Junio de 1983. Un Steve Jobs de 28 años entra en una conferencia de diseño en Aspen, Colorado. Pregunta a la sala quién tiene un ordenador personal. Nadie levanta la mano. Él dice “Uh-oh.” Luego pasa los siguientes 55 minutos describiendo las próximas cuatro décadas de tecnología. Jobs le dijo a la audiencia que la estrategia de Apple era “poner un ordenador increíblemente bueno en un libro que puedas llevar contigo, que puedas aprender a usar en 20 minutos… con un enlace de radio para que no tengas que conectarte a nada.” Eso es un iPhone. En 1983. El Mac ni siquiera se había enviado aún. Describió un proyecto del MIT que enviaba un camión con cámara por cada calle de Aspen, fotografiando cada intersección y construyendo un recorrido virtual en una pantalla de ordenador. Google Street View se lanzó 24 años después. Dijo que el networking de oficinas estaba a unos 5 años y el networking doméstico a 10 o 15 años. La web se volvió mainstream a mediados de los 90, aproximadamente 12 años después. Acertó. Describió software que se enviaba electrónicamente a través de líneas telefónicas, con vistas previas gratuitas y pago con tarjeta de crédito. Eso es la App Store, 25 años antes de su lanzamiento. Incluso lo comparó con la industria musical y dijo que el software necesitaba “el equivalente de una estación de radio” para muestreo gratuito. Apple construyó la iTunes Music Store 20 años después. La predicción sobre la IA es la que ahora impacta de manera diferente. Cerca del final, Jobs habló sobre máquinas que podrían capturar el “espíritu subyacente” de una persona o su “manera de ver el mundo”, de modo que después de que murieran, pudieras hacerle preguntas a la máquina y tal vez obtener respuestas. Dijo que eso sería en 50 a 100 años. ChatGPT llegó en aproximadamente 40. Lo extraño es que este discurso estuvo perdido durante casi 30 años. La grabación completa de una hora solo salió a la luz en 2012 cuando un blogger obtuvo una cinta de casete de alguien que asistió a la conferencia original. El archivo de Steve Jobs no lanzó el metraje real hasta julio de 2024. Sus cronologías eran consistentemente demasiado rápidas. Quería el “ordenador en un libro” dentro de los años 80. El primer intento de Apple fue el Macintosh Portable en 1989, que pesaba 16 libras y costaba $6,500. El iPad llegó en 2010, 27 años tarde. Adivinó que el reconocimiento de voz estaba a unos diez años. Siri se lanzó en 2011, casi 30 años después. La visión era correcta cada vez. El reloj estaba equivocado cada vez. Apple estaba generando alrededor de $1 mil millones al año en ingresos cuando Jobs dio esta charla, con menos de 5,000 empleados. Hoy vale $3.7 billones.

Ese neurona se conecta a unas 7,000 otras. Tu cerebro tiene 86 mil millones de ellas. Haz las cuentas y obtendrás alrededor de 100 billones de conexiones dentro de tu cabeza. Más conexiones que estrellas en 1,500 galaxias. Y cada punto de conexión es mucho más complicado de lo que cualquiera esperaba. Un laboratorio de Stanford descubrió que cada conexión contiene alrededor de 1,000 pequeños interruptores que pueden almacenar recuerdos y procesar información al mismo tiempo. Así que tu cerebro está funcionando con aproximadamente 100 cuatrillones de interruptores en este momento, mientras lees esta oración. La parte sorprendente es la factura de energía. Tu cerebro funciona con 20 vatios. Eso es menos energía que la luz de tu nevera. La supercomputadora más rápida del mundo necesita 20 millones de vatios para hacer la misma cantidad de cálculos en bruto. Un millón de veces más energía para el mismo resultado. Todavía estamos lejos de entender cómo funciona todo esto. En octubre de 2024, un equipo de cientos de científicos terminó de mapear cada conexión en el cerebro de una mosca de la fruta. Tomó seis años y una gran ayuda de IA. Ese cerebro de mosca tenía 140,000 neuronas. El tuyo tiene 86 mil millones. Google y Harvard también mapearon un trozo del cerebro humano el año pasado, un punto más pequeño que un grano de arroz. Ese punto solo contenía 150 millones de conexiones y tomó 1,400 terabytes para almacenar. El científico principal dijo que mapear un cerebro humano completo con ese detalle produciría tanto dato como el mundo entero genera en un año. Un pequeño gusano tuvo sus 302 células cerebrales mapeadas en 1986. Casi 40 años después, los científicos aún no pueden explicar completamente cómo el cerebro de ese gusano lo mantiene vivo. Tu cerebro tiene 86 mil millones de esas células, cada una conectada a miles de otras, cada cable lleno de mil interruptores, todo funcionando con menos energía que una bombilla.

Un hombre en Sídney acaba de construir una vacuna personalizada contra el cáncer para su perro moribundo. Usando IA. Sin ningún conocimiento en biología. Paul Conyngham adoptó a Rosie, una mezcla de staffy y Shar Pei, de un refugio en 2019. Ha estado con él en algunos de los peores momentos de su vida. "Es mi mejor amiga", dice. En 2024, a Rosie le diagnosticaron cáncer de mastocitos, el cáncer de piel más común en los perros. Lo intentó todo. Cirugía. Quimioterapia. Inmunoterapia. Los tumores se ralentizaron pero no se redujeron. Los veterinarios le dieron de uno a seis meses. Conyngham trabaja en IA y ciencia de datos. Así que hizo lo que sabe. Abrió ChatGPT y comenzó a preguntarle qué más era posible. Esa conversación lo llevó a un lugar salvaje. Secuenció el tumor de Rosie en el Centro Ramaciotti de Genómica de UNSW, convirtiendo su cáncer de tejido en datos en bruto. Luego, procesó esos datos a través de AlphaFold, una herramienta de IA de Google que predice la forma 3D de las proteínas (ganó el Premio Nobel de Química en 2024). La utilizó para identificar las mutaciones exactas que impulsan el cáncer y emparejarlas con medicamentos. Un profesor de genómica en UNSW estaba, en sus propias palabras, "boquiabierto" de que un tipo sin formación en biología hubiera reunido un análisis completo. Y luego comenzó la parte realmente difícil. No la ciencia. La burocracia. No puedes simplemente crear una vacuna e inyectar a tu perro en Australia. Pasó 3 meses escribiendo una solicitud de ética de 100 páginas, dos horas cada noche después del trabajo, solo para obtener permiso para tratar a su propia mascota. La burocracia fue más difícil que el diseño del medicamento en sí. Una vez que superó eso, se conectó con Páll Thordarson, director del Instituto de ARN de UNSW, quien construyó una vacuna personalizada de ARNm (la misma tecnología detrás de las vacunas COVID) a partir de los datos de Conyngham. Desde la secuenciación hasta la vacuna terminada: menos de dos meses. Conyngham condujo 10 horas hasta el laboratorio con Rosie para su primera inyección en diciembre. En un mes, el tumor en su pierna, del tamaño de una pelota de tenis, se redujo hasta un 75%. Su pelaje se volvió más brillante. Comenzó a actuar como ella misma de nuevo. El veterinario tratante lo llamó "mágico". Conyngham ahora está secuenciando un segundo tumor que no respondió a la primera vacuna, tratando de averiguar por qué es resistente. La parte que sigue resonando en mi cabeza: Moderna y Merck están realizando ensayos de Fase 3 de mil millones de dólares sobre una versión humana de la misma idea. Su vacuna, mRNA-4157, secuencia el tumor de un paciente, identifica mutaciones y construye una vacuna personalizada para enseñar