Durante el BCR Agtech Forum, realizado el martes en la Bolsa de Comercio de Rosario, referentes de tres startups argentinas expusieron cómo la IA reduce los tiempos de investigación y desarrollo de bioproductos.
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta utilizada en el desarrollo de bioproductos. Procesos que antes demandaban entre tres y siete años de investigación, cientos de ensayos y grandes volúmenes de prueba y error, ahora pueden resolverse en meses mediante procesamiento masivo de datos, modelos predictivos y aprendizaje automático.
En el panel “Biología digital: cómo la IA está acelerando el desarrollo de bioproductos”, realizado durante el BCR Agtech Forum en la Bolsa de Comercio de Rosario, Silvana Spinelli (cofundadora de Kresko RNA Tech), Carlos Morgan (jefe de Desarrollo de Negocios de Elytron) y Ramiro Olivera (CEO y cofundador de Cálice) coincidieron en que la IA acelera los procesos de I+D, mejora la precisión de las decisiones, reduce costos y disminuye el riesgo asociado al lanzamiento de nuevas tecnologías.
Spinelli afirmó: “La inteligencia artificial vino para quedarse”. Kresko RNA Tech desarrolla ingredientes funcionales a partir de moléculas de ARN presentes en alimentos y plantas medicinales. La empresa utiliza machine learning y deep learning para analizar secuencias biológicas. Según Spinelli, esto permitió trasladar en menos de un año conocimientos obtenidos en leche hacia más de 10.000 especies vegetales mediante la plataforma “El Canto”. También declaró: “Mi productividad aumentó un 200% durante el último año”.
Elytron utiliza IA para acelerar el desarrollo de productos biológicos basados en microorganismos. La empresa cuenta con un banco de 1.500 cepas. Morgan explicó: “La IA nos da productividad, genera mayor certidumbre y reduce el riesgo. Lo que antes llevaba entre dos años y medio y tres años hoy podemos hacerlo en aproximadamente seis meses”. Agregó: “La incertidumbre baja porque hacemos menos prueba y error y somos mucho más precisos al desarrollar un producto”.
Cálice desarrolla modelado computacional aplicado al agro. Su tecnología construye “redes de ensayos virtuales” que simulan escenarios productivos. Olivera señaló: “Hay correlaciones que sería imposible encontrar con herramientas estadísticas tradicionales”. En un programa de mejoramiento de soja, la empresa identificó el 90% de las variedades comerciales con dos años de datos, cuando el proceso convencional requería entre cuatro y cinco campañas. En un proyecto de maíz, la plataforma detectó el híbrido, la región y las causas de un problema comercial antes de que la empresa conociera los resultados de los ensayos. Olivera resumió: “La información ya está en los datos que generan las compañías”.
Los panelistas coincidieron en que el mayor desafío es regulatorio. Spinelli planteó: “La IA vive en el mundo de los datos, mientras que la regulación sigue funcionando con los tiempos del mundo físico”. Morgan afirmó: “La regulación y la innovación avanzan por carriles distintos”. Olivera propuso que la IA podría agilizar los procesos regulatorios mediante modelos predictivos.
Las tres empresas consideran que la IA es central en la innovación. Spinelli declaró: “No existe la opción de seguir trabajando únicamente con métodos tradicionales”. Morgan sostuvo que “el futuro ya es hoy”. Olivera concluyó: “La productividad que generan los modelos de lenguaje es enorme. Estamos recién rascando la superficie”.