La industria de la inteligencia artificial enfrenta un dilema estructural: los laboratorios de frontera deben simultáneamente generar un avance de investigación disruptivo y escalar un negocio rentable, una combinación con una probabilidad estadística de 1 a 10.000. Este artículo propone adoptar el modelo de desarrollo farmacéutico, donde la investigación de alto riesgo se separa de la producción comercial. En la industria farmacéutica, las biotechs pequeñas asumen el riesgo de la investigación y son adquiridas por grandes farmacéuticas si el resultado es positivo, permitiendo a estas últimas centrarse en la distribución a gran escala. Para la IA, esto se traduce en mecanismos de financiación 'pull' o pre-registrados, donde las empresas de IA se comprometen a adquirir o adquirir a los neolabs si se cumplen objetivos específicos de rendimiento. Este enfoque reduce la incertidumbre para los inversores, alinear los incentivos entre la investigación y el mercado, y acelera el desarrollo de capacidades críticas, como nuevos paradigmas de entrenamiento o datasets especializados, que son costosos y difíciles de replicar para las grandes corporaciones.
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