El CEO de TikTok promete avances científicos de la IA en los próximos 2–3 años

El CEO de TikTok, Shou Zi Chew, cree que en los próximos dos o tres años la inteligencia artificial permitirá lograr varios descubrimientos importantes en ciencia fundamental. Según sus palabras, la física, la biotecnología y la ciencia de materiales recibirán con alta probabilidad un impulso decisivo. El plazo está dicho y las áreas también. Pero no cita proyectos ni modelos, y tampoco hay resultados que se puedan verificar. Es un pronóstico, no un anuncio.

Qué dijo Chew y qué no dijo

El responsable de la mayor plataforma de vídeo corto ha hecho una valoración que va mucho más allá de su negocio. No habla de feeds de recomendación ni de generación de vídeo, sino de la ciencia como tal. Todo lo que se sabe a partir de la publicación cabe en una lista breve:

• horizonte: dos o tres años;
• áreas: física, biotecnología, ciencia de materiales;
• grado de confianza: «con alta probabilidad»;
• criterio de «descubrimiento importante»: no está definido;
• sistemas concretos, laboratorios y socios: no se nombran.

Sin un criterio, el pronóstico es difícil de refutar. Si se considera descubrimiento cualquier artículo en el que un modelo ayudó a encontrar un candidato a material o a proteína, entonces ya ha ocurrido. Si se espera una nueva teoría física, el plazo de tres años resulta mucho más audaz.

Por qué precisamente estas tres áreas

La elección de Chew no es casual. En estas disciplinas la IA ya acumula resultados notables. AlphaFold, de Google DeepMind, aprendió a predecir la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos, y en 2024 este trabajo recibió el Premio Nobel de Química (Demis Hassabis y John Jumper lo compartieron con David Baker). Otro sistema de DeepMind, GNoME, propuso en 2023 cerca de 2,2 millones de nuevas estructuras cristalinas, de las cuales unas 380 mil se evaluaron como estables. A partir de ahí aparece el cuello de botella: los candidatos hay que sintetizarlos y comprobarlos en el laboratorio, un proceso caro y lento.

Aquí es donde la IA aporta más. Reduce el espacio de búsqueda: en lugar de millones de opciones, los experimentadores trabajan con cientos. La física es más compleja. Dispone de muchos datos procedentes de simulaciones y aceleradores, pero un avance suele significar una idea nueva, no una mejor aproximación.

Quién habla y con qué fin

Chew no es investigador. Es financiero y directivo, y antes de TikTok fue director financiero de Xiaomi. Su declaración se parece más a la postura de un líder del sector que describe hacia dónde va la tecnología que a la valoración experta de un científico. Su matriz, ByteDance, desarrolla modelos propios, entre ellos el chatbot Doubao, y le conviene que la IA se perciba como una herramienta de grandes descubrimientos y no solo como un generador de contenido y recomendaciones.

Eso no hace que el pronóstico sea erróneo. Pero tampoco es motivo para revisar planes: los plazos de este tipo de declaraciones suelen ser optimistas, y la validación de resultados científicos lleva años.

Cómo trabajar con esto

Si trabaja en la industria, fíjese en lo concreto, no en los horizontes. Las preguntas útiles son estas: si el modelo tiene resultados publicados y confirmados por laboratorios independientes; cuántos candidatos llegaron a la síntesis; cuántos de ellos funcionaron. Para las empresas de biotecnología y materiales, la apuesta razonable hoy es integrar la IA en el pipeline de selección, no esperar una «máquina de descubrimientos» ya lista. Para los inversores, la señal de madurez es una sola: el paso de las predicciones a experimentos confirmados. Si en uno o dos años esos casos aumentan de forma notable, el pronóstico de Chew empezará a cumplirse. Si no, quedará una promesa llamativa, pero por ahora vacía.