Anthropic, la compañía estadounidense de inteligencia artificial responsable de Claude, está ampliando su actividad hacia uno de los campos científicos con mayor potencial para los modelos avanzados: la biología. Según un reportaje publicado por Reuters en septiembre de 2026, Anthropic estableció un laboratorio de biología física en el área de la bahía de San Francisco para complementar sus capacidades computacionales con experimentos realizados en el mundo real. La existencia del laboratorio fue confirmada por Eric Kauderer-Abrams, responsable de ciencias de la vida de Anthropic, quien explicó que la empresa realiza parte de sus experimentos en instalaciones propias y otra parte mediante colaboradores externos. El movimiento demuestra que Anthropic pretende que sus modelos no se limiten a analizar información científica, sino que participen en procesos que conecten datos, hipótesis y experimentación.
La decisión de Anthropic resulta especialmente relevante porque una predicción informática no demuestra por sí misma que un fenómeno biológico ocurra en condiciones reales. Un modelo puede analizar información genética, estudiar proteínas o formular hipótesis sobre estructuras moleculares, pero esas hipótesis necesitan ser comprobadas mediante experimentos. Por ese motivo, Anthropic considera que el trabajo experimental continúa siendo una parte indispensable de la investigación científica. La creación de un laboratorio propio permite a la compañía reducir la distancia entre lo que Claude puede calcular y aquello que los científicos pueden verificar físicamente.
La estrategia científica de Anthropic
El laboratorio de Anthropic no aparece como una iniciativa aislada. Durante 2026, Anthropic fue ampliando sus herramientas y programas destinados a investigadores científicos, especialmente en biología y ciencias de la vida. La compañía presentó Claude Science, un entorno diseñado para reunir herramientas utilizadas habitualmente por investigadores y facilitar tareas relacionadas con literatura científica, análisis de datos, programación, genómica, proteómica y biología estructural. Anthropic explicó que Claude Science puede conectar diferentes bases de datos y herramientas para que los investigadores puedan realizar más partes de su trabajo dentro de un mismo entorno.
La estrategia de Anthropic también incluye programas destinados a facilitar que científicos externos utilicen Claude. La empresa anunció una ampliación de su programa AI for Science y comunicó que ofrecería acceso gratuito o con descuento a miles de investigadores durante un año. Anthropic también señaló que proporcionaría créditos de computación para determinados proyectos científicos y que inicialmente había prestado especial atención a las ciencias biológicas. De esta manera, Anthropic busca construir un ecosistema alrededor de Claude y de sus aplicaciones científicas, en lugar de limitarse a vender acceso a un modelo de inteligencia artificial.
Otro elemento de esta estrategia fue la adquisición de Coefficient Bio, una empresa especializada en inteligencia artificial aplicada a la biotecnología. Reuters informó de que Anthropic confirmó la adquisición, aunque la compañía no confirmó públicamente el precio de aproximadamente 400 millones de dólares señalado por otros medios. La operación incorporó experiencia relacionada con herramientas para investigación y descubrimiento de medicamentos. La combinación de esta adquisición, la contratación de personal científico y la creación del laboratorio muestra una evolución de Anthropic hacia una participación más directa en procesos de investigación.
Anthropic y el descubrimiento de proteínas
El interés de Anthropic por la biología está relacionado con la enorme cantidad de información que puede analizarse mediante métodos computacionales. El ADN, las proteínas, las estructuras moleculares y los resultados experimentales generan conjuntos de datos cuya complejidad dificulta su análisis manual cuando se pretende explorar miles o millones de posibilidades. Anthropic considera que Claude puede ayudar a examinar esos datos, identificar patrones, formular hipótesis y coordinar herramientas especializadas. El objetivo no consiste simplemente en pedirle a Claude que responda preguntas sobre biología, sino en integrarlo en procesos científicos más amplios.
Anthropic ya ha comunicado resultados relacionados con el diseño de proteínas mediante Claude. En esos experimentos, Claude fue utilizado para coordinar herramientas especializadas de diseño y predicción de estructuras con el objetivo de crear proteínas capaces de unirse a determinadas moléculas. La empresa comunicó resultados experimentales positivos para varios de esos diseños, aunque se trata de pruebas concretas que no permiten concluir que Claude pueda diseñar de manera general cualquier proteína útil para medicina. Un resultado experimental prometedor constituye un punto de partida para más investigación, no una garantía de que una molécula vaya a convertirse en un tratamiento.
