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Dorothy Chou, Director of Policy & Public Engagement de DeepMind, desafió el consenso tecnológico en South Summit: mientras el ecosistema invierte en el enésimo asistente de IA, los verdaderos problemas del mundo esperan soluciones que podrían acelerar la investigación científica en décadas.
Foto de Sanket Mishra
La Arena Stage del South Summit de Madrid no esperaba esta provocación. Mientras el ecosistema tecnológico permanece obsesionado con Large Language Models y asistentes conversacionales, Dorothy Chou, Director of Policy & Public Engagement de DeepMind, llegó con un mensaje que desafía las prioridades actuales de inversión en inteligencia artificial.
“¿Necesitamos otro chatbot?”, cuestionó ante una audiencia habituada a discutir sobre la próxima herramienta de productividad. Su respuesta: un rotundo no. La IA realmente brilla en predicción, problemas complejos y aplicaciones científicas que pueden transformar sectores enteros, no en optimizar respuestas de email.
IA en salud: Diagnósticos en minutos
La ejecutiva de DeepMind presentó casos que minimizan nuestras preocupaciones sobre productividad digital. La endometriosis, que actualmente requiere años para diagnosticarse, podría reducirse a minutos con una resonancia magnética potenciada por IA. Nano-robots navegan por el cerebro humano entregando tratamientos en zonas previamente inaccesibles. En el laboratorio de la Premio Nobel Jennifer Doudna, desarrollan “vacas libres de metano” para combatir el cambio climático.
Pero el ejemplo más impactante es AlphaFold, el sistema que mapeó 200 millones de estructuras proteínicas, acelerando la investigación de Alzheimer, Parkinson y Huntington. “Básicamente ahorramos un millón de años de investigación”, declaró Chou con naturalidad. Un millón de años mientras debatimos sobre herramientas de reuniones virtuales.
Para Chou, la industria debería estar invirtiendo en IA que pueda ahorrar años de investigación científica y resolver los problemas reales del mundo.
¿Por qué la IA científica es más compleja?
Chou aborda una realidad que todo CTO entiende visceralmente: los sectores de mayor impacto –salud, energía, educación, finanzas– son precisamente los más regulados. A diferencia de Google Search, que podía lanzarse directamente al mercado, la IA científica requiere colaboración con expertos del dominio.
“Tienes que conseguir expertos en la sala para entender que funciona correctamente”, explica. Esta realidad familiar para directivos tecnológicos confirma que la implementación de IA en entornos críticos no es plug-and-play. Requiere conocimiento sectorial, comprensión de procesos regulatorios y, sobre todo, paciencia estratégica.
Más allá de los “Wrappers” de IA
Como inversora, Chou aplica sus propios criterios: “En qué inviertes muestra en qué crees sobre el futuro”. Rechaza categóricamente los “wrappers sobre modelos fundacionales” y busca innovación disruptiva real.
Sus casos de inversión ilustran esta filosofía: una empresa británica recomprando candidatos farmacéuticos desechados, utilizando IA para acelerar su llegada al mercado. Una fundadora californiana que estudió la comunicación entre gusanos y el cuerpo humano, desarrollando tratamientos para desórdenes autoinmunes.
Criterios clave para inversión en IA científica:
- Problemas “a prueba de recesión” que solo aumentan su urgencia
- Innovación propietaria en métodos, datos o distribución
- Fundadores con perspectivas únicas que reimaginan sectores completos
Europa lidera en IA científica: Ventajas inesperadas
Europa está mejor posicionada que Estados Unidos para liderar la revolución de IA científica, según el análisis de Chou. Sus argumentos desafían percepciones comunes:
Ventajas estructurales europeas:
- Hogar del Premio Nobel y instituciones de investigación de élite mundial
- Sistema de seguridad social que permite mayor toma de riesgos empresariales
- Sistemas de salud unificados generan datasets más coherentes para investigación
- El dataset de 200 millones de estructuras proteínicas de DeepMind está alojado en el Instituto Europeo de Bioinformática
“En Estados Unidos, si no tienes seguro médico, todo está en riesgo. Aquí, la capacidad para tomar riesgos es mayor”, observa Chou sobre el ecosistema emprendedor europeo.
El déficit de financiación científica
Los números revelan una brecha preocupante en inversión científica global:
- Estados Unidos: $200 mil millones anuales
- China: $80 mil millones anuales
- Reino Unido: $10 mil millones anuales
- Unión Europea: €1.000 millones anuales
“Creo que hay una gran brecha que necesitamos llenar de alguna manera aquí en Europa”, admite Chou. Esta disparidad en financiación podría limitar el potencial europeo en IA científica a pesar de sus ventajas estructurales.
IA científica como indicador de progreso social
La reflexión final de Chou trasciende lo tecnológico: “Cuando hay avances científicos acelerados, lo llamamos renacimiento. Cuando no los hay, lo llamamos edad oscura”.
Esta perspectiva posiciona la velocidad de resolución de problemas complejos no solo como indicador económico, sino como métrica de salud social, curiosidad colectiva y ambición como especie.
La pregunta de Dorothy Chou resuena más allá de South Summit: ¿estamos invirtiendo en el futuro correcto? Mientras el ecosistema tecnológico financia asistentes de productividad, los problemas críticos del mundo –crisis sanitarias, cambio climático, seguridad alimentaria– esperan soluciones que la IA podría acelerar dramáticamente.
La propuesta es clara: mirar más allá del hype de chatbots hacia aplicaciones que puedan diagnosticar enfermedades más rápido, desarrollar energía limpia más eficiente, o acelerar investigación científica en décadas.
La ciencia no es solo una apuesta más inteligente para la IA. Es la apuesta correcta para construir el futuro que necesitamos.
