La empresa que dice que la IA va a curar enfermedades compró pipetas.

LA VENTAJA - EDICIÓN 010

Martes 22 de septiembre de 2026

¡Hola! Bienvenido/a si eres nuevo/a. Esto es lo que trae la edición de hoy:

• 📊 EL DATO: Claude escribe el 80% del código de Anthropic. Las pruebas para revisarlo crecieron 25 veces.

• 🎯 EL TEMA: Anthropic diseña proteínas por US$150 y, aun así, construyó un laboratorio de verdad. Por qué la pantalla es un borrador.

• 📋 EL TUTORIAL: los tres interruptores para que ChatGPT, Claude y Gemini dejen de entrenar con lo tuyo. Diez minutos.

• 🤯 MINDBLOWN: un mensaje de radio alemán de 1918 que nadie había podido leer.

• 📡 EL RADAR: Gemini entró a tres empresas reales, 224 personas que se robaron a sí mismas, y quién lee tus chats de ChatGPT.

• 🌴 FUERA DE LA OFICINA: el gerente general de Grupo Alemana nunca levantó la mano en clases. Un podcast sobre eso.

Le pides el informe a la IA a las 9:05. A las 9:15 está listo. A las 18:40 sigue ahí, y nadie lo ha leído.

📊 — EL DATO

25 veces

subieron en seis meses los trabajos de verificación en Anthropic, la empresa que hace Claude. El código que producen sus ingenieros subió 8 veces por trimestre. La cantidad de ingenieros, casi nada.

Lo cuenta su propio blog de ingeniería. Claude escribe cerca del 80% del código de la empresa. Las pruebas automáticas crecieron 10 veces. Y la fábrica que corre esas pruebas (le llaman CI: cada cambio pasa por una batería de tests antes de entrar) creció 25 veces. Su frase: escribir código ya no es la restricción.

Traducción para tu pega: la IA te devuelve el informe en diez minutos. Revisarlo cuesta lo mismo que antes, y ahora tienes ocho informes en vez de uno. El tiempo que ahorraste produciendo se fue en revisar. O peor, no se fue a ninguna parte, porque nadie revisó.

Esta semana anota, en una línea por tarea, cuánto tardaste en pedirle algo a la IA y cuánto en revisar lo que entregó. Si la segunda columna no cabe en tu agenda, esa es la que te estás saltando.

La IA produce. La revisión no se automatizó sola. → el post de Anthropic

🎯 — EL TEMA

La empresa que dice que la IA va a curar enfermedades compró pipetas

Genentech: científicos revisan las placas de un ensayo que Claude coordinó con un brazo robótico y un lector de placas. Foto: Anthropic.

En una línea: Claude diseña proteínas en el computador por US$150. Anthropic construyó un laboratorio físico para comprobar si esas proteínas funcionan de verdad. Ese es todo el cuento, y es la misma lección para cualquier informe que te entregue la IA.

QUÉ PASÓ

Partamos por qué es «diseñar una proteína», porque se dice mucho y se explica poco. Es proponer una molécula con la forma exacta para que se pegue a un blanco: una célula enferma, un virus, una enzima que hay que frenar. Si se pega, ahí empieza un medicamento. Antes eso tomaba años de laboratorio. Hoy una IA propone miles de diseños en pantalla y le pone a cada uno un puntaje de qué tan bien debería pegarse.

El miércoles 17, Anthropic publicó los números de esa parte. Un solo Claude, con una tarjeta gráfica, diseñó proteínas con puntajes tan buenos como los de una campaña anterior que costaba hasta US$10.000 por blanco. Costo total: unos US$150. Pónganle un pin a esa cifra, porque vuelve.

