Un investigador y escritor especializado en políticas de salud sostiene que, en campos como la medicina y la biotecnología, el progreso real no depende tanto de la inteligencia artificial como de cuellos de botella regulatorios, institucionales y económicos. Relata una conversación con un investigador de un laboratorio de IA que defendía que una futura AGI hiperpersuasiva haría irrelevantes los obstáculos políticos y regulatorios, y argumenta en contra de esa visión.
El artículo presenta varios ejemplos del sector biomédico para ilustrar el argumento: la Ley de Eroom, que muestra cómo el número de fármacos aprobados por dólar invertido en I+D ha caído durante décadas pese al aumento de capacidad científica; la situación de Adaptimmune, con terapias transformadoras en cánceres raros que lucha por sobrevivir por los costes de desarrollo; o el caso del "bebé KJ", tratado con una terapia personalizada de edición genética cuyo equipo científico afirma no poder repetir el procedimiento por los costes de fabricación y los requisitos regulatorios.
El autor señala los ensayos clínicos como el principal cuello de botella: consumen unos siete años y más de mil millones de dólares por fármaco. Aunque la IA podría acortar y mejorar esos ensayos, por ejemplo mediante biomarcadores y variables subrogadas con potenciales mejoras de hasta diez veces en tiempo y coste, las restricciones de acceso a datos —como los del NIH— y los procesos de validación con la FDA mantienen los límites fuera del alcance puramente técnico. El texto se completa con un análisis del caso chino, donde reformas regulatorias habrían permitido recortar los tiempos de aprendizaje en humanos y posicionar a las biotechs chinas como origen de más de la mitad de los acuerdos de licencia de grandes farmacéuticas occidentales.