El nuevo laboratorio de Anthropic permite llevar este enfoque un paso más allá. En lugar de detenerse cuando Claude encuentra una hipótesis interesante, los investigadores pueden utilizar instalaciones experimentales para comprobar determinadas predicciones. Anthropic ha explicado que su grupo de investigación en biología fundamental pretende utilizar Claude para explorar grandes conjuntos de datos de ADN, identificar familias de proteínas todavía no caracterizadas, generar hipótesis y ponerlas a prueba. La combinación de inteligencia artificial y laboratorio constituye así el núcleo de la nueva estrategia científica de Anthropic.
El laboratorio de Anthropic y la experimentación
Una de las cuestiones centrales de la estrategia biológica de Anthropic es que los modelos de inteligencia artificial no sustituyen automáticamente al laboratorio. El responsable de ciencias de la vida de Anthropic explicó a Reuters que, para hacer biología, la prueba definitiva continúa siendo el trabajo experimental. Esto significa que Anthropic reconoce una limitación fundamental de los modelos: pueden procesar información y generar predicciones, pero la validez de esas predicciones debe comprobarse físicamente. La existencia del laboratorio responde precisamente a esa necesidad.
La investigación biológica puede ser especialmente complicada porque los sistemas vivos presentan variables que no siempre pueden representarse de manera completa mediante un modelo computacional. Una proteína puede adoptar determinadas estructuras, interactuar con otras moléculas o presentar propiedades diferentes de las previstas. Una secuencia genética puede parecer relevante desde el punto de vista estadístico y, sin embargo, no producir el efecto esperado en un experimento. Por ello, Anthropic necesita combinar la capacidad de cálculo de Claude con científicos capaces de interpretar los resultados y decidir qué hipótesis merece ser comprobada.
Anthropic también ha reconocido que la automatización completa de un laboratorio presenta dificultades. Aunque la compañía está explorando la utilización de agentes de inteligencia artificial con instrumentos científicos, algunos procedimientos de biología molecular requieren flexibilidad y decisiones que no siempre pueden reducirse a una secuencia fija de instrucciones. En consecuencia, el laboratorio de Anthropic no debe entenderse como una instalación en la que Claude trabaja de forma completamente autónoma. Los científicos humanos continúan desempeñando un papel fundamental en la selección de experimentos, la interpretación de resultados y la supervisión del proceso.
El primer resultado biológico anunciado por Anthropic
El ejemplo más concreto de esta estrategia llegó el 23 de septiembre de 2026, cuando Anthropic anunció los primeros resultados de su nuevo grupo de investigación biológica. Según Anthropic, Claude identificó un sistema enzimático que no había sido caracterizado previamente y que presenta características relacionadas con secuencias repetitivas de ADN. La compañía denominó a este sistema “array-associated reverse transcriptases”, abreviado como ART, y explicó que posee propiedades que recuerdan parcialmente a determinados sistemas biológicos relacionados con CRISPR. Anthropic presentó el hallazgo como un ejemplo temprano de cómo un modelo de inteligencia artificial puede contribuir a una investigación biológica experimental.
El proceso descrito por Anthropic muestra una diferencia entre utilizar inteligencia artificial como buscador de información y utilizarla como herramienta de investigación. Los agentes de Claude analizaron más de 200.000 transcriptasas inversas y redujeron progresivamente el conjunto de candidatos hasta identificar sistemas considerados especialmente interesantes. Anthropic informó de que alrededor de 950 agentes participaron en el trabajo durante aproximadamente 21 horas y utilizaron unos 210 millones de tokens. Estas cifras proceden de la propia empresa y describen un experimento concreto, por lo que no deben interpretarse como una medida general de la capacidad de Claude para realizar cualquier investigación científica.
La parte experimental fue necesaria para comprobar las predicciones. Anthropic señala que sus investigadores produjeron y analizaron los elementos identificados por Claude y que los resultados permitieron confirmar determinadas características del sistema. Sin embargo, Anthropic también reconoce que todavía no conoce completamente cuál es la función biológica del sistema ART. Los experimentos continúan porque identificar una estructura potencialmente novedosa es solo el comienzo de una investigación mucho más extensa.
Anthropic todavía no ha creado un medicamento
El caso de ART permite establecer una diferencia fundamental entre investigación biológica y desarrollo farmacéutico. Que Anthropic identifique una proteína, una enzima o una posible diana biológica no significa que haya descubierto un medicamento. Para que una sustancia pueda convertirse eventualmente en un tratamiento es necesario estudiar su seguridad, actividad, estabilidad, metabolismo, dosis y comportamiento en sistemas biológicos cada vez más complejos. Posteriormente, los candidatos que superan las etapas preclínicas deben someterse a ensayos clínicos y a una evaluación regulatoria.
