Hay momentos en la historia en que una promesa de progreso llega con tanto ruido y tanta luz que, al principio, ciega más de lo que ilumina.
Así ocurrió con el genoma humano hace un cuarto de siglo, cuando se anunciaba la era de los blancos moleculares interminables y, en cambio, la industria farmacéutica se encontró con una indigestión de targets poco validados, costos disparados y fracasos en serie.
Hoy, leyendo un análisis muy interesante de Bruce Booth en LifeSciVC, (que animo a leerlo) siento que volvemos a estar en esa misma encrucijada, solo que esta vez el motor se llama inteligencia artificial y la mesa está puesta con una abundancia de candidatos a fármacos que amenaza con ahogarnos antes de curarnos. Y esto es extensivos a todas las areas de conocimiento e investigación.
La IA no es magia. Democratiza el diseño molecular alrededor de lo conocido: targets validados, scaffolds familiares, biología ya cartografiada. Los modelos aprenden de lo que ya existe y, por tanto, multiplican lo que ya existe. Ojo con esto, los que investigan, basicamente indican, que la IA solo copia lo que ya existe, y esto es un gran detalle a tener en cuenta.
El resultado, según Booth, será un tsunami de programas “me-too” acelerados, una competencia feroz por los mismos pacientes, los mismos centros de toxicología y las mismas ranuras clínicas. Más candidatos, más capital arriesgado, más fracasos tardíos. La productividad agregada del sector, esa métrica tan esquiva, puede empeorar en los próximos tres a cinco años precisamente porque la herramienta funciona demasiado bien en el territorio que ya conocemos.
Aqui, hay que hacer un parentesis e indicar que esta mirada es a corto plazo, no significa que la IA en el futuro pueda pasar de copiar a inventar.
Y aquí surge la pregunta: ¿qué hacemos frente a la saturación?
Primero, deberíamos reconocer que la abundancia no es el problema en sí. El problema es la falta de discernimiento. La IA es un martillo excelente; el peligro está en clavar clavos en todas las paredes al mismo tiempo. Quienes persiguen verdadera novedad (targets first-in-class, modalidades nuevas, sitios de unión nunca explorados) deberán adoptar una postura casi monástica de secreto: patentes más tardías, menos posters, menos publicaciones tempranas, más “trade secrets”. Como dice Booth, hasta Eli Lilly ha decidido no compartir su portafolio de Fase 1. En un mundo donde cualquier modelo puede minar una patente y generar mil variantes en horas, la discreción vuelve a ser una ventaja competitiva.Si todos pierden, no habrá incentivo para desarrollar nuevos adelantos e invertir dinero para ello.
Segundo, recordar que el valor real sigue estando debajo de la superficie. La IA es formidable para optimizar lo conocido; sigue siendo limitada para inventar lo desconocido. Los programas verdaderamente diferenciados seguirán saliendo de la lucha dura en la frontera, no del entrenamiento masivo sobre datos pasados. El inversor, el investigador y el empresario que sepan distinguir entre abundancia de ruido y señal verdadera tendrán, paradójicamente, más espacio que nunca.
Tercero, y esto es lo más humano: no dejarnos hipnotizar por la velocidad. La indigestión es temporal. El genoma, a pesar de sus dolores iniciales, transformó la medicina. La IA también lo hará. Pero el camino no será una línea recta de eficiencia milagrosa; será un periodo de crowding, de capital quemado y de lecciones caras. Quien sobreviva a esa digestión con la mirada puesta en lo genuinamente nuevo, y no en la versión ligeramente mejorada de lo de siempre, habrá ganado algo más valioso que un pipeline lleno: habrá ganado claridad.
Porque al final, lo que importa no es la cantidad de ruido que producimos, sino la calidad de lo que logramos oír cuando el ruido se apaga. La saturación de la IA no es el fin de la invención; es, tal vez, el momento en que la invención vuelve a ser un acto de coraje y de silencio.
Horacio Marcelo Canteros