DeepMind anuncia revoluciones de IA en medicina y descubrimiento científico
En una entrevista, el CEO de DeepMind, Demis Hassabis, reveló nuevos avances en IA, incluyendo Gemini para escáneres médicos, un co-científico de IA para acelerar descubrimientos y una asociación con EVE Online.
Artículo analítico: Tres anuncios en una semana. Por qué Hassabis entró en "modo pánico" y qué está ocultando
Autor: Analista independiente con perspectiva interna
Fecha: 2026-05-28
24–26 de mayo de 2026. Tres grandes noticias de DeepMind en 72 horas. Primero, Nature publica un trabajo sobre Co-Scientist. Luego, Hassabis le dice a Axios que la AGI podría ser posible para 2029. Finalmente, la noticia de una asociación con EVE Online para entrenar IA en "planificación a largo plazo".
Los medios convencionales escriben sobre "avances" y "revoluciones". Pero si crees que esto es solo una semana de relaciones públicas afortunada, te estás perdiendo el panorama general.
Estos son tres disparos de la misma arma. Y el objetivo del arma es desviar la atención del hecho de que DeepMind está perdiendo la carrera de los agentes.
[La esencia]: Qué está pasando realmente
Formalmente, DeepMind anuncia tres iniciativas diferentes. Informalmente, es un ataque coordinado en tres frentes donde el enemigo ya respira en la nuca.
Frente uno: Descubrimiento científico. Co-Scientist, publicado en Nature el 19 de mayo, es un sistema multiagente basado en Gemini que genera hipótesis, busca literatura, clasifica ideas y propone experimentos. El artículo muestra cómo el sistema llegó de forma independiente a un mecanismo de resistencia a antibióticos en dos días, que otro grupo de científicos publicó posteriormente en Cell.
Pero esto es lo que los medios no están diciendo: *un sistema similar de Edison Scientific (Robin) apareció en el mismo número de Nature***. Los competidores pisan los talones.
Frente dos: Predicciones de AGI. El 26 de mayo, Hassabis le dice a Axios que la AGI es posible "para 2029 o 2030" y que la humanidad se encuentra "al pie de la singularidad". Utiliza Anthropic Mythos (una IA que encuentra vulnerabilidades de software) como un "disparo de advertencia": mira lo que los competidores ya pueden hacer.
Pero esto no es una predicción. Es cabildeo para la regulación. Hassabis quiere que los gobiernos exijan pruebas de IA antes del lanzamiento; entonces DeepMind, que tiene los recursos para dichas pruebas, obtendría una ventaja sobre las pequeñas startups.
Frente tres: EVE Online. DeepMind tomó una participación minoritaria en Fenris Creations (anteriormente CCP Games) por 120 millones de dólares. EVE Online ha estado funcionando durante 23 años, con una economía compleja, política de alianzas y estrategias a largo plazo. Es un campo de entrenamiento ideal para la "planificación a largo plazo", la habilidad que actualmente falta de forma catastrófica en las IAs.
Mi percepción no obvia: La elección de EVE Online no es casualidad. Este juego es notoriamente conocido por permitir a los jugadores pasar años construyendo imperios, uniéndose a alianzas y perdiéndolo todo en un día debido a una traición. Si DeepMind enseña a una IA a sobrevivir en EVE, le enseña pensamiento estratégico bajo información incompleta e irracionalidad humana. Este es un camino directo hacia diplomáticos de IA, generales de IA y CEOs de IA.
Cronología y contexto
Desglosémoslo por día:
— 16 de mayo (domingo): Las prepublicaciones del artículo de Co-Scientist comienzan a circular entre periodistas bajo embargo.
— 19 de mayo (miércoles): Nature publica Co-Scientist. Anuncio oficial.
— 24 de mayo (domingo): Hassabis concede una entrevista a Axios al margen de Google I/O.
— 26 de mayo (martes): Axios publica la entrevista. Titular: "¿AGI para 2029?"
— 26 de mayo (martes): Simultáneamente, se conoce la noticia de la asociación con Fenris Creations/EVE Online.
¿Por qué tanta densidad? Porque los competidores no duermen. En abril, Anthropic lanzó Mythos, una IA de seguridad que encontró vulnerabilidades reales. En mayo, OpenAI, según rumores, se prepara para anunciar su propio "investigador de IA". DeepMind necesitaba ocupar el espacio informativo y demostrar que no se queda atrás, sino que marca la agenda.
Quién gana y quién pierde
Ganadores (obvios):
- Científicos e investigadores. Co-Scientist promete reducir el tiempo desde la hipótesis hasta el experimento de "meses y años a minutos y horas". Es una herramienta real que ya ha ayudado a encontrar candidatos para tratar la leucemia mieloide aguda.