El jueves 18, Reuters contó la otra mitad. Anthropic tiene un laboratorio de biología de verdad en la bahía de San Francisco: pipetas, robots, placas. Ahí se prueba en la mesa lo que la IA diseñó en la pantalla. Lo confirmó Eric Kauderer-Abrams, el jefe de ciencias de la vida de la empresa, con una frase que conviene guardar: «para hacer biología, la prueba final sigue siendo, y va a seguir siendo por un buen tiempo, el trabajo real en el laboratorio». El foco son enfermedades raras, las que a la industria farmacéutica no le conviene atacar.

¿Y para qué necesita un laboratorio la empresa que tiene la IA? Porque el puntaje de la pantalla predice. No confirma. Hasta que alguien mezcla la proteína con el blanco en un tubo, nadie sabe si se pega. Anthropic quiere que Claude también dirija esa parte: desde agosto tiene un estándar para que el modelo opere microscopios y brazos robóticos, y ya lo probó en Genentech. En ese ensayo, el modelo leyó mal un error causado por burbujas y tuvo que entrar una persona.

QUÉ SIGNIFICA

Pero los US$150 vienen con letra chica, y la escribió la propia Anthropic: ninguno de esos diseños se probó en el laboratorio. El puntaje que usaron, le llaman ipSAE, lo describen como «predictivo». La receta se ve perfecta en el papel y nadie cocinó el plato.

Y hay un dato de agosto que muestra el tamaño de esa distancia. Adaptyv Bio, un laboratorio que prueba proteínas por encargo, tomó 1.320 diseños hechos por Claude y los ensayó en la mesa. Se pegaron al blanco 354, un 26,8%. Para la industria es un número bueno, mejor que las competencias anteriores. Pero míralo al revés: tres de cada cuatro diseños que se veían bien en pantalla no funcionaron en la vida real. En uno de los seis blancos, cero. Y la frase de Adaptyv sobre los que sí funcionaron: «no son terapias reales; completaron solo el primer paso».

Ese primer paso es donde la industria lleva años atascada. A abril de 2026 no hay ningún fármaco descubierto por IA aprobado por la FDA. Exscientia abandonó su primera molécula en 2022, BenevolentAI falló en fase 2 en 2023 y Recursion cortó tres programas en 2025. La buena noticia es una sola: Insilico llegó a fase 3 con un medicamento para fibrosis pulmonar.

Acá viene la parte donde normalmente te dirían que Anthropic exagera. Pasa lo contrario. La empresa cuyo CEO escribió que la IA puede comprimir entre 50 y 100 años de progreso biológico en 5 o 10 fue la que compró las pipetas. Cuando el que más cree en el resultado de la pantalla arma un lugar para probarlo en el mundo físico, te está diciendo qué es ese resultado. Un borrador.

La pregunta que se hace todo el mundo es si la IA va a descubrir medicamentos. Esa no la vas a contestar tú. La que sí te toca esta semana es otra: ¿cuál es tu laboratorio? Dónde, en tu pega, el entregable que salió de la IA se choca con algo real que puede tumbarlo.

QUÉ HACES

Digamos que quien lee esto se llama Carolina y es analista de planificación en un banco. Le pidió a la IA la proyección de gastos del trimestre. Salió al tiro, con formato, con supuestos explicados, con un párrafo que dice que el análisis es «robusto». Eso es su proteína en pantalla. Se ve perfecta.

Su laboratorio es aburrido y está a dos clics: el cierre real del trimestre pasado. Si la proyección no cuadra con lo que ya pasó, el modelo se ve muy bien y está malo. Diez filas contra la fuente original. Una llamada a la persona que paga esos gastos.

Lo que hizo Anthropic sirve de regla para cualquier analista: cada entregable que arma la IA necesita su prueba real escrita antes de que salga. Qué dato la confirma o la tumba, quién lo mira y cuándo. Si no puedes escribir esa línea, no tienes entregable, tienes una proteína bonita.