Por esa razón, sería incorrecto describir a Anthropic como una compañía que ya está produciendo medicamentos mediante inteligencia artificial. Lo que Anthropic está desarrollando actualmente es una infraestructura de investigación destinada a acelerar determinadas fases iniciales del descubrimiento científico. La propia compañía ha descrito su nuevo laboratorio como un espacio dedicado a la investigación de biología fundamental y ha presentado sus resultados sobre ART como resultados iniciales. Cualquier conexión entre estos descubrimientos y futuros tratamientos médicos pertenece todavía al terreno de la investigación y no puede considerarse un resultado clínico demostrado.
La industria farmacéutica presenta además tasas de fracaso elevadas durante el desarrollo de nuevos medicamentos. Muchos candidatos que parecen prometedores en etapas tempranas no llegan a convertirse en productos aprobados debido a problemas de seguridad, eficacia, fabricación u otras dificultades. Por eso, incluso si Anthropic consigue acelerar la identificación de nuevas proteínas o moléculas, todavía sería necesario determinar si esa velocidad adicional se traduce en mejores resultados durante las etapas posteriores del desarrollo farmacéutico. Esa cuestión solamente podrá responderse mediante resultados experimentales y clínicos obtenidos durante los próximos años.
Anthropic y las enfermedades difíciles de tratar
Otro de los intereses de Anthropic es la investigación de enfermedades y objetivos biológicos que tradicionalmente han resultado difíciles de abordar. Reuters informó de que la empresa pretende explorar áreas que pueden ser consideradas poco atractivas para determinados modelos comerciales tradicionales de desarrollo farmacéutico. En este contexto aparece el concepto de objetivos “undruggable”, utilizado en investigación biomédica para describir dianas que han sido particularmente difíciles de convertir en tratamientos. Sin embargo, no existe información pública suficiente para afirmar que Anthropic haya desarrollado ya un tratamiento contra una enfermedad concreta a partir de esta estrategia.
La posible ventaja de la inteligencia artificial estaría en la fase de exploración. Un sistema como Claude puede examinar grandes cantidades de información y coordinar diferentes herramientas de análisis, lo que podría ayudar a los científicos a estudiar hipótesis que serían demasiado costosas o lentas de investigar manualmente. Anthropic intenta aprovechar esta capacidad para aumentar el número de preguntas científicas que un equipo puede explorar. El éxito de esta estrategia dependerá, sin embargo, de que las hipótesis generadas por Claude produzcan resultados reproducibles cuando sean sometidas a experimentos.
Anthropic y la seguridad biológica
El avance de Anthropic hacia la biología también plantea cuestiones de seguridad. Las herramientas capaces de analizar secuencias genéticas, proteínas y moléculas pueden utilizarse para investigaciones beneficiosas, pero determinadas capacidades científicas también pueden tener usos indebidos. Anthropic ha reconocido este problema y ha establecido restricciones dependiendo del tipo de modelo y del uso previsto. La empresa ha explicado que algunas consultas profesionales relacionadas con biología y desarrollo de medicamentos permanecen sujetas a controles específicos debido a posibles riesgos de uso dual.
Anthropic también ha indicado que está trabajando con el Gobierno de Estados Unidos para establecer mecanismos de acceso destinados a profesionales de las ciencias de la vida que necesiten utilizar modelos más avanzados. Estas medidas muestran que Anthropic considera que las aplicaciones biológicas requieren controles específicos, especialmente a medida que los modelos adquieren mayores capacidades científicas. Sin embargo, la existencia de políticas de seguridad no demuestra por sí sola su eficacia absoluta, por lo que su funcionamiento deberá evaluarse en la práctica.
El laboratorio físico introduce otra capa de responsabilidad. Anthropic ha indicado que sus instalaciones actuales trabajan con niveles de bioseguridad BSL-1 y BSL-2 y que no manipulan patógenos capaces de infectar a seres humanos. La compañía también ha señalado que mantiene supervisión humana sobre los procesos experimentales. Estos datos delimitan el alcance conocido de las actividades actuales de Anthropic, aunque no permiten anticipar qué tipo de experimentos podría realizar la empresa en el futuro si amplía sus capacidades.
Anthropic y las grandes farmacéuticas
La estrategia de Anthropic se desarrolla mientras la empresa mantiene relaciones comerciales con compañías de la industria farmacéutica y biotecnológica. Reuters informó de que Anthropic trabaja con empresas como Genentech, Bristol Myers Squibb y Novo Nordisk. Para Anthropic, estas colaboraciones permiten que Claude sea utilizado en investigaciones reales dentro de organizaciones que ya cuentan con grandes equipos científicos. Al mismo tiempo, la actividad interna de Anthropic en biología plantea preguntas sobre cómo se mantendrá separada de la información confidencial proporcionada por sus clientes.
