Antrópico gigante de la IA y el director ejecutivo Dario Amodei han afirmado repetidamente que los modelos de la empresa revolucionarán la biología y el descubrimiento de fármacos. Pero en su presentación de oferta pública inicial el lunes, Anthropic dio una nota más humilde, reconociendo su falta de experiencia en experimentación física y los posibles peligros del desarrollo de fármacos. Dondequiera que vaya, parece que llevará algún tiempo llegar allí.
Hace dos años, Amodei escribió que estaba “abierto” a la idea de que los sistemas de IA pudieran producir mil años de progreso en biología en sólo cinco a diez años. En agosto, dijo en X que “Anthropic está intensificando sus esfuerzos muy rápidamente en biología y medicina”. En el mismo post, predijo que la IA hará posible curar la mayoría de las enfermedades humanas en los próximos cinco a diez años y prometió una “aluvión de medicamentos acelerados por la IA”. La empresa también promovió el descubrimiento de una enzima “similar a Crispr” por parte de Claude en septiembre.
Si bien la nueva presentación de IPO todavía promociona la capacidad de la IA para “acelerar profundamente la tasa de progreso en biología y medicina” y comprimir “décadas de progreso científico en años”, se muestra reservado sobre cómo convertirá el potencial en realidad.
La compañía dice que sus equipos “necesitan experiencia de primera mano en la investigación científica y el descubrimiento de fármacos” y que sus actividades en ciencias biológicas requerirán que “participe en actividades fuera de nuestra experiencia histórica como organización de investigación y software”. Eso incluye manipular materiales potencialmente peligrosos, operar equipos de laboratorio y cumplir con una serie de regulaciones.
Anthropic también bajó el tono de su lenguaje sobre su descubrimiento de enzimas, diciendo que “podría tener el potencial de convertirse en una nueva herramienta biotecnológica, tal vez para la edición de genes”. (Cursiva agregada para énfasis.) Los investigadores le dijeron anteriormente a WIRED que eran escépticos sobre el valor y la utilidad del descubrimiento de la enzima, y un científico que había estado estudiando estas enzimas exactas comenzó a sospechar que Claude usó su investigación. (La compañía dijo que ni su modelo ni su equipo de biología molecular habrían tenido acceso a este material).
La presentación de la OPI indica que Anthropic ya no se ve a sí misma únicamente como un proveedor externo de herramientas de inteligencia artificial para la industria biotecnológica; considera el descubrimiento de biotecnología como una parte central de su modelo de negocio. Y como todas las empresas de biotecnología, se enfrenta al largo plazo del desarrollo de fármacos. Cualquier descubrimiento asistido por IA aún debe investigarse en un tubo de ensayo, luego en animales y, finalmente, en personas. Incluso si la IA pudiera ayudar a determinar qué nuevos fármacos u objetivos funcionarán en humanos frente a aquellos que probablemente no funcionen, todavía se necesitarán años de pruebas para demostrar su seguridad y eficacia.
Anthropic reconoce estos desafíos en su presentación. “Cualquier fármaco candidato u otro descubrimiento resultante de estos esfuerzos enfrentaría los largos, costosos e inciertos procesos regulatorios y de desarrollo característicos de la industria de las ciencias biológicas, y es posible que nunca genere ingresos”, dice el documento. (Por su parte, Amodei defendió en su publicación del X de agosto la necesidad de simplificar las regulaciones para la próxima ola de medicamentos generados por IA).
Los documentos presentados ante la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos son generalmente más cautelosos que las declaraciones hechas por las empresas o sus ejecutivos, dados los riesgos legales de exagerar las reclamaciones a los posibles inversores. Y la IPO deja claro que la empresa cree que su tecnología impulsará avances revolucionarios.
Pero a medida que Anthropic avance hacia el descubrimiento biológico, se enfrentará al mismo enigma que otras empresas de biotecnología: demostrar su valía en ensayos que no pueden acelerarse simplemente agregando computadoras.