantizar diversidad en todas las etapas del desarrollo.
Cada uno de estos sesgos tiene un impacto directo en la precisión y la equidad del producto final. Pensar en ejemplos concretos de cómo se manifiestan en un dispositivo como Sanamente es un ejercicio valioso antes de pasar al diseño técnico. ¿Se te ocurre algún caso donde hayas visto estos sesgos en productos tecnológicos?