Anthropic ha indicado que mantiene separada la información de sus clientes y que no pretende utilizar datos confidenciales de una compañía para beneficiar a otra. Esta cuestión es especialmente importante en el sector farmacéutico, donde los datos sobre moléculas, objetivos terapéuticos, ensayos y candidatos pueden tener un elevado valor comercial. La expansión de Anthropic hacia la investigación propia hace que las políticas de separación de datos sean un componente importante de su relación con las empresas farmacéuticas. Hasta ahora, Anthropic ha presentado sus actividades internas y sus servicios para clientes como áreas diferenciadas.
Un nuevo papel para Anthropic en la ciencia
El caso de Anthropic refleja una transformación más amplia en la industria de la inteligencia artificial. Empresas que comenzaron desarrollando modelos generales están intentando incorporar esos modelos a actividades concretas y procesos profesionales especializados. Anthropic está aplicando esta estrategia a la ciencia mediante Claude Science, programas de apoyo a investigadores, herramientas biomoleculares y ahora un laboratorio propio. El resultado es una compañía que no solo desarrolla modelos de lenguaje, sino que intenta convertirse también en una plataforma utilizada dentro de procesos científicos.
La estrategia de Anthropic puede resumirse como un ciclo que comienza con información científica, continúa con análisis y generación de hipótesis y termina con experimentación. Claude puede analizar bases de datos, coordinar herramientas, comparar resultados y sugerir posibles explicaciones. Los científicos pueden seleccionar las hipótesis más relevantes y comprobarlas mediante experimentos. Los resultados pueden posteriormente utilizarse para generar nuevas preguntas, creando un proceso iterativo en el que Anthropic pretende combinar la velocidad de los modelos de inteligencia artificial con la capacidad experimental de los investigadores.
El anuncio del laboratorio demuestra que Anthropic quiere participar en más partes de ese ciclo. La compañía ya había trabajado en software y herramientas de análisis científico, pero ahora cuenta también con una infraestructura experimental propia. Esto significa que Anthropic puede estudiar directamente algunas de las hipótesis que sus modelos ayudan a generar, aunque todavía depende de científicos humanos y de procedimientos experimentales convencionales. La importancia de esta transición no está en que Anthropic haya eliminado las limitaciones de la investigación biológica, sino en que está intentando utilizar la inteligencia artificial para aumentar la cantidad y velocidad de las preguntas que los investigadores pueden explorar.
La entrada de Anthropic en la investigación biológica representa una ampliación importante de las aplicaciones que la compañía busca desarrollar para Claude. Anthropic ha creado un laboratorio dedicado a la biología fundamental, ha lanzado herramientas específicas para investigadores y ha comenzado a utilizar sus modelos para analizar grandes conjuntos de datos biomoleculares y generar hipótesis experimentales. El anuncio de septiembre de 2026 sobre el sistema enzimático ART proporciona además un primer ejemplo público de una investigación en la que Claude participó desde el análisis computacional hasta la formulación de hipótesis que posteriormente fueron estudiadas en el laboratorio. Aun así, se trata de resultados iniciales y la propia Anthropic reconoce que todavía quedan preguntas importantes por resolver.
El verdadero impacto de la estrategia de Anthropic dependerá de lo que ocurra después de estas primeras demostraciones. La inteligencia artificial puede ayudar a procesar información a una velocidad elevada, pero la investigación biomédica exige comprobar las hipótesis mediante experimentos, reproducir los resultados y superar numerosas etapas antes de que una posible intervención pueda convertirse en un tratamiento. Anthropic todavía no ha demostrado que pueda transformar de forma autónoma sus descubrimientos computacionales en medicamentos aprobados. Lo que sí ha demostrado hasta ahora es que está construyendo una infraestructura destinada a integrar modelos de inteligencia artificial con investigación biológica experimental.
Por ello, el laboratorio de Anthropic debe entenderse como una nueva etapa de una estrategia científica que todavía está en desarrollo. La compañía está intentando convertir a Claude en una herramienta capaz de participar en diferentes fases de la investigación, desde el análisis de datos hasta la generación de hipótesis y el apoyo a la experimentación. Los primeros resultados de Anthropic son relevantes como demostraciones de este enfoque, pero todavía no permiten determinar cuánto cambiará realmente el desarrollo de medicamentos ni cuántos descubrimientos útiles podrán surgir de esta tecnología. Si tu empresa necesita asesoramiento, implementación o soluciones de tecnología de la información para aprovechar de forma estratégica los avances en inteligencia artificial, puedes conocer los servicios de ITD Consulting y escribir a [email protected] para recibir más información.
ES 
EN