Imagen: Andalucía Información
El 28 de septiembre de 2026, la periodista Rocío Alfaro publicó en Andalucía Información un reportaje sobre Myulab Innovation y Myukura, nuestro producto de IA clínica. Recorre el origen del proyecto y varios de los problemas técnicos en los que trabajamos: reconocimiento de voz en español, acentos, documentación clínica y procesamiento local. Resumimos aquí lo que cuenta y lo que, desde MYULAB, nos parece más útil para otras organizaciones.
La pregunta de la que partimos
Myukura intenta responder a una pregunta fácil de formular y difícil de resolver: ¿puede la inteligencia artificial reducir parte del trabajo documental de una consulta sin sacar al profesional del proceso? Combinamos reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje para transcribir la conversación y ayudar a estructurar después la información. La revisión del profesional sigue siendo una parte obligatoria del flujo.
El reportaje recoge una estimación de la propia compañía: herramientas de este tipo podrían contribuir a reducir entre un 35 % y un 40 % la carga administrativa asociada al trabajo clínico. Es una estimación de la compañía y el producto continúa en fase de desarrollo y pruebas.
El idioma no es un detalle
Muchos avances recientes en IA se presentan primero con buenos resultados en inglés. Cuando esos sistemas pasan a otros idiomas, y sobre todo a vocabulario especializado, su comportamiento puede cambiar. Por eso una parte de nuestro trabajo se centra específicamente en el español. Así lo resumió Nicolás da Fonseca, cofundador de Myulab Innovation, en el reportaje:
«Estamos entrenando los modelos y llevándolo casi todo al español».
Dentro de ese problema hay otro más local: los acentos. El español hablado en Andalucía, como cualquier variedad lingüística, tiene pronunciaciones y ritmos propios que no siempre están igualmente representados en los datos con los que se desarrollan los modelos. Para nosotros, trabajar con esa diversidad forma parte del problema técnico.
Una idea que nació en París
El reportaje cuenta también el origen del proyecto. Todo empezó con una experiencia de Nicolás en París, donde los sistemas de reconocimiento de voz tenían dificultades con su pronunciación en francés. Aquello despertó una pregunta más amplia sobre cómo construir herramientas capaces de entender conversaciones reales, y con el tiempo se concretó en un problema específico: la documentación clínica.
No bastaba con transcribir. Había que decidir qué información era relevante, quién la había dicho, cómo estructurarla y cómo mantener al profesional dentro de la verificación.
Nube, procesamiento local o ambos
Otro de los temas de la entrevista es nuestra investigación sobre arquitecturas híbridas. Estudiamos tanto servicios en la nube como líneas de procesamiento local, dentro de la iniciativa Myukura Edge. No se trata de sustituir una arquitectura por otra: cada una tiene ventajas, límites y requisitos distintos.
Cuando se maneja información especialmente sensible, tiene sentido investigar cuánto procesamiento puede hacerse en el propio dispositivo o en la infraestructura del centro. Sobre cómo elegir entre modelos especializados y genéricos según el problema, tenemos otro artículo: IA especializada vs IA genérica.
Hoja de ruta y apoyos, en su contexto
La hoja de ruta que comunicó la empresa, y que recoge el reportaje, es la siguiente:
- Primera etapa: casos de uso de medicina general y psicología.
- Después: estudiar la extensión del proyecto a veterinaria durante 2027.
- Las etapas dependen de la evolución tecnológica y de las pruebas que realizamos. El objetivo es avanzar de forma progresiva, no ampliar el catálogo por ampliarlo.
El reportaje llega después de varias noticias para la empresa. Myulab Innovation fue seleccionada para el 8.º MareNostrum Hackathon del Barcelona Supercomputing Center y para ScaleUp 2026 de Andalucía. Cuenta además con la certificación de empresa emergente de ENISA y participa en NVIDIA Inception, Google for Startups y Microsoft for Startups. Son apoyos que dan acceso a infraestructura, formación, redes y entornos donde contrastar el proyecto, pero no equivalen a una validación clínica del producto.
Qué puede llevarse una organización de esta historia
Más allá de nuestro caso, el reportaje deja tres ideas útiles para cualquier proyecto de IA aplicada:
- Partir de una pregunta concreta y delimitada, no de la herramienta.
- Probar la tecnología con el idioma, el vocabulario y las condiciones reales de uso, y no solo con demostraciones en inglés.
- Mantener a la persona dentro del proceso de revisión y decidir con criterio dónde debe ejecutarse cada tarea, en la nube o en local.
Son cuestiones que aparecen en cualquier proyecto de consultoría y automatización y que desarrollamos en Qué significa realmente implementar IA en una empresa. Si tu equipo necesita criterio para abordarlas, también las trabajamos en nuestra formación en IA.
Agradecemos a Rocío Alfaro y a Andalucía Información el interés por entender el problema que hay detrás de la tecnología.