El año pasado, Google DeepMind ganó el premio Nobel de Química por los nuevos métodos que usan IA para el diseño computacional y la predicción de estructuras de proteínas, a través de la plataforma AlphaFold, la cual es capaz de predecir alrededor de 200 millones de proteínas y acelerar la investigación médica.
Este potencial también se ve reflejado en el crecimiento de las empresas que facilitan la tecnología para impulsar sus aplicaciones. Nvidia, por ejemplo, es consciente de que la biotecnología es la próxima frontera de la IA que deben conquistar, pues primero desarrollaron Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) y ahora esa tecnología es uno de los sectores en donde se pueden aprovechar mejor sus capacidades de procesamiento y computación acelerada.
“Mucha gente piensa que somos una empresa de chips, pero en realidad tenemos una arquitectura de varios sistemas y mientras Nvidia trabaja en el negocio de la atención médica también creamos aplicaciones específicas para aprovechar toda la infraestructura informática compleja que hemos construido”, señala Kimberly Powell, vicepresidenta de atención sanitaria de Nvidia.
El año pasado, por citar un caso, la firma invirtió 50 millones de dólares en Recursion, una start-up con ensayos para acelerar modelos fundamentales en biología y química, pero es importante destacar que otras firmas de capital de riesgo han realizado inversiones en el terreno.
Powell agrega que el avance de la inteligencia artificial representa una oportunidad en el descubrimiento de fármacos asistido por ordenador. Incluso el año pasado la tecnológica presentó dos docenas de microservicios de IAG centrados en la atención médica con los que otras empresas pueden desarrollar sus propias aplicaciones adaptadas a las necesidades de su negocio.
Kimberly Powell resalta que entre los retos por impulsar el uso de la IA en el campo biomédico se encuentra la falta de suficientes investigadores capacitados para manejar la gran cantidad de datos que hay de forma abierta en sectores como la biología o la química, lo cual dificulta las capacidades de entrenar y generar modelos útiles.
De acuerdo con datos de la Fundación Panamericana para el Desarrollo (Fupad), en el mundo hay una escasez de 2 millones de ingenieros, mientras que en México la situación es más crítica, pues se necesitan 5 millones de profesionales para cubrir áreas clave de Tecnologías de la información, IA y biotecnología, entre otras.
La IA en auge
Además de la previsión de avance en la biomedicina, Wurmann aporta que la normalización de la IA en otras industrias es cada vez más tácita, especialmente en temas de ciberseguridad para pymes, grandes empresas, así como la aportación a la experiencia del cliente.
“Vemos una adopción más sólida y consolidada en nuestros clientes. Seguimos trabajando en pruebas de concepto con distintas etapas de maduración”, explica, pero también detalla que los casos de éxito permiten mantener la inversión y el desarrollo de nuevas tecnologías alrededor de la IA, como la robótica y automatización de procesos, algo en donde “apenas estamos rasgando la superficie de su potencial”.
