Nvidia y Eli Lilly dieron a conocer una alianza estratégica que busca acelerar de manera decisiva el desarrollo de medicamentos mediante el uso avanzado de inteligencia artificial (IA). El acuerdo contempla la creación de un laboratorio de co-innovación en Silicon Valley, con una inversión conjunta que podría alcanzar los u$s1.000 millones durante los próximos cinco años.

El anuncio se realizó durante la Conferencia de Salud de J.P. Morgan, uno de los encuentros más influyentes del sector, y marca un paso relevante en la convergencia entre tecnología de alto rendimiento y biomedicina. El objetivo central es claro: reducir tiempos, costos y riesgos en la investigación y desarrollo de nuevos tratamientos.

Tecnología e industria farmacéutica, más cerca que nunca

Reconocida por haber impulsado el crecimiento global de la IA moderna, Nvidia aporta su liderazgo en procesamiento acelerado, GPU y arquitecturas diseñadas para entrenar modelos complejos a gran escala. Aunque su nombre suele asociarse a centros de datos y supercomputación, la compañía viene ampliando su presencia en el sector salud con soluciones específicas para investigación biomédica.

Del otro lado, Eli Lilly, una de las farmacéuticas más tradicionales del mundo, suma su enorme experiencia clínica y de laboratorio. Fundada en 1876, la empresa ha sido protagonista en el desarrollo de tratamientos para enfermedades como diabetes, cáncer y trastornos neurodegenerativos, y en los últimos años intensificó su apuesta por la IA aplicada a la investigación farmacéutica, incluso con infraestructura computacional propia de altísimo nivel.

A diferencia de una relación comercial clásica, el nuevo laboratorio funcionará como un espacio compartido, donde científicos, ingenieros y médicos trabajarán de manera integrada, combinando datos reales, modelos predictivos y experimentación directa.

Acortar años de desarrollo, el gran desafío

Desarrollar un medicamento sigue siendo un proceso largo y costoso: puede llevar más de diez años y demandar inversiones multimillonarias, con un alto porcentaje de fracasos en el camino. La inteligencia artificial aparece como una herramienta clave para cambiar esa ecuación.

Según estimaciones del sector, la aplicación sistemática de IA podría reducir los costos de I+D entre un 30% y 40% y acortar varios años los tiempos de llegada al mercado. Desde Nvidia señalan que muchas de las demoras actuales se deben a tareas repetitivas y a la limitada capacidad humana para analizar volúmenes masivos de datos en poco tiempo.

La IA, aclaran ambas compañías, no busca reemplazar a los investigadores, sino potenciar su trabajo: analizar millones de moléculas posibles, simular interacciones biológicas complejas y priorizar las opciones con mayor probabilidad de éxito.

Para los pacientes, el impacto potencial es enorme. El uso de IA puede traducirse en tratamientos más rápidos, más precisos y, en el futuro, medicamentos personalizados, ajustados a características genéticas o biológicas específicas. Además, abre nuevas oportunidades para investigar enfermedades raras o complejas, que hoy suelen quedar relegadas por sus altos costos y largos plazos de desarrollo.

Desde el punto de vista empresarial, la ganancia no es solo económica. Acortar ciclos de desarrollo implica menor riesgo financiero, mejor asignación de recursos y una ventaja competitiva clara en un mercado cada vez más exigente. Para los laboratorios, integrar IA de forma estructural puede marcar la diferencia entre liderar la innovación o quedar rezagados.

El laboratorio se instalará en la San Francisco Bay Area y combinará lo que se conoce como “laboratorios húmedos” (experimentos biológicos reales) con “laboratorios secos” computacionales. Esta integración permitirá un aprendizaje continuo, donde los datos experimentales alimentan a los modelos de IA, y las predicciones digitales guían rápidamente nuevos ensayos físicos.

Según explican las compañías, esta retroalimentación constante busca cerrar la brecha entre una idea científica y su validación práctica, un paso clave para acelerar la llegada de nuevos medicamentos al sistema de salud.