Europa debe crear su propia Misión Génesis en IA para no quedarse rezagada frente a EE.UU.

Donald Trump ha lanzado lo que sus asesores llaman la mayor movilización de recursos científicos federales desde el programa Apolo. La iniciativa, bautizada Misión Génesis, pretende automatizar el descubrimiento científico integrando bases de datos de proyectos financiados con fondos federales, centralizando la capacidad de computación de los 17 Laboratorios Nacionales estadounidenses y sumando el poder de Microsoft, Google, OpenAI y SpaceX. Es, en esencia, una apuesta por usar inteligencia artificial avanzada para acelerar el dominio tecnológico estadounidense en la próxima década, respondiendo al avance chino en el sector.

Europa observa esta iniciativa con una mezcla de fascinación y preocupación. Javier García Martínez, director del Laboratorio de Nanotecnología Molecular de la Universidad de Alicante y ganador del Premio Nacional de Investigación Juan de la Cierva en 2023, reconoce que el proyecto es ambicioso y técnicamente fascinante, pero genera interrogantes profundos sobre el acceso a los datos generados y qué beneficio extraerán las grandes empresas participantes. Su advertencia es clara: Europa no puede permitirse quedarse rezagada, porque la IA definirá quién lidera la economía en los próximos años. No se trata de copiar la Misión Génesis, sino de diseñar una gran iniciativa europea propia que integre capacidades, recursos y talento.

Desde Bruselas, la respuesta ya está en marcha, aunque a ritmo más cauteloso. En octubre, la Comisión Europea anunció una estrategia dual: extender la IA en la industria y administración pública, y convertir a Europa en potencia mundial de ciencia impulsada por IA. El corazón de esta apuesta es RAISE, un instituto virtual que coordinará datos, capacidad de cómputo y talento para que investigadores europeos aprovechen las ventajas de la IA en salud, clima y energía. El plan reserva 58 millones de euros para atraer y retener especialistas en IA, 600 millones para mejorar el acceso de investigadores y startups a superordenadores, y duplica la inversión anual de Horizonte Europa en IA hasta superar los 3.000 millones de euros. Pero la pregunta que flota en el aire es si será suficiente.

La IA ya está transformando la forma en que se hace ciencia. Gracias a ella se descubrió la abaucina, uno de los pocos antibióticos capaces de eliminar una superbacteria que la OMS considera una amenaza crítica. En materiales, empresas como Kebotix y la alemana ExoMatter emplean modelos predictivos para descubrir catalizadores que licencian directamente a la industria. García Martínez subraya que la IA no solo acelera el descubrimiento científico, sino también su transferencia al mercado, ofreciendo a las empresas una ventaja competitiva decisiva. Para Idoia Salazar, cofundadora del Observatorio del Impacto Social y Ético de la Inteligencia Artificial, no sería ético no usar toda la capacidad de la IA con los datos europeos. Señala que en Europa sigue faltando un apoyo real y decidido a la aplicación de la IA en la ciencia, y que hay demasiada burocracia obstaculizando el camino.

España podría jugar un papel decisivo en una versión europea de la Misión Génesis. El superordenador MareNostrum 5 en Barcelona podría convertir la ciudad en uno de los nodos principales de una red europea de IA para el avance científico. Sin embargo, la cuestión no es solo disponer de capacidad de cálculo, sino saber cómo aprovechar, orientar y coordinar los recursos, el talento y la enorme capacidad científica del continente. Salazar advierte que Europa debe ser ágil o comenzará a rezagarse. Los modelos de gobernanza actuales se desmoronarán, y se necesita dejar de poner parches a estructuras muy tradicionales y anquilosadas.

Pero hay líneas rojas que no deben cruzarse. La ciencia no se reduce a encontrar patrones en datos; también exige detectar anomalías, replantear problemas, elegir entre teorías rivales y convencer a la comunidad científica. Los casos de éxito de la IA como AlphaFold funcionan precisamente porque están integrados en ecosistemas de investigación dirigidos por personas, no porque las máquinas lleven el laboratorio en piloto automático. García Martínez es tajante: la IA es excelente procesando datos y sugiriendo hipótesis, pero la decisión final sobre qué investigar y el impacto social de un descubrimiento debe ser siempre humana. Delegar decisiones clave sin supervisión expone a riesgos de alucinaciones científicas o errores sutiles que podrían propagarse en la literatura científica, en un momento en que la basura creada con IA ya se propaga sin control por las revistas.

También existe el riesgo de que las IAs amplifiquen sesgos existentes, potenciando los campos de los que tienen más datos mientras invisibilizan campos emergentes e ideas que aún no han tenido oportunidad de demostrar su potencial. La respuesta, tanto para García Martínez como para Salazar, pasa por más transparencia y más ciencia abierta. Los sistemas de caja negra deben dejar paso a sistemas auditables, con reglas claras y sometidos a gobernanza pública. A diferencia del modelo estadounidense, donde no están claras las líneas rojas, Europa debe apostar por su propio camino basado en creatividad, imaginación y pensamiento crítico, protegiendo el control democrático y evitando que intereses privados condicionen la agenda científica global.