La revolución de la IA en la industria biotecnológica: desde el descubrimiento de fármacos hasta la medicina personalizada en 2026
Editor
En febrero de 2026, la industria biotecnológica está experimentando cambios sin precedentes a través de la fusión con la inteligencia artificial. El mercado global de fusión AI-bio creció un 44.6%, de 83 mil millones de dólares en 2025 a 120 mil millones de dólares en 2026, superando significativamente la tasa de crecimiento del mercado biotecnológico tradicional del 8.2%. Un aspecto particularmente destacable es que las plataformas de descubrimiento de fármacos basadas en IA están reduciendo el tiempo de desarrollo en un promedio del 70% en comparación con los métodos tradicionales. Esta innovación no solo representa un avance tecnológico, sino que también está reestructurando fundamentalmente los modelos de negocio y el panorama competitivo de las empresas biotecnológicas.
Actualmente, el uso de la IA en la industria biotecnológica se divide en tres áreas principales. La primera es la aceleración del descubrimiento y desarrollo de fármacos, donde la IA se aplica en todo el proceso, desde el diseño molecular hasta la optimización de los ensayos clínicos. La segunda es el desarrollo de tratamientos personalizados, donde la medicina de precisión basada en el análisis genético y los datos del paciente se está convirtiendo en una realidad. La tercera es la optimización de los procesos de fabricación biotecnológica, donde la IA está mejorando el control de calidad y el rendimiento. Estos cambios están afectando directamente los patrones de inversión en I+D de las empresas biotecnológicas, y para el primer semestre de 2026, las inversiones en I+D relacionadas con la IA de las principales empresas biotecnológicas aumentaron un 85% en promedio en comparación con el mismo período del año anterior.
La influencia de la IA en el campo del descubrimiento de fármacos es particularmente notable. Tras el desarrollo de AlphaFold por DeepMind en el Reino Unido, la tecnología de predicción de estructuras de proteínas ha cambiado completamente el paradigma del diseño de fármacos. A enero de 2026, la base de datos de AlphaFold cuenta con más de 200 millones de estructuras de proteínas registradas, y el número de descubrimientos de candidatos a fármacos utilizando esta tecnología aumentó un 120% en comparación con 2025. Scripps Research, con sede en California, EE.UU., anunció que había descubierto un nuevo candidato a tratamiento para el virus mutante del COVID-19 en 18 meses, 6 meses más rápido que los métodos tradicionales, utilizando IA.
Tendencias actuales y logros del desarrollo de fármacos basados en IA
Actualmente, las compañías farmacéuticas globales están aumentando drásticamente su inversión en plataformas de desarrollo de fármacos basadas en IA. Roche, de Suiza, anunció que invertiría 1.5 mil millones de dólares en el sector de descubrimiento de fármacos con IA para finales de 2025, lo que representa el 12% de su presupuesto total de I+D. Johnson & Johnson (J&J) de EE.UU. también anunció que planea invertir un total de 2.5 mil millones de dólares en el desarrollo de nuevos fármacos basados en IA durante tres años a partir de 2026. Detrás de estas grandes inversiones está el hecho de que la IA está mostrando resultados visibles.
Al observar los indicadores de rendimiento específicos, la tasa de éxito en el descubrimiento de candidatos a fármacos utilizando IA ha mejorado más del doble, del 12% con métodos tradicionales al 28%. Además, el tiempo necesario para pasar de la etapa preclínica a la fase 1 clínica se ha reducido de un promedio de 4.2 años a 2.8 años. Moderna, con sede en Massachusetts, EE.UU., anunció que había reducido el tiempo de desarrollo de vacunas para nuevas enfermedades infecciosas de los 10-15 años habituales a menos de 6 meses utilizando su plataforma de desarrollo de vacunas de ARNm basada en IA. Esto se considera un ejemplo claro del potencial de la IA en situaciones de pandemia.
La industria biotecnológica coreana también está participando activamente en esta revolución de la IA. Samsung Biologics, con sede en Songdo, Gyeonggi-do, anunció que había mejorado el rendimiento de producción en un promedio del 15% al introducir un sistema de optimización de producción de biofármacos basado en IA a partir de la segunda mitad de 2025. Además, Celltrion, con sede en Incheon, logró reducir el tiempo de desarrollo de biosimilares de los 7-8 años habituales a 4-5 años al establecer una plataforma de desarrollo basada en IA. Estos logros están desempeñando un papel importante en la obtención de competitividad en el mercado global por parte de las empresas biotecnológicas coreanas.
