El jefe de Arm, Rene Haas, predice que la IA curará el cáncer en esta generación pese a la escasez de chips

Rene Haas, consejero delegado de Arm Holdings —la mayor empresa tecnológica con sede en Reino Unido, diseñadora de los procesadores presentes en cientos de miles de millones de móviles, coches, relojes inteligentes y otros dispositivos en todo el mundo— ha declarado que la inteligencia artificial logrará curar el cáncer dentro de nuestra generación, algo que según él los humanos no conseguirían por sí solos. En una entrevista para el podcast Big Boss Interview de la BBC, Haas explicó que modelar una célula, un ser humano completo o el modo en que un marcador de ADN se ve afectado por el cáncer es hoy "un problema demasiado complejo", no solo para las personas, sino también para los ordenadores que ejecutan sistemas de IA. Sin embargo, sostiene que a medida que se alimenten más modelos a estas máquinas y estas se vuelvan más sofisticadas, "van a resolverlo".

La afirmación no es menor viniendo de quien ocupa también un puesto clave en SoftBank, el grupo japonés propietario mayoritario de Arm, que mantiene además inversiones en compañías como OpenAI. Haas dejó recientemente el consejo de la farmacéutica británica AstraZeneca, en abril, lo que añade contexto a su interés declarado por la intersección entre IA y medicina.

No todas las voces del sector comparten el mismo enfoque sobre cómo llegar a ese objetivo. El profesor Chris Bakal, del Institute of Cancer Research de Londres y consejero delegado de la empresa Sentinal4D, matizó a la BBC que la pregunta relevante ya no es si se debe usar IA, sino qué datos se le proporcionan. Según explicó, en laboratorios como el suyo entrenan los modelos con datos generados a partir de muestras reales de pacientes, no extraídos de internet, y sin necesidad de enormes centros de datos para funcionar. Para Bakal, el futuro de la IA médica no pertenecerá a quien construya el ordenador más grande, sino a quien disponga de las mediciones adecuadas, un enfoque que —afirma— sí puede recortar años en el desarrollo de nuevos tratamientos y aportar beneficios reales a los pacientes.

Más allá de la medicina, Haas anticipó que los chips que diseña Arm impulsarán, en la próxima década, una expansión "a gran escala" de robots humanoides capaces de aprender por sí mismos, con aplicaciones en fabricación, limpieza, seguridad, construcción de puentes y tareas de reparación. Según su planteamiento, gracias a la IA estos robots podrán ver, aprender y reprogramarse para nuevas tareas: un robot programado para hacer camas, por ejemplo, podría aprender también a colocar toallas o vaciar papeleras.

Sobre el impacto laboral, Haas restó dramatismo a los temores de destrucción masiva de empleo, calificando de "algo exageradas" las estimaciones que hablan de sustitución total de trabajadores por máquinas, y defendiendo que ese efecto quedará compensado por la aparición de nuevas oportunidades. En la misma línea optimista, minimizó los temores de una corrección brusca en la valoración bursátil de las empresas de IA, argumentando que existe demanda de IA a largo plazo.

En el terreno del negocio, Haas subrayó que la tecnología de bajo consumo energético de Arm ya se emplea en la mitad de los centros de datos de IA del mundo, lo que ha llevado a la compañía a evolucionar hacia el diseño de sus propios chips. Meta encargó a Arm el desarrollo del llamado chip Arm AGI, lanzado en marzo, cuya demanda —según Haas— ha sido "desorbitada", con pedidos por valor superior a 2.000 millones de dólares desde su salida al mercado.

Ese crecimiento choca, no obstante, con un cuello de botella que el propio Haas identifica como el principal freno actual a la expansión de la IA: la escasez de chips necesaria para construir centros de datos. Mencionó los planes para levantar centros de datos "multigigavatio" en Francia y Estados Unidos, así como proyectos para instalarlos incluso en el espacio, y advirtió de que el sector se encuentra "absolutamente" en un entorno de restricción de suministro: harán falta más fábricas de semiconductores (fabs) antes de que sea viable, por ejemplo, poner un centro de datos en órbita.

Preguntado por si el Reino Unido podría fabricar chips en su propio territorio —una posibilidad sobre la que el Gobierno británico ha mantenido conversaciones con la industria—, Haas se mostró escéptico. A su juicio, no es necesario que el país construya fabs propias, ya que estas plantas son muy costosas, requieren mano de obra muy especializada y grandes recursos naturales, y ya existe un ecosistema amplio para ese propósito, en referencia implícita a la concentración actual de la fabricación en torno a la taiwanesa TSMC.

La entrevista también aborda la relación de Arm con el Reino Unido, un asunto sensible desde que la compañía fue vendida a inversores japoneses en 2016 y salió a bolsa de forma parcial en el Nasdaq de Nueva York en lugar de en Londres, una decisión que varios responsables gubernamentales británicos han lamentado públicamente. Haas defendió que la mitad de la plantilla de Arm sigue radicada en Reino Unido y que la empresa continúa siendo, con diferencia, el mayor empleador de Cambridge, ciudad donde tiene su sede.

En conjunto, las declaraciones de Haas combinan un optimismo médico de gran calado —una cura del cáncer impulsada por IA dentro de nuestra vida— con una lectura pragmática de los cuellos de botella industriales que condicionan ese futuro: la disponibilidad de chips, la localización de su fabricación y el reparto geográfico del negocio de Arm entre el Reino Unido, Estados Unidos y Japón. La contrapartida científica aportada por el profesor Bakal recuerda, sin embargo, que el avance real en oncología dependerá menos de la potencia computacional bruta y más de la calidad y especificidad de los datos clínicos con los que se entrenen los modelos, un matiz que templa el alcance de una predicción que, por lo demás, no fue acompañada de plazos, mecanismos concretos ni evidencia clínica adicional en la entrevista.