La Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como el nuevo catalizador que está redefiniendo la biotecnología, transformando radicalmente el descubrimiento de fármacos, la edición genética y la medicina personalizada. Lo que previamente requería años de experimentación ahora puede ser simulado en horas gracias a las redes neuronales. Aunque sus raíces se remontan a los años cincuenta, la IA se convirtió en un componente estructural de la biotecnología moderna tras el Proyecto Genoma Humano en 2003, debido a la necesidad de procesar miles de millones de datos genéticos. El avance clave ocurrió en la década de 2010 con el aprendizaje profundo, llevando a hitos como AlphaFold de DeepMind, que predijo la estructura tridimensional de más de 200 millones de proteínas, permitiendo descubrimientos guiados por datos en lugar de hipótesis humanas. Además, la IA integra datos genómicos y clínicos para optimizar terapias individualizadas y mejorar la precisión en la edición genética mediante herramientas como CRISPR-Cas9.

Esta revolución tecnológica conlleva importantes desafíos, ya que la biotecnología se ha vuelto una industria intensiva en datos, lo que plantea serios dilemas éticos, legales y sociales en torno a la privacidad y seguridad de los datos genómicos personales. A nivel regulatorio, organismos como la FDA y la EMA están desarrollando directrices específicas, mientras que la UE avanza con su Ley de Inteligencia Artificial para garantizar la transparencia y seguridad de los sistemas biomédicos. Otros obstáculos incluyen los riesgos de sesgo algorítmico por el uso de datos no representativos, conflictos por la propiedad intelectual de las invenciones creadas por sistemas autónomos, y la fiabilidad de los resultados obtenidos a partir de datos sintéticos o simulaciones como los "gemelos digitales". Finalmente, el mayor obstáculo para la adopción total de la IA es de naturaleza humana y cultural, pues existe una brecha entre el rápido avance tecnológico y la preparación de la fuerza laboral biotecnológica.