Lo que es particularmente digno de mención es el crecimiento de las startups biotecnológicas basadas en IA. En el primer trimestre de 2026, la inversión de capital de riesgo en startups AI-bio a nivel mundial alcanzó los 8.7 mil millones de dólares, un aumento del 65% en comparación con el mismo período de 2025. De esta cantidad, aproximadamente el 40% se invirtió en plataformas de descubrimiento de fármacos, el 25% en el desarrollo de tratamientos personalizados y el 35% restante en diagnóstico y optimización de fabricación biotecnológica. En Corea, las startups de desarrollo de nuevos fármacos basadas en IA fundadas por investigadores de KAIST están atrayendo inversiones significativas en rondas de serie B, ganando atención.
La realidad de la medicina personalizada y la medicina de precisión
El campo donde la fusión de la IA y la biotecnología está mostrando los resultados más innovadores es el de los tratamientos personalizados. En 2026, aproximadamente 1.5 millones de pacientes en todo el mundo están recibiendo tratamientos personalizados basados en análisis genéticos con IA, y esta cifra está aumentando entre un 8-10% mensual. En particular, los efectos de la medicina de precisión basada en IA son notables en el campo del tratamiento del cáncer. Según un anuncio del Instituto Nacional del Cáncer (NCI) de EE.UU. en enero de 2026, la tasa de supervivencia a cinco años de los tratamientos personalizados para el cáncer basados en análisis genéticos con IA mejoró un 23% en promedio en comparación con los tratamientos estándar.
El núcleo de estos logros reside en la capacidad de reconocimiento de patrones de la IA. Actualmente, los sistemas de IA pueden analizar simultáneamente cientos de miles de variables, como la información genética del paciente, los datos de hábitos de vida y los registros clínicos, para proponer el tratamiento óptimo. Novartis, con sede en Basilea, Suiza, anunció que había reducido el tiempo de fabricación personalizada para cada paciente de 4-6 semanas a 2-3 semanas en el desarrollo de terapias celulares CAR-T utilizando IA. Esta mejora tiene un impacto directo en la mejora de la tasa de supervivencia del paciente.
Los logros de las empresas coreanas en el campo de la medicina de precisión también son dignos de mención. Macrogen, con sede en Gangnam-gu, Seúl, desarrolló un modelo de predicción de enfermedades específico para asiáticos a través de su plataforma de análisis genómico basada en IA. Este modelo muestra una precisión de predicción un 15-20% mayor para enfermedades crónicas importantes como la diabetes, la hipertensión y la demencia en comparación con los modelos dirigidos a occidentales. Además, en colaboración con el Hospital Universitario Nacional de Seúl en Bundang, está desarrollando un algoritmo de selección de tratamientos personalizados contra el cáncer que refleja las características genéticas de los coreanos para su aplicación clínica.
El tamaño del mercado de tratamientos personalizados también está creciendo rápidamente. El mercado global de medicina de precisión creció un 24.2%, de 95 mil millones de dólares en 2025 a 118 mil millones de dólares en 2026, y la proporción de soluciones basadas en IA dentro de este mercado alcanza el 35%. En particular, la tasa de crecimiento en la región de Asia-Pacífico es notable, con el mercado de medicina de precisión en esta región, centrado en Corea, Japón y China, creciendo un 42% en 2026 hasta alcanzar los 28 mil millones de dólares en comparación con el año anterior. Esto se atribuye a las políticas de fomento de la medicina de precisión de los gobiernos asiáticos y al alto nivel de infraestructura de TI.
Sin embargo, la expansión de los tratamientos personalizados aún enfrenta desafíos. El problema más grande es el alto costo del tratamiento, ya que actualmente el costo de los tratamientos personalizados basados en IA es de 3-5 veces el de los tratamientos estándar. Además, los problemas de privacidad y seguridad de los datos, así como la falta de capacidad de los profesionales médicos para utilizar la IA, también se señalan como desafíos a resolver. En respuesta, los gobiernos y las instituciones médicas de cada país están trabajando en la mejora de los sistemas relacionados y en la formación de personal. El gobierno coreano también anunció un plan de inversión de 200 mil millones de wones durante cinco años a partir de 2026 para la formación de personal especializado en medicina de precisión.
La influencia de la IA también se está expandiendo en el campo de la fabricación biotecnológica. Tradicionalmente, la fabricación de biofármacos es un campo que incluye procesos biológicos complejos y un control de calidad exigente. Sin embargo, la introducción de sistemas de monitoreo y predicción en tiempo real basados en IA ha mejorado significativamente la estabilidad y eficiencia del proceso de fabricación. AbbVie, con sede en Illinois, EE.UU., anunció que había mejorado el rendimiento de producción de biofármacos en un promedio del 18% y reducido la tasa de defectos en un 60% mediante un sistema de optimización de fabricación basado en IA.
