La atención a la dependencia está viviendo una transformación silenciosa y poderosa: el uso inteligente de los datos para anticipar necesidades, dimensionar servicios y orientar la inversión pública. Ya no basta con contar intervenciones; hoy, las administraciones, entidades del tercer sector y proveedores de atención domiciliaria que lideran el cambio combinan analítica avanzada e información abierta para tomar decisiones más justas, rápidas y sostenibles. Porque nada dice “planificación” como una hoja de Excel con 200 columnas y tres versiones llamadas “final_definitivo_3”. Ironías aparte, la madurez analítica es ya una ventaja competitiva y social.

La revolución de los datos en la dependencia: de reaccionar a anticipar

Por qué la analítica avanzada cambia el juego

La gestión de la dependencia ha estado históricamente condicionada por ciclos presupuestarios, rigideces administrativas y falta de visión territorial fina. La analítica y la inteligencia artificial (IA) aportan tres palancas:

Visión predictiva. Modelos que estiman la demanda futura de SAD por barrio, la presión sobre teleasistencia o la necesidad de plazas residenciales por cohorte de edad y nivel de dependencia.

Distribución más justa de recursos. Priorización basada en riesgo (soledad no deseada, multimorbilidad, barreras arquitectónicas), no solo en orden de llegada.

Eficiencia operativa. Cargas de trabajo equilibradas, rutas más cortas, menos tiempos muertos y calidad monitorizada con indicadores comparables entre territorios y proveedores.

Fuentes de datos clave en España

La foto de la dependencia se arma con piezas que ya existen. Integrarlas y depurarlas es el primer gran acto de gestión:

SISAAD e informes del IMSERSO: altas, bajas, grados, tiempos de tramitación y prestaciones por territorio. Base imprescindible para ver la cobertura real y la lista de espera.

Open Data autonómico y municipal. Padrón, renta, discapacidad, accesibilidad, densidad, índice de envejecimiento, soledad, vivienda, transporte. Perfectos para enriquecer el mapa de riesgos sociales.

Prestaciones y servicios. Registros de SAD, teleasistencia, centros de día y residencias: intensidad de servicio, horas efectivas, incidencias, cancelaciones, tiempos de desplazamiento, evaluación funcional (Barthel, Lawton-Brody).

Salud y emergencia. Ingresos hospitalarios evitables, reingresos a 30 días, demandas a 112/061 vinculadas a soledad o caídas. Donde sea posible y con interoperabilidad y garantías.

Datos económicos. Coste por hora, copago, conciertos sociales, intensidad financiada. Sustentan el cálculo del coste-efectividad.

Casos de uso: del despacho al domicilio

Predicción de demanda de SAD por zona. Con demografía, tasas de dependencia histórica y variables socioeconómicas, se anticipa dónde crecerá la demanda los próximos 6-12 meses. Permite ajustar plantilla y presupuesto.

Planificación de plazas residenciales y centros de día. Análisis de cohortes, mortalidad, y rotación para evitar infra o sobrecapacidad. Complemento ideal a políticas de envejecimiento en casa.

Optimización de agendas y rutas. Modelos que minimizan kilómetros y maximizan tiempo asistencial, con ventanas temporales, continuidad de cuidador y especialización. Menos CO2, menos estrés y mejor puntualidad.

Priorización de valoraciones y PIA. Una cola ordenada por riesgo (caídas, aislamiento, deterioro cognitivo) reduce eventos adversos y llamadas de urgencia.

Calidad y resultados en cuidados. Cuadros de mando que miden evolución funcional, adherencia a pautas, satisfacción de familias y alarmas tempranas. Transparencia para gestores y ciudadanía.

Prevención de soledad no deseada. Señales en teleasistencia (patrones de interacción), SAD (cancelaciones repetidas) y comunidad (participación) para activar intervenciones proactivas.

Tecnología y método: de los datos a la decisión

Analítica descriptiva para saber qué pasó, diagnóstica para entender por qué, predictiva para prever qué pasará y prescriptiva para recomendar qué hacer. Las cuatro capas suman.

Arquitectura de datos. Data lake/warehouse con ETL/ELT, catálogos, calidad de datos (completitud, unicidad, consistencia) y interoperabilidad con ENI/APIs. Sin base sólida, no hay IA fiable.

Operativa de modelos (MLOps). Versionado, monitorización de deriva y explicabilidad (SHAP/LIME) para decisiones auditables. Especialmente crítico en el sector público.

Seguridad y privacidad. RGPD, Esquema Nacional de Seguridad y controles de acceso robustos. Pseudonimización para análisis poblacional y minimización de datos en explotación.

IoT y teleasistencia avanzada. Señales de actividad, caídas o confort térmico nutren modelos de riesgo y disparan intervenciones ágiles.

Particularidades por comunidad autónoma: adaptar, no copiar

Cataluña. Alta penetración de SAD y teleasistencia, diversidad urbana-rural y fuerte red municipal. Analítica fina por barrios y coordinación sociosanitaria marcan la diferencia.

País Vasco. Foralidad y Servicios Sociales de Base potentes. Buen terreno para modelos de proximidad y evaluación de resultados con foco comunitario.

Madrid. Gran dispersión de proveedores y libre elección. La estandarización de indicadores y calidad de datos interproveedor es clave.

Andalucía. Extensión territorial y casuística rural-urbana. Planificación de cobertura por comarcas y optimización de rutas tiene alto retorno.

Galicia y Castilla y León. Envejecimiento muy alto y dispersión. Teleasistencia avanzada y SAD flexible para evitar institucionalización evitable.