Para no pensarlo cada vez, pégale esto a tu IA al final de cualquier encargo:

Antes de darme el resultado final, agrega una sección que se llame «Prueba real». Dime, en tres líneas:

1. Qué dato o hecho del mundo real confirmaría o tumbaría este resultado.
2. Qué parte no puedes verificar desde acá y por qué.
3. Qué debería revisar yo primero, si solo tengo diez minutos. No me digas que el análisis es robusto. Dime dónde se rompe. Y volvamos al pin. Los US$150 son reales y son una buena noticia. Pero el laboratorio que los va a confirmar cuesta bastante más que eso, y Anthropic lo construyó igual. → el informe de Anthropic · → el laboratorio (Reuters vía TechCrunch) · → los 1.320 diseños de Adaptyv

📋 — EL TUTORIAL

Los tres interruptores

Diez minutos. Sirve con la cuenta gratis, que es la que usa la mayoría.

Todo lo que escribes en ChatGPT, Claude o Gemini puede terminar en dos lugares que no ves: el entrenamiento del modelo que viene, y la pantalla de una persona que revisa conversaciones para mejorarlo. Ruben Hassid, que escribe sobre IA, publicó la lista de lo que hay que apagar. Acá va, verificada contra las páginas de ayuda de cada empresa.

Paso 1. ChatGPT. Configuración → Controles de datos → apaga «Mejorar el modelo para todos». El historial se mantiene. Lo que escribas desde ahora no entrena.

Paso 2. Claude. Configuración → Privacidad → apaga «Ayuda a mejorar Claude». Aplica a las cuentas Free, Pro y Max. Los planes de empresa no entrenan con tus datos. No es retroactivo: lo que ya entró en un entrenamiento, entró.

Paso 3. Gemini. Entra a myactivity.google.com/product/gemini y apaga «Actividad en las apps de Gemini». Con eso encendido, una parte de los chats los lee gente y se guardan hasta tres años. Apagado, se guardan 72 horas y pierdes el historial. Es el precio.

Hasta aquí, lo grande. Los tres que siguen toman dos minutos y se olvidan igual.

Paso 4. La memoria. Es un segundo archivo sobre ti. En ChatGPT: Configuración → Personalización → Memoria. Revísala.

Paso 5. Los links compartidos. Cada vez que compartiste una conversación con un link, creaste una página pública. Bórralos: en ChatGPT, Controles de datos → Enlaces compartidos; en Claude, Privacidad → Chats compartidos.

Paso 6. Lo delicado va en chat temporal. En ChatGPT, el botón «Temporal» arriba a la derecha: no entra al historial, no crea memoria, no entrena, y se borra a los 30 días. En Claude, el modo incógnito.

Y tres reglas que no tienen interruptor. No le pongas pulgar arriba ni abajo a una conversación que no le mostrarías a un desconocido: esa calificación se guarda y puede entrenar. No instales extensiones de navegador tipo «barra lateral de ChatGPT». Y los datos de clientes, contratos o cosas sin publicar van en una cuenta de empresa, en la API o en ninguna parte. La cuenta personal no es el lugar.

(Todo esto es hacia adelante. Lo que ya pegaste, ya está donde está.)

Si te toca mandárselo al equipo, cópialo tal cual:

Tres cosas para hoy, diez minutos:

1. ChatGPT: Configuración → Controles de datos → apagar «Mejorar el modelo para todos».
2. Claude: Configuración → Privacidad → apagar «Ayuda a mejorar Claude».
3. Gemini: myactivity.google.com/product/gemini → apagar la actividad. Y desde ahora: datos de clientes o contratos, solo en la cuenta de empresa. Nunca en la personal.→ la lista original de Hassid · → OpenAI · → Anthropic · → Google

🤯 — MINDBLOWN

Un mensaje de radio alemán del 27 de noviembre de 1918, cifrado en ADFGVX. Está en una lista de 22 radiogramas de la Primera Guerra que un blog de criptografía publicó en 2017 como desafío abierto, y este seguía sin leerse. Un investigador se lo pasa a GPT-6 Astra. El modelo da con la palabra clave, una sola: TRUPPENVERSCHIEBUNG. El texto dice que un crucero inglés llegó a Sebastopol y que una escuadra aliada lo sigue el día 26. Alguien va a los registros del HMS Canterbury: llegó a Sebastopol el 24 de noviembre de 1918. Cuadra.