Estos logros son significativos para asegurar la estabilidad del suministro y la competitividad de precios de los biofármacos. En particular, tras la pandemia de COVID-19, la importancia de la cadena de suministro de biofármacos se ha destacado, y la optimización de la fabricación utilizando IA se considera una tarea estratégica a nivel nacional. Samsung Biologics de Corea también ha establecido un sistema de fabricación inteligente basado en IA en su tercera planta en Songdo, que comenzó a operar a gran escala a partir de la segunda mitad de 2025. Este sistema asegura la consistencia de la calidad del producto al predecir y ajustar automáticamente las variables del proceso de fabricación mediante el monitoreo de calidad en tiempo real.
Actualmente, la adopción de IA en la industria biotecnológica está impulsada por varios factores clave. El primero es la mejora drástica en el rendimiento de la computación. El avance de la computación de alto rendimiento basada en GPU ha hecho posible la simulación molecular compleja y el análisis de datos a gran escala a un costo realista. El segundo es el aumento explosivo de los datos biológicos. A medida que los costos de análisis genómico continúan disminuyendo, la cantidad de datos biológicos acumulados está aumentando exponencialmente, proporcionando la materia prima necesaria para el aprendizaje de modelos de IA. El tercero es la mejora del entorno regulatorio. A medida que la FDA y otras agencias reguladoras de cada país ajustan las guías de aprobación para dispositivos médicos y tratamientos basados en IA, el camino hacia la comercialización se está aclarando.
Desde el punto de vista de la inversión, el campo de la IA en biotecnología también está mostrando un movimiento activo. En el primer trimestre de 2026, la proporción de inversiones relacionadas con IA en el sector de capital de riesgo biotecnológico global fue del 32%, un aumento de cuatro veces desde el 8% en 2020. En particular, las fusiones y adquisiciones (M&A) de startups biotecnológicas de IA por parte de grandes empresas farmacéuticas están aumentando. Durante todo el año 2025, se llevaron a cabo 12 M&A de biotecnología de IA con un valor superior a mil millones de dólares, con un volumen total de transacciones de 18 mil millones de dólares. Esto muestra que la industria biotecnológica percibe la IA no solo como una herramienta, sino como una competencia central.
Sin embargo, no se pueden ignorar los desafíos que surgen en el proceso de fusión de IA y biotecnología. El problema más importante es la calidad y estandarización de los datos. El rendimiento de los modelos de IA depende en gran medida de la calidad de los datos de aprendizaje, y en el caso de los datos médicos, puede haber grandes variaciones según la institución y el método de recopilación. Además, el problema de sesgo de datos según la raza, el género y la edad también es un desafío a resolver. Actualmente, la mayoría de los modelos de IA médica se desarrollan basándose en datos de occidentales, lo que puede resultar en una menor precisión al aplicarlos a asiáticos. En respuesta, cada país está trabajando en la construcción de bases de datos médicas que reflejen las características de sus ciudadanos.
Los problemas regulatorios y éticos también son consideraciones importantes. En el caso de las soluciones médicas basadas en IA, dado que están directamente relacionadas con la vida de los pacientes, se requiere una verificación estricta de su seguridad y fiabilidad. Sin embargo, debido a la naturaleza de “caja negra” de la IA, a menudo es difícil explicar completamente el proceso de toma de decisiones, lo que puede llevar tiempo y costos considerables para obtener la aprobación de las agencias reguladoras. Además, la protección de la privacidad de los datos de los pacientes y la garantía de la equidad de los algoritmos de IA son preocupaciones continuas. Con la aparición de marcos regulatorios integrales como la Ley de IA de la Unión Europea, las empresas biotecnológicas deben establecer sistemas para cumplir con las regulaciones junto con el desarrollo tecnológico.
Se espera que la fusión de IA en la industria biotecnológica se acelere aún más en el futuro. Los expertos de la industria predicen que para 2030, la IA se utilizará en más del 80% del proceso de desarrollo de nuevos fármacos. Además, junto con la popularización de los tratamientos personalizados, se espera que los tratamientos digitales basados en IA (Digital Therapeutics) también se conviertan en un nuevo motor de crecimiento. Estos cambios reestructurarán el panorama competitivo de las empresas biotecnológicas, y la adquisición de capacidades de IA será un factor clave que determinará la supervivencia y el crecimiento de las empresas. La industria biotecnológica coreana también debe fortalecer sus capacidades de IA y expandir la cooperación internacional para asegurar su competitividad en línea con estas tendencias globales.
