Durante una conversación organizada por el Special Competitive Studies Project (SCSP), Eric Schmidt, presidente del organismo y ex CEO de Google, abordó las implicaciones estratégicas del avance en inteligencia artificial (IA) y su convergencia con la biotecnología. Moderado por Jeanne Meserve, anfitriona del podcast SCSP NatSec Tech, el diálogo cubrió desde los desafíos técnicos hasta los dilemas éticos que plantea esta evolución tecnológica.
Schmidt destacó un ejemplo concreto de integración entre IA y biotecnología: un modelo fundacional entrenado en química conectado a un laboratorio robótico capaz de generar hipótesis para nuevos fármacos. Este sistema prueba automáticamente las combinaciones químicas durante la noche y reinicia el proceso al día siguiente. Según explicó, este enfoque podría permitir identificar todos los objetivos farmacológicos humanos en dos años.
No obstante, advirtió sobre obstáculos estructurales como lo que denominó “el valle de la muerte” en escalamiento biotecnológico: muchas startups logran avances significativos pero carecen de recursos para producir a gran escala debido a limitaciones económicas e infraestructuras insuficientes. El informe elaborado por SCSP propone soluciones técnicas específicas para superar estos cuellos de botella.
En cuanto al estado actual del vínculo entre IA y bioingeniería, Schmidt señaló que depende generacionalmente: mientras investigadores jóvenes integran herramientas basadas en IA rutinariamente —en campos como química o física— aún existen brechas importantes respecto al acceso equitativo a recursos computacionales avanzados fuera del ámbito corporativo.
Sobre modelos lingüísticos actuales como ChatGPT-4 o Claude 3 afirmó que han alcanzado capacidades similares gracias al aprendizaje reforzado con planificación secuencial. Esta técnica permite simular procesos cognitivos complejos mediante árboles decisionales iterativos —un paso hacia sistemas capaces no solo de responder preguntas sino también razonar estrategias completas—.
Schmidt proyecta que dentro del próximo año buena parte del código será generado directamente por algoritmos; incluso se espera alcanzar niveles comparables con matemáticos graduados élite. A más largo plazo —entre tres a cinco años— anticipa el surgimiento potencial de inteligencia general artificial (AGI), definida como equivalente intelectual humano multidisciplinario concentrado en una sola máquina.
Respecto a seguridad nacional subrayó preocupaciones ante posibles usos maliciosos: modelos abiertos podrían ser manipulados para diseñar patógenos modificados difíciles de detectar bajo sistemas actuales. Aunque fabricar agentes biológicos sigue siendo complejo técnicamente hoy día —limitando su uso principalmente a actores estatales— reconoció que uno o dos ciclos tecnológicos adicionales podrían cambiar ese equilibrio defensivo-ofensivo rápidamente.
También criticó recortes presupuestarios recientes dirigidos contra instituciones científicas estadounidenses señalando efectos negativos inmediatos sobre contrataciones académicas e investigación básica financiada federalmente. Advirtió además sobre fuga internacional tanto estudiantil como profesional derivada del clima político restrictivo actual frente al talento extranjero altamente calificado: “Estamos perdiendo nuestra semilla investigadora”, lamentó Schmidt tras describir cómo universidades británicas ya preparan programas especiales para recibir científicos retornando desde EE.UU., desmotivados por incertidumbre regulatoria local.
En términos geopolíticos enfatizó competencia directa con China donde observan inversiones masivas orientadas específicamente hacia liderazgo tecnológico global incluyendo desarrollo abierto compartido públicamente cuyos resultados son adoptados posteriormente también por empresas estadounidenses sin restricciones legales claras actualmente vigentes respecto proliferación algorítmica transfronteriza.
