Los Sistemas de Soporte a la Decisión Clínica Inteligente (ICDSS) están cada vez más integrados en los entornos de atención médica para mejorar la toma de decisiones clínicas, la eficiencia y la seguridad del paciente. A pesar de los avances en el soporte de decisiones habilitado por inteligencia artificial, la adopción de ICDSS sigue siendo inconsistente, particularmente en entornos clínicos complejos donde la autonomía profesional, la alineación del flujo de trabajo y la responsabilidad son críticas. Este estudio examina las perspectivas de los proveedores de atención médica sobre ICDSS a través de un enfoque de teoría fundamentada informado por teorías establecidas de Sistemas de Información, incluyendo la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología (UTAUT), el Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM), la Difusión de Innovación (DOI) y el marco de Ajuste Humano-Organización-Tecnología (HOT-fit). Se realizaron entrevistas semiestructuradas con 11 proveedores dentro de una gran organización de atención médica integrada, y los datos fueron analizados utilizando codificación abierta, axial y selectiva. Los hallazgos revelan tres dimensiones interrelacionadas que moldean el uso de ICDSS: la experiencia del proveedor, la utilidad clínica y la adaptación. Si bien se percibieron los ICDSS como valiosos para mejorar la eficiencia, apoyar las decisiones de tratamiento y aumentar la seguridad del paciente, su adopción se vio limitada por la sobrecarga cognitiva, la desalineación del flujo de trabajo, las preocupaciones sobre la calidad de los datos y las amenazas percibidas a la autonomía profesional. La confianza, la explicabilidad y el ajuste del flujo de trabajo surgieron como mecanismos centrales que influyen en el uso selectivo en lugar de la adopción completa. Al enraizar las perspectivas de los proveedores dentro de un enfoque sociotécnico, este estudio amplía las teorías existentes de IS al contexto del soporte de decisiones clínicas habilitado por IA y ofrece perspectivas empíricamente fundamentadas para diseñar ICDSS que se alineen mejor con la práctica clínica.