Pablo Lapunzina
La regla 70:20:10: cuando resolver lo urgente opaca el futuro de la sanidad
Prof. Dr. Pablo Lapunzina. Médico Genetista- Doctor en Medicina, Máster en Genética Molecular y Máster Universitario en Gestión y Planificación Sanitaria, UE- Catedrático de Universidad (ANECA)-INGEMM-IdiPAZ-Instituto de Genética Médica y Molecular- Hospital Universitario La Paz- CIBERER-Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Raras- ISCIII- ERN-ITHACA-Departamento de Genética-CUHMED- Centro Universitario HM de Ciencias de la Salud-UCJC, Madrid.
En gestión existe una regla sencilla que, sin ser una ley matemática, ayuda a pensar cómo una organización distribuye su atención entre el presente y el futuro. Es la regla 70:20:10, popularizada en el mundo empresarial por Google durante la etapa de Eric Schmidt: aproximadamente un 70% de los recursos se dedican a mejorar la actividad principal actual, un 20% a proyectos adyacentes y un 10% a iniciativas verdaderamente transformadoras. Harvard Business Review la ha utilizado posteriormente como modelo de gestión de carteras de innovación: preservar el negocio actual sin dejar que éste consuma toda la capacidad de construir el siguiente [1].
Trasladada a la sanidad o un hospital, la idea resulta particularmente sugerente. El 70% sería mantener funcionando aquello que ya hacemos: consultas, quirófanos, urgencias, camas, contratación, compras, incidencias y pequeños mantenimientos. El 20% debería destinarse a preparar, pensar y visualizar el siguiente modelo asistencial: reorganizar procesos, incorporar tecnologías ya suficientemente maduras, desarrollar atención domiciliaria, rediseñar circuitos o formar profesionales. Y debería inexorablemente existir también un 10% de tiempo y presupuesto protegido para experimentar: hoy podría ser destinado a inteligencia artificial, nuevas formas de diagnóstico, automatización, medicina preventiva, genómica predictiva, modelos asistenciales, etc. cuya utilidad todavía deba demostrarse [1].
El problema es que en sanidad el 70% posee una extraordinaria capacidad de convertirse en el 100%.
No es difícil comprender por qué. Los hospitales trabajan bajo presión permanente. Una guardia descubierta, una lista de espera creciente o un quirófano que debe abrir mañana tienen prioridad inmediata sobre una transformación cuyos beneficios quizá aparezcan dentro de tres años. Muchos imponderables, demasiados. El gestor que dedica recursos al futuro asume además un riesgo peculiar: si el experimento fracasa será visible; si nunca lo intenta, difícilmente se le exigirá responsabilidad por aquello que el hospital dejó de aprender. Y lo que es llamativamente cercano a lo que ocurre en la política: probablemente ese gestor no verá concretada durante su gestión una apuesta cuyos resultados sólo aparecerán muchos años después.
Por otro lado, sería injusto afirmar que España no innova. De hecho, existen importantes fortalezas. La OCDE y el Observatorio Europeo de Sistemas y Políticas de Salud destacan la elevada utilización de herramientas digitales sanitarias por parte de los ciudadanos españoles y el importante desarrollo de la infraestructura digital del SNS. España dispone además desde 2021 de una Estrategia de Salud Digital del Sistema Nacional de Salud y está avanzando en estructuras de datos sanitarios y en la incorporación de inteligencia artificial al sistema [3,4]. También es una realidad que lo que percibe el sistema y el paciente de todas estas innovaciones es muy poco.
La cuestión no parece ser, por tanto, la ausencia de ideas. Es más bien la dificultad para convertir innovación en actividad ordinaria a suficiente velocidad.
Algunos datos permiten entender el contexto. En el European Innovation Scoreboard 2025, España aparece como Moderate Innovator, ocupa el puesto 15 entre los Estados miembros y alcanza el 92,7% del rendimiento medio de innovación de la Unión Europea. No es una posición mala, pero sí alejada de los sistemas líderes del norte de Europa [2]. Además, España dedicó en 2024 aproximadamente el 1,5% del PIB a I+D, una intensidad inversora todavía bastante inferior a la media europea [5].