- Fenris Creations (anteriormente CCP). Obtuvieron 120 millones de dólares de la compra a Pearl Abyss, más inversión de Google, más una asociación de investigación. La empresa es rentable y registró un récord en el cuarto trimestre de 2025.
Ganadores (no obvios):
- Laboratorios académicos sin acceso a supercomputadoras. Co-Scientist funciona en Gemini y es accesible a través de una interfaz. Un pequeño laboratorio en un país en desarrollo puede obtener un asistente de IA de nivel DeepMind mediante una suscripción. Esto es democratización de la ciencia.
- Jugadores de EVE Online. DeepMind trabajará en un servidor fuera de línea, pero los resultados de la investigación podrían volver al juego como nuevos NPCs o sistemas. Los jugadores obtendrán oponentes más inteligentes.
Perdedores:
- OpenAI. Todavía no han lanzado Sora al público. DeepMind, por otro lado, publica investigación en Nature y abre el acceso. Esta es una narrativa clásica de "OpenAI" vs. "ClosedAI" que DeepMind utiliza para posicionarse.
- Pequeñas startups de IA en el ámbito científico. Co-Scientist es un competidor "gratuito" (como parte de Google Cloud) para docenas de startups que intentan construir IA para la generación de hipótesis. Muchas de ellas ahora son innecesarias.
Lo que los medios no están diciendo
Primera omisión: Co-Scientist alucina, y DeepMind lo admite.
En una entrevista con The Naked Scientists, Annalisa Pawlosky (Google) dice directamente: "Cualquier modelo de lenguaje grande puede alucinar. Hacemos mucho trabajo para agregar comprobaciones y validación, pero es imposible eliminarlo al 100%". Además, el sistema no conoce los "datos negativos": experimentos que no funcionaron y no se publicaron. Esto significa que Co-Scientist podría proponer hipótesis que ya han sido refutadas, pero los resultados nunca llegaron a la literatura.
Segunda omisión: la predicción de AGI para 2029 es marketing, no ciencia.
El propio Hassabis dice en la misma entrevista: "La industria finalmente ha encontrado el camino técnico correcto". No dice que la AGI ya funcione. Dice que saben cómo construirla. Esa es una gran diferencia. Y esta predicción no es por precisión, sino para presionar a los reguladores a actuar, específicamente, para probar modelos antes del lanzamiento.
Tercera, y más importante omisión: Co-Scientist es una puerta trasera para acceder a datos de laboratorio.
Cuando los científicos usan Co-Scientist, suben sus datos, hipótesis y resultados experimentales al sistema. Google obtiene acceso a este flujo de información científica. Y aunque Google promete formalmente confidencialidad, en un mundo donde los datos son el nuevo petróleo, Co-Scientist no es solo una herramienta, es una red de inteligencia. Cada investigador que usa el sistema enriquece inadvertidamente el modelo de Google.
Pronóstico: Próximos 30 días y 90 días
Próximos 30 días (para finales de junio de 2026):
Espere una ola de prepublicaciones académicas que incluyan a Co-Scientist como coautor. Ya existen ejemplos: el sistema ayudó en la investigación sobre esclerosis lateral amiotrófica (ELA), encontrando vínculos inesperados con otras enfermedades. Para finales de junio, los primeros laboratorios no afiliados a Google publicarán resultados donde Co-Scientist jugó un papel clave.
También espere una reacción de OpenAI. Lo más probable es que anuncien algo en respuesta, quizás un acceso ampliado a su IA para la investigación científica.
Próximos 90 días (para finales de agosto de 2026):
El desarrollo más interesante estará en la intersección de Co-Scientist y EVE Online. DeepMind podría anunciar que una IA entrenada en EVE para planificación a largo plazo se ha integrado en Co-Scientist para mejorar su capacidad de "pensar años adelante" sobre las consecuencias de los descubrimientos científicos.
También es posible un escándalo político: algún laboratorio podría descubrir que Co-Scientist propuso una hipótesis que resultó ser el saber hacer no publicado de otra persona, lo que desataría debates sobre propiedad intelectual y "robo de ideas" por parte de la IA.
Mi predicción: Co-Scientist se convertirá en el estándar de facto en la investigación biomédica en 12 meses. No porque sea mejor que los científicos, sino porque funciona 24/7, no pide subvenciones y no necesita fines de semana. Y si no estás usando un co-científico de IA, tu competidor lo está haciendo.
¿Tres anuncios en una semana? Eso no es caos. Es una operación bien planificada para cambiar la narrativa: DeepMind ya no es "el laboratorio que hizo AlphaFold", sino "la empresa que construye AGI y comparte resultados abiertamente". La ironía es que no comparten todo. Y nunca lo han hecho.
— Editorial Team
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