La startup de medicamentos con IA Insilico Medicine lanza un 'gimnasio' de IA para ayudar a modelos como GPT y Qwen a ser buenos en ciencia

Insilico Medicine, una compañía estadounidense de descubrimiento de fármacos basada en IA y listada en Hong Kong, está lanzando un nuevo servicio que entrenará modelos de lenguaje grandes de propósito general, como GPT de OpenAI o Qwen de Alibaba, para manejar tareas de biología y química.

Video recomendado

Los modelos generalistas “ fracasan estrepitosamente” en los benchmarks utilizados para medir cómo la IA realiza tareas científicas, dijo Alex Zhavoronkov, fundador y CEO de Insilico, a _Fortune. “Se prueba cinco veces la misma tarea y se puede ver que está muy lejos de lo que es lo más avanzado… Es básicamente peor que aleatorio. Es basura total.”

Mucho mejor son los modelos de IA especializados que se entrenan directamente con datos de química o biología. Pero estos modelos a menudo no permiten que un usuario los prompt en lenguaje sencillo, como puede hacer con los modelos de propósito general, y también carecen de la capacidad para completar tareas más allá de funciones científicas específicas.

Aquí entra el nuevo “Gimnasio Science MMAI” de Insilico, diseñado para convertir un modelo de lenguaje grande generalista en algo que pueda rendir tan bien como los modelos especializados.

El gimnasio es un giro para Insilico, que lo considera parte de su “hoja de ruta a largo plazo hacia la superinteligencia farmacéutica.” La startup forma parte de un grupo de empresas biotecnológicas que intenta usar aprendizaje automático e inteligencia artificial para investigar y diseñar nuevos fármacos. Pero con el “gimnasio,” Insilico ahora apunta a otras empresas de biotecnología y farmacéuticas, ofreciendo entrenar nuevos modelos de IA para ellas.

Insilico entrenará modelos usando una mezcla de conjuntos de datos específicos del dominio, modelos de recompensa y aprendizaje por refuerzo, y afirma que este proceso puede mejorar el rendimiento del modelo hasta 10 veces en comparación con benchmarks clave en química y biología, e incluso acercarse al rendimiento de modelos diseñados específicamente para estas tareas científicas.

Pero, ¿por qué una empresa decidiría entrenar un modelo general en lugar de usar uno especializado? La razón es la flexibilidad: un modelo especializado es muy bueno en una cosa—por ejemplo, descubrimiento de fármacos—pero no puede hacer otras cosas; en contraste, un modelo generalista entrenado, aunque no pueda igualar completamente el rendimiento de un modelo especializado, puede mantener su capacidad para realizar muchas otras tareas. Eso significa que una startup puede confiar en un solo modelo grande, en lugar de en varias modelos especializados.

“Si el modelo es pequeño, empieza a olvidar algunas de las tareas más primitivas para las que fue diseñado,” dice Zhavoronkov. “Si el modelo es grande, no tienes ese problema.”

Zhavoronkov admite que incluso los modelos generalistas que pasan por el gimnasio de Insilico aún no rendirán tan bien como los mejores modelos especializados de última generación. “Para que puedan razonar en términos de simulaciones moleculares, necesitan entender y ver la física. El lenguaje no está realmente diseñado para eso, así que serán un poco peores en comparación con los modelos basados en física de frontera,” explica, aunque espera que eso mejore en los próximos años.

Sin embargo, a medida que los LLMs se vuelvan más comunes—y más startups los adopten—Zhavoronkov dice que quiere que Insilico se convierta en el “entrenador número uno de esos modelos.” Insilico ya ha estado en conversaciones con posibles clientes sobre el programa de entrenamiento, dice; aunque no compartió nombres específicos, afirmó que contactó a “los principales actores de frontera en EE. UU.”

Insilico, Hong Kong y biotecnología

Fundada en 2014, Insilico se apresura a ser una de las primeras startups en lograr que un fármaco diseñado completamente por IA pase por ensayos clínicos y llegue al mercado. Uno de los principales esfuerzos de la startup es un fármaco para tratar la fibrosis pulmonar idiopática, una condición en la que se forma tejido cicatricial en los pulmones, dificultando la respiración. La startup afirmó que logró llevar su fármaco a ensayos clínicos en solo 18 meses, mucho más corto que el promedio de cuatro años para empresas biotecnológicas más tradicionales. El año pasado, el fármaco completó ensayos de fase II, con investigadores concluyendo que los resultados justificaban “una mayor investigación en ensayos clínicos de mayor escala y duración.”

Insilico también apunta a otras condiciones, como la enfermedad inflamatoria intestinal, además de explorar nuevos fármacos contra el cáncer y GLP-1.

En diciembre, Insilico recaudó 2.3 mil millones de dólares de Hong Kong (295 millones de dólares) en su oferta pública inicial, la mayor entrada en bolsa de biotecnología en la ciudad china en 2025. La IPO atrajo a empresas como Eli Lilly, Tencent y Oaktree como inversores clave.

Las acciones de la startup se han disparado desde su debut en la Bolsa de Hong Kong el 30 de diciembre. A 54.75 dólares de Hong Kong (7.02 dólares), al 16 de enero, las acciones de Insilico valen más del doble de su precio de oferta inicial de 24.05 dólares de Hong Kong (3.08 dólares).

El índice Hang Seng Biotech, que sigue a las 30 mayores empresas de biotecnología listadas en Hong Kong, ha subido un 100% en los últimos 12 meses, muy por delante del aumento del 37% registrado por el índice de referencia Hang Seng.

Insilico no es la única startup de IA cuyas acciones en Hong Kong han subido en las últimas semanas. Las acciones de MiniMax, una startup china de IA para consumidores, han aumentado un 160% desde que comenzaron a cotizar el 9 de enero. La diseñadora de chips Biren también ha subido más del 90% desde su oferta pública inicial.

Aún así, los inversores en EE. UU. y en China se preguntan si el auge de la IA puede durar. Mientras Zhavoronkov mantiene un ojo en la posibilidad de que se forme una burbuja de IA en los mercados bursátiles, es optimista de que el descubrimiento de fármacos con IA será más seguro frente a una burbuja que estalla que otras industrias. “La gente puede vivir sin un asistente conversacional o películas generadas por IA. Pero no pueden vivir sin medicamentos.”

Únase a nosotros en la Cumbre de Innovación en el Lugar de Trabajo Fortune 19–20 de mayo de 2026, en Atlanta. La próxima era de innovación laboral ya está aquí y el antiguo manual está siendo reescrito. En este evento exclusivo y enérgico, los líderes más innovadores del mundo se reunirán para explorar cómo la IA, la humanidad y la estrategia convergen para redefinir, una vez más, el futuro del trabajo. Regístrese ahora.