En sanidad existe una paradoja similar. La inversión española en tecnologías de información sanitaria ha aumentado, pero sigue siendo inferior a la de algunos sistemas europeos de referencia. Los informes comparativos de la OCDE muestran que España ha avanzado claramente en digitalización sanitaria, aunque persisten diferencias en inversión, interoperabilidad y capacidad para convertir los datos en herramientas asistenciales de utilización sistemática visible [3,4]. Es decir, hemos avanzado; estamos avanzando, pero partiendo de una intensidad inversora relativamente menor.
También influye nuestra estructura administrativa. El Ministerio establece regulación, coordinación y estrategias generales, pero son las 17 comunidades autónomas las que asumen gran parte de la planificación sanitaria, organización asistencial y asignación de recursos. Esa descentralización permite adaptar soluciones al territorio y ha generado experiencias excelentes, pero también puede dificultar que una innovación demostrada en un hospital o comunidad se convierta rápidamente en una solución común para todo el Sistema Nacional de Salud [3].
Y aquí es donde además aparece uno de nuestros hábitos más reconocibles: el piloto permanente. Hacer proyectos piloto es necesario cuando existe incertidumbre. Lo discutible es continuar haciendo pequeños proyectos piloto demostrativos cuando una tecnología o un modelo asistencial ya ha acumulado evidencia suficiente en sistemas comparables. En algún momento la pregunta deja de ser “¿funciona?” y pasa a ser “¿cómo lo incorporamos de forma segura y escalable?”. O mejor todavía: ¿por qué tenemos siempre que esperar a que funcione en otros lugares? ¿No podríamos ser algunas veces nosotros quienes demostráramos primero que funciona?
La regla 70:20:10 podría ser útil precisamente para cambiar ese equilibrio. No significa gastar literalmente el 10% del presupuesto hospitalario en ideas experimentales. Significa proteger institucionalmente una parte del tiempo, del talento y de los recursos para aquello que todavía no es urgente pero probablemente lo será [1]. Y que, si está bien seleccionado y evaluado, puede evitar costes, ineficiencias y oportunidades perdidas en el futuro.
Para ello habría que aceptar también el fracaso controlado. Un hospital innovador no es aquel en el que todos los proyectos funcionan, sino aquel capaz de probar pronto, evaluar con rigor, abandonar rápidamente lo que no aporta valor y escalar lo que sí lo demuestra. La innovación necesita métricas, pero también necesita permiso para equivocarse dentro de algunos límites seguros. Los actuales marcos internacionales para la incorporación de inteligencia artificial en salud insisten precisamente en la necesidad de evaluación continua, gobernanza, monitorización y escalado responsable de las innovaciones [4].
Quizá el objetivo para España no deba ser “ser pioneros” por principio. Llegar primero no siempre es una virtud en medicina. Pero tampoco deberíamos llegar sistemáticamente tarde cuando otros ya han recorrido todo el camino. Entre adoptar una tecnología inmadura y esperar hasta que se convierta en inevitable existe un espacio en el que una organización aprende, experimenta y adquiere ventaja. Ese espacio es precisamente el 20% y el 10% que con demasiada frecuencia dejamos que el día a día se lleve por delante.
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Referencias
1. Nagji, B., & Tuff, G. (2012). Managing Your Innovation Portfolio. Harvard Business Review, 90(5), 66–73.
2. European Commission. (2025). European Innovation Scoreboard 2025 – Country profile: Spain. Directorate-General for Research and Innovation. https://research-and-innovation.ec.europa.eu/statistics/performance-indicators/european.-innovation-scoreboard_en
3. OECD / European Observatory on Health Systems and Policies. (2025). Spain: Country Health Profile 2025. State of Health in the EU, OECD Publishing, Paris / European Observatory on Health Systems and Policies, Brussel. https://eurohealthobservatory.who.int/publications/m/spain-country-health-profile-2025
4. OECD. (2026). Scaling Artificial Intelligence in Health. OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/a436e12d-en.
5. Instituto Nacional de Estadística. (2025). Estadística sobre Actividades de I+D. Año 2024. Datos definitivos. https://www.ine.es/dyngs/Prensa/IMASD2024.htm