Canarias y Baleares. Insularidad: logística y tiempos de desplazamiento condicionan intensidades y costes. Modelos por isla y núcleo de población.

Comunitat Valenciana y Navarra. Proyectos de coordinación sociosanitaria y apuesta por datos abiertos. Buen caldo de cultivo para predicción de demanda y evaluación de políticas.

Conclusión práctica: cada CCAA requiere ajustes en supuestos (copago, intensidades, cartera de servicios, conciertos). La analítica se diseña local, no en laboratorio.

Métricas que importan (y convencen a Intervención)

Tiempo medio de valoración y resolución de PIA. Menos días, más equidad.

Tasa de cobertura efectiva. Personas con prestación activada/solicitantes por zona.

Intensidad útil de SAD. Porcentaje de horas efectivamente prestadas (sin cancelaciones ni desplazamientos).

Reingresos a 30 días y urgencias evitables. Indicadores puente con salud para justificar inversión en prevención.

Evolución funcional. Barthel/Lawton, caídas, adherencia a pautas. Resultados, no solo actividad.

Satisfacción y confianza. NPS de personas y familias, que no paga facturas, pero evita titulares incómodos.

Coste por resultado. Euros por punto de mejora funcional o por caída evitada. Lenguaje común con los decisores.

Gobernanza, ética y privacidad: licencia social para operar

La analítica en dependencia solo es sostenible con una gobernanza robusta:

Base jurídica clara. Interés público y prestación de servicios, con DPIA cuando proceda y criterios de minimización.

Anonimización/pseudonimización. Para planificación y evaluación poblacional, sin riesgos innecesarios.

Comités éticos y auditoría algorítmica. Revisiones de sesgos (género, ruralidad, renta) y explicabilidad accesible para profesionales y ciudadanía.

Datos abiertos reutilizables. Metadatos claros y licencias adecuadas. La transparencia multiplica el valor social.

Cómo empezar: 10 pasos prácticos

  1. Define 3 objetivos medibles: p. ej., -20% tiempo de PIA, +15% horas efectivas, -10% reingresos.
  2. Audita datos actuales: fuentes, calidad, accesos, huecos. Documenta carencias.
  3. Elige 1 caso de uso “tractora”: predicción de demanda de SAD a 6 meses, o priorización de valoraciones.
  4. Constituye un equipo mixto: técnica de datos, trabajo social, planificación y proveedor.
  5. Construye un dataset mínimo viable: une SISAAD + padrón + servicio local + geografía.
  6. Prototipa un modelo sencillo y explicable: empieza por regresión/árboles, mide error y deriva.
  7. Crea un cuadro de mando operativo: métricas diarias/semanales, alertas y responsables.
  8. Define gobernanza: roles, permisos, RGPD, registros de acceso y retención.
  9. Pilota en una zona acotada: compara con control, evalúa impacto real y feedback profesional.
  10. Escala y mejora continua: cierra el círculo con formación, manuales y revisión trimestral.

Impacto económico y social: números que sostienen políticas

La analítica no es un coste, es un multiplicador. Optimizar solo un 8-12% de la logística de SAD libera miles de horas al año en una ciudad media. Reducir en un punto porcentual los reingresos hospitalarios a 30 días compensa inversiones tecnológicas modestas. Y mejorar la continuidad del cuidador incrementa satisfacción y reduce incidencias. Todo ello se traduce en mejor calidad de vida y empleo digno en el sector cuidados.

Cómo lo hacemos en Gesad

En Gesad, vivimos esta revolución desde dentro. Nos asociamos con administraciones y entidades del tercer sector para convertir datos operativos en decisiones accionables. Integramos información de SAD, teleasistencia y SISAAD cuando procede, ofrecemos cuadros de mando con KPIs comparables por zona, y habilitamos modelos de predicción de demanda y optimización de agendas que respetan RGPD y el Esquema Nacional de Seguridad. Nuestro enfoque es práctico: prototipar en semanas, medir impacto y escalar sin fricciones. Porque la tecnología solo vale si reduce esperas, mejora la experiencia de las familias y facilita el trabajo de los equipos.

Errores frecuentes y cómo evitarlos

Empezar por la herramienta y no por el problema. Define la pregunta (p. ej., “¿dónde faltarán horas de SAD en 6 meses?”) antes de hablar de software.

Silos y propiedad difusa del dato. Firma acuerdos de intercambio y fija un data owner claro para cada dominio (personas, prestaciones, economía).

Modelos opacos. Sin explicabilidad y validación ética, cualquier ganancia técnica perderá la confianza de equipos y ciudadanía.

Olvidar la última milla. La analítica debe entrar en la agenda diaria del coordinador y la trabajadora familiar, no quedarse en informes bonitos.

No medir impacto. Sin grupo control, línea de base y revisión periódica, no sabrás si la intervención cambió algo.

Del dato a la dignidad: planificar mejor para cuidar mejor

La dependencia no puede esperar a grandes reformas cada década. Con datos bien gobernados y analítica avanzada, hoy es posible afinar políticas sociales que reduzcan tiempos de espera, distribuyan recursos con equidad y sostengan a quienes cuidan. Si diriges un servicio social, trabajas en una entidad o eres parte de una familia afectada, el siguiente paso es simple: elige un problema concreto y pon los datos a trabajar. En Gesad ya lo estamos haciendo; si quieres, lo hacemos juntos. Porque planificar mejor es, en última instancia, cuidar mejor.