Este trabajo analiza críticamente el papel de la inteligencia artificial (IA) en la evolución de la medicina de precisión aplicada a la enfermedad hepática esteatósica asociada a disfunción metabólica (MASLD), poniendo el foco en la brecha persistente entre capacidad predictiva y ejecución clínica. Tras una primera etapa dominada por la estratificación diagnóstica y pronóstica, la medicina de precisión se enfrenta ahora al reto de traducir ese conocimiento en decisiones terapéuticas proporcionales, sostenidas y escalables en sistemas sanitarios reales. MASLD se presenta como un escenario paradigmático para evaluar esta transición. Su elevada prevalencia, su curso prolongado y mayoritariamente silente, y su estrecha interrelación con el riesgo cardiometabólico convierten la identificación precoz, la estratificación dinámica del riesgo y la implementación longitudinal del tratamiento en requisitos centrales del cuidado. El trabajo argumenta que, en este contexto, la IA no debe entenderse como una herramienta predictiva aislada, sino como una infraestructura clínica y organizativa capaz de articular detección poblacional, integración de datos del mundo real y apoyo a la toma de decisiones clínicas. Se revisa la evidencia disponible sobre el uso de IA en el diagnóstico precoz mediante historias clínicas electrónicas, en la predicción del impacto a largo plazo combinando riesgo hepático y cardiometabólico, y en la evaluación de la respuesta terapéutica a través de herramientas como la histopatología digital. En particular, se destaca el papel emergente de la IA como infraestructura metodológica que reduce la incertidumbre en la medición de la respuesta, condición necesaria para una futura implementación clínica efectiva. El manuscrito concluye que MASLD marca el inicio operativo de una medicina de precisión habilitada por IA, en la que el éxito no se medirá por la sofisticación tecnológica, sino por la capacidad de organizar intervenciones eficaces, proporcionales y sostenibles en la práctica clínica real.