Una molécula diseñada por una IA puede nacer en una pantalla. Para convertirse en un medicamento, aún debe atravesar años de experimentos, ensayos clínicos y negociaciones. Es en ese recorrido donde se libra la batalla económica: ¿quién cobra pronto, quién financia los fracasos y quién conserva una parte de las ventas futuras? Detrás de los anuncios de alianzas espectaculares, la industria organiza más un reparto de la incertidumbre que del tesoro.
Con la vista puesta en septiembre de 2026, esta cuestión vertebra la competencia entre especialistas en IA, biotecnológicas y grupos farmacéuticos. Los ejemplos que siguen se basan en acuerdos y acontecimientos públicos de 2021 a 2024; las evoluciones previstas para 2026 constituyen análisis prospectivos, no resultados consolidados.
Los miles de millones anunciados no son el cheque cobrado
En enero de 2024, Isomorphic Labs, una empresa de Alphabet surgida del ecosistema de DeepMind, anuncia colaboraciones con Eli Lilly y Novartis. Los importes potenciales acumulados se cuentan en miles de millones de dólares. Sin embargo, los pagos iniciales representan una fracción de esa suma. El resto depende de programas de investigación, avances en el desarrollo y éxitos comerciales que quizá nunca lleguen a producirse.
La estructura no tiene nada de excepcional. La colaboración anunciada en 2021 entre Recursion y Roche, junto con Genentech, o la suscrita en 2022 entre Exscientia y Sanofi, ilustran esta lógica. El laboratorio compra acceso a una plataforma y a unos programas, sin pagar de inmediato como si un medicamento ya estuviera validado.
Por tanto, un importe máximo anunciado no equivale ni a ingresos garantizados ni a una valoración científica. A veces suma varios proyectos y pagos distribuidos a lo largo de un periodo prolongado. Para interpretar correctamente un anuncio, hay que examinar cuánto se abona al principio, qué obligaciones son firmes y cuántos programas deben tener éxito para alcanzar el límite máximo.
Tres niveles para repartir el riesgo
El pago inicial: financiar el presente
El pago inicial suele remunerar el acceso a una tecnología, los derechos sobre determinados activos o el inicio de una colaboración. Para una biotecnológica, aporta liquidez sin necesidad de emitir nuevas acciones. También puede servir como señal de credibilidad ante los inversores, aunque no constituye una prueba de eficacia terapéutica.
Pero el cheque tiene una contrapartida. Una exclusividad demasiado amplia puede impedir que la empresa emergente trabaje con otros socios en un ámbito prometedor. Los derechos cedidos sobre varias dianas también pueden inmovilizar parte de su potencial. Así, una financiación bienvenida hoy puede salir cara mañana.
Los hitos: pagar cuando disminuye la incertidumbre
Los pagos por hitos, o milestones, se realizan cuando se producen acontecimientos definidos en el contrato: selección de un candidato, inicio de un ensayo, obtención de una autorización o superación de un umbral de ventas. Cada hito transforma una promesa en un activo mejor documentado. El laboratorio limita su exposición inicial; la biotecnológica mantiene un interés económico en el avance del programa.
Sin embargo, todo depende de la redacción. ¿Quién decide continuar el ensayo? ¿Qué ocurre con el programa si el socio cambia de prioridades? ¿Existen compromisos de desarrollo o derechos de recuperación? Un candidato puede abandonarse por una razón estratégica, sin haber demostrado su ineficacia. Para la biotecnológica, esta distinción importa desde el punto de vista científico, pero no llena la caja.
Las regalías: conservar una parte del futuro
Las regalías dan acceso a una fracción de las ventas, según condiciones que a menudo se detallan poco públicamente. Pueden llegar a ser muy rentables, pero solo después del desarrollo y la comercialización. Su atractivo depende de los territorios cubiertos, de su duración, de las deducciones permitidas y del entorno competitivo. Un porcentaje atractivo sobre un producto que nunca llega al mercado no genera ningún ingreso.
La IA acelera ciertas tareas, no toda la medicina
Identificar una diana, predecir una estructura, proponer una molécula o analizar imágenes celulares: la IA interviene en distintos puntos de la investigación. AlphaFold supuso un avance importante en la predicción de estructuras proteicas, ampliado en 2024 por AlphaFold 3 para la modelización de complejos moleculares. Eso no significa que una interacción predicha vaya a dar lugar a un tratamiento seguro en seres humanos.
El paso por el laboratorio sigue siendo decisivo. Una molécula debe, entre otras cosas, presentar una actividad pertinente, llegar al tejido adecuado y evitar una toxicidad inaceptable. Después llegan los pacientes, con su diversidad biológica y sus tratamientos concomitantes. La entrada en fase II, anunciada en 2023, de un candidato de Insilico Medicine contra la fibrosis pulmonar idiopática representaba un paso importante, no una validación definitiva del modelo de negocio.
Por tanto, la verdadera medida del rendimiento no es solo el número de moléculas propuestas o el tiempo ahorrado en una tarea. También lo son la calidad de los candidatos, su probabilidad de éxito y el coste total de obtener un medicamento. Acelerar la producción de candidatos mediocres puede limitarse a trasladar los gastos a los ensayos.
El poder lo tiene quien puede esperar
En la negociación, la diferencia de liquidez pesa mucho. Un gran laboratorio puede financiar varias apuestas simultáneamente. Una biotecnológica que se enfrenta a un plazo límite para obtener financiación corre el riesgo de aceptar un pago inicial mayor a cambio de menos derechos futuros. El reparto del valor refleja entonces tanto la relación de fuerzas financiera como la calidad del algoritmo.
El socio farmacéutico también aporta capacidades difíciles de sustituir: desarrollo clínico, conocimientos regulatorios, fabricación y acceso al mercado. Por su parte, una empresa emergente refuerza su posición si dispone de datos experimentales exclusivos, una plataforma validada en varios proyectos o un activo lo bastante avanzado como para suscitar varias ofertas.
Datos y patentes: el valor oculto del contrato
El producto no siempre es el único activo importante. Una colaboración genera resultados experimentales, incluidos fracasos, que pueden mejorar los modelos posteriores. ¿Quién puede reutilizar esos datos? ¿Conserva el especialista en IA el derecho a entrenar su plataforma con ellos? ¿La exclusividad abarca una molécula, una diana o todo un campo terapéutico? Estas cláusulas pueden determinar su competitividad futura.
Las patentes también siguen siendo fundamentales, pero hay que distinguir entre la protección de una molécula, de un uso y de un método. La contribución de la IA no exime de los requisitos de patentabilidad ni de la necesidad de establecer correctamente la autoría humana de la invención según la jurisdicción. Un descubrimiento difícil de proteger puede tener interés médico sin ofrecer la rentabilidad que esperan los inversores.
¿Y ahora qué? De cara a septiembre de 2026 y más allá, el escenario al que convendría prestar atención sería una selección más exigente de las plataformas: menos remuneración por la mera promesa algorítmica y más por resultados experimentales reproducibles y activos diferenciados. Las biotecnológicas capaces de financiar su autonomía podrían conservar más derechos; las demás, priorizar la liquidez inmediata. El ganador no será necesariamente quien diseñe más rápido una molécula, sino quien transforme esa ventaja en evidencia clínica y conserve, al mismo tiempo, una parte negociada de su valor.