La IA, el acelerador que destapa las carencias de infraestructura y datos en la industria ‘biotech’

La inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología experimental para convertirse en un motor de crecimiento dentro del sector biotech y de las ciencias de la vida. El 83% de las compañías del sector que ya han integrado IA reporta aumentos de ingresos superiores al 6%, mientras que el 72% asegura haber obtenido mejoras directas de productividad y el 44% de los líderes del sector opera ya con agentes de IA en producción.

Sin embargo, para muchas organizaciones el desafío más complejo ya no está en incorporar inteligencia artificial ni en desarrollar nuevas tecnologías. Empieza después, cuando esas innovaciones deben salir del laboratorio e integrarse en hospitales, procesos industriales, cadenas de producción o entornos altamente regulados.

Así lo recoge Escalando lo invisible, el nuevo informe elaborado por Incentro, que analiza cómo las empresas biotech, healthtech y deeptech están incorporando inteligencia artificial, datos e infraestructura tecnológica para transformar la investigación científica en actividad económica y crecimiento empresarial.

Las compañías participantes coinciden en una idea: el principal desafío del ecosistema ya no reside en la capacidad de innovar. El verdadero cuello de botella aparece cuando las tecnologías deben abandonar el entorno experimental e integrarse en condiciones reales de operación.

Según el informe, muchas organizaciones descubren que desarrollar una tecnología capaz de funcionar no garantiza que pueda sostenerse, escalar o generar impacto económico en condiciones reales. Factores como la gestión del dato, la infraestructura tecnológica, la trazabilidad, la regulación o la capacidad operativa empiezan a condicionar decisiones que antes dependían casi exclusivamente de la investigación científica.

España entra en una nueva fase de madurez tecnológica

El análisis sitúa este fenómeno en un contexto de crecimiento del ecosistema deeptech español. España cuenta ya con más de 1.000 spin-offs activas vinculadas a ámbitos como la biotecnología, la salud, la energía o los materiales avanzados. Cataluña y Madrid concentran buena parte de esta actividad, aunque regiones como la Comunidad Valenciana, Andalucía o el País Vasco están ganando relevancia dentro del mapa europeo de innovación científica.

«Esta evolución refleja la entrada del sector en una nueva fase de madurez, en la que la competitividad ya no depende únicamente de generar conocimiento científico, sino de convertirlo en soluciones capaces de operar a gran escala», asegura Carlota Brinquis, Managing Director de Incentro Cloud España.

La inteligencia artificial aparece como uno de los principales aceleradores de este proceso. Sin embargo, el informe advierte de que su adopción también está poniendo de manifiesto debilidades estructurales que hasta ahora permanecían ocultas.

Cuando los datos están fragmentados, los procesos dependen de coordinación informal o la infraestructura tecnológica resulta insuficiente, la IA no elimina la complejidad operativa. Al contrario, la hace más visible y obliga a las organizaciones a replantear sus sistemas internos para poder aprovechar todo su potencial.

De la ciencia a la ejecución

El estudio recoge experiencias de compañías españolas que operan en ámbitos como la biotecnología computacional, la medicina personalizada, la salud visual, la nanotecnología o los materiales sostenibles.

Pese a desarrollar tecnologías muy distintas, todas comparten una misma conclusión: los mayores desafíos aparecen cuando la innovación debe convivir con requisitos de escalabilidad, validación, industrialización o regulación.

Entre los casos analizados figura Zymvol, especializada en diseño computacional de enzimas, que ha tenido que adaptar su infraestructura tecnológica para responder al crecimiento exponencial de sus necesidades de cálculo. Biohope, centrada en medicina personalizada e inmunología, ejemplifica la complejidad regulatoria y financiera que supone trasladar una innovación biomédica al sistema sanitario. Por su parte, WIVI Vision muestra cómo la inteligencia artificial puede ayudar a transformar procesos clínicos tradicionalmente subjetivos en sistemas medibles y escalables.

El informe también recoge la experiencia de D-Sight, dedicada al desarrollo de terapias neuroprotectoras para enfermedades de la retina, así como la de Nanostine, dedicada a nanotecnología avanzada, y Benviro, centrada en el desarrollo de bioplásticos biodegradable. Tres ejemplos que ilustran la dificultad de trasladar una innovación científica desde el laboratorio hasta entornos reales de aplicación.

En todos los casos emerge un patrón común: el éxito ya no depende únicamente de la calidad de la ciencia, sino de la capacidad para sostenerla mediante infraestructuras robustas, procesos escalables y modelos operativos preparados para crecer.

Infraestructura, datos e IA, las nuevas prioridades

Según Incentro, el ecosistema biotech y deep science está entrando en una etapa en la que ciencia, inteligencia artificial, infraestructura tecnológica, regulación e industria dejan de funcionar como elementos independientes para convertirse en partes inseparables del mismo proceso de innovación.

La capacidad de gestionar datos, automatizar procesos y desplegar sistemas preparados para trabajar con inteligencia artificial se está convirtiendo en un factor tan relevante como la propia investigación.

Para Incentro, esta evolución refleja una nueva etapa para el ecosistema científico y tecnológico. Una etapa en la que la ventaja competitiva ya no dependerá únicamente de quién descubra antes una tecnología, sino de quién sea capaz de integrar mejor, escalar más rápido y sostenerla durante más tiempo.

La conclusión del informe es clara: la ciencia seguirá avanzando. Lo que está cambiando es todo lo que se necesita alrededor para que ese avance pueda convertirse en impacto real.