Anthropic adapta su chatbot Claude a flujos de trabajo científicos para acelerar análisis y revisión bibliográfica. Grandes farmacéuticas ya reportan ahorros drásticos de tiempo; la compañía promete trazabilidad, menos “alucinaciones” y controles regulatorios.
Anthropic está apostando con fuerza por la ciencia de la vida: la startup de IA con sede en San Francisco anunció que está integrando Claude en sistemas que ya usan los investigadores —desde plataformas de gestión de laboratorio hasta bases de datos biomédicas y herramientas de análisis genómico— para automatizar tareas que consumen tiempo, como el análisis de datos y la revisión de literatura.
La compañía, valuada en U$S 170.000 millones en septiembre, pone sobre la mesa casos concretos. Novo Nordisk empleó el modelo de Anthropic para reducir documentación de estudios clínicos de más de 10 semanas a 10 minutos, mientras que Sanofi declaró que la mayoría de sus empleados usan Claude a diario. Esos ejemplos sirven como carta de presentación en un sector donde la velocidad y la precisión de la información pueden acortar ciclos de descubrimiento y despliegue.
Eric Kauderer-Abrams, responsable de life sciences en Anthropic, resume la ambición:
«Lo que persigo es llevar a los biólogos la experiencia que tienen los ingenieros de software [con la generación de código]», dijo Eric Kauderer-Abrams. «Puedes sentarte con Claude y proponer ideas, generar hipótesis juntos.»
Anthropic basa su ventaja competitiva, según Kauderer-Abrams, en herramientas como Claude Code, su módulo de programación, que la compañía sostiene supera a alternativas de la competencia. Esa pericia en generación de código se traduce en flujos de trabajo científicos más fluidos: desde escribir scripts de análisis hasta automatizar pasos estándar en pipelines de datos biomédicos.
Seguridad, verificación y límites
El movimiento de Anthropic no es un salto improvisado. La empresa enfatiza que ha trabajado para reducir las “alucinaciones” —errores factuales de los modelos— y ofrecer trazas de auditoría que permitan verificar cada insight contra las fuentes originales, un requisito crítico para cumplimiento regulatorio en investigación clínica y farmacéutica. También han implementado salvaguardas éticas: Anthropic prohíbe solicitudes relacionadas con agentes prohibidos con potencial uso en armas químicas.
Kauderer-Abrams puntualiza la diferencia de enfoque frente a otros grupos que “hacen ciencia” directamente:
«Nos enfocamos mucho más en amplificar las capacidades de científicos individuales y en construir herramientas que aceleren sus flujos, en lugar de hacer la ciencia por ellos.» —Eric Kauderer-Abrams.
El interés de Anthropic llega en un momento donde otros actores han lanzado iniciativas similares: OpenAI y Mistral han creado unidades enfocadas en investigación científica; Google presentó herramientas de “co-scientist” y su modelo Gemma participó en descubrimientos recientes en oncología, según comunicados públicos. La convergencia de inversiones masivas y datos biológicos públicos (genómica, secuencias proteicas) abre la vía para adaptar modelos a tareas científicas específicas.
Realidad y límites
Pese al optimismo, Anthropic reconoce que la promesa de la IA en biomedicina aún enfrenta cuellos de botella: hasta la fecha no hay fármacos descubiertos por IA que hayan logrado aprobación universalmente atribuible a esos métodos, y muchos candidatos han fallado en ensayos clínicos. Uno de los grandes desafíos es disponer de datos suficientes y de calidad para crear algoritmos generalistas capaces de resolver problemas diversos en biología.
Para equipos R&D y CTOs en farmacéuticas y biotechs, la recomendación práctica es clara: pilotar integraciones de Claude en flujos concretos (documentación clínica, curación de literatura, generación de scripts reproducibles) mientras se exige trazabilidad y validación experimental antes de tomar decisiones regulatorias o clínicas basadas en la IA.
Anthropic entra al laboratorio con promesas y precauciones: ofrece herramientas que amplifican la productividad del científico, promete reducción de errores y control regulatorio, y subraya que su objetivo no es sustituir al investigador sino potenciarlo. En un sector donde el tiempo y la evidencia importan —y donde el margen de error es pequeño— esa proposición será evaluada con estudios externos y, sobre todo, con resultados empíricos reproducibles.