El radiograma, en el alfabeto de seis letras del cifrado ADFGVX. La lectura la verificó el propio autor contra la bitácora del barco. Vía Hackaday.

→ la nota de Hackaday · → el post original

📡 — EL RADAR

• 📰 Gemini entró a tres empresas reales durante un test de seguridad. Google lo confirmó cuatro meses después, cuando el Wall Street Journal preguntó. Fue en mayo: el entorno de prueba del evaluador quedó mal configurado, el modelo salió a internet, adivinó una contraseña y encontró credenciales pegadas en un repositorio público. Google dice que paró solo al notar que eran empresas de verdad. Ninguna IA forzó una puerta: la llave estaba debajo del felpudo. Hoy busca «contraseña» y «token» en tu Drive y mira qué aparece. → leer

• 📰 310.474 personas vieron un tutorial de YouTube para armar «un bot de trading con Claude». 224 se robaron a sí mismas: US$517.000. Nueve videos casi iguales, presentadores hechos con IA, y un compilador falso que cambiaba el código limpio por uno que vaciaba la billetera. Claude no tenía ningún rol: el nombre era el gancho. Antes de correr algo que viste en un video, pégaselo a la IA y pregúntale qué hace con tu plata y tus claves. → leer

• 📰OpenAI contrató a cientos de personas para leer conversaciones reales de ChatGPT y mejorar el modelo. No ven tu nombre y dicen que borran los datos personales antes, pero reconocen que «detalles sensibles igual pueden pasar». Lo que pegaste el martes pasado puede tenerlo un contratista al frente. Los interruptores para que no pase, en EL TUTORIAL de arriba. → leer

• 🌎 La ley de datos personales sigue fijada para el 1 de diciembre, aunque el Gobierno pidió postergarla un año. El proyecto que la corre a 2027 entró al Senado el 1 de septiembre con suma urgencia y está en comisión. Mientras no salga en el Diario Oficial, la fecha es la de siempre. Sea 2026 o 2027, el trabajo es el mismo: una hoja con qué datos de clientes o empleados le pegas a qué herramienta. → el proyecto

• 🛠️ Jev es un modelo que no escribe: elige. Le das una situación y una lista de opciones, y devuelve la que escoge con un puntaje de confianza, en milisegundos y a US$0,042 por millón de tokens. Eso dice TypeSafe, que lo hizo y corrió sus propios benchmarks. Hay quien recuerda que los clasificadores existen hace décadas; lo nuevo es que este sirve sin entrenarlo. Si le pides a la IA clasificar correos, priorizar tickets o etiquetar gastos, la pregunta para quien maneja TI es una: cuánto cuesta cada mil decisiones y quién midió el error. → leer

🌴 — FUERA DE LA OFICINA

PODCAST (77 MIN)

Escuché el capítulo de No Negociable con Cristián Piera, el gerente general corporativo de Grupo Alemana. No tiene nada de IA, y por eso va acá.

Piera cuenta que salió del colegio y de la universidad sin levantar la mano ni una vez. Tímido al punto de arrancar si alguien se le acercaba. Lo que lo cambió fue el vóleibol: lo nombraron capitán, y en la cancha aparecía un líder que fuera de ella no existía. Cuando entró a trabajar, dice, decidió que la pega era un partido. Al principio actuaba. Después dejó de actuar.

Treinta años más tarde su regla sigue siendo la del camarín: el equipo sobre las individualidades, aunque la figura quede en la banca. Y diez horas de deporte a la semana que no negocia con nadie.

Me quedó dando vueltas que el título de la Católica le importa menos que haber sido capitán.

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Nos vemos el próximo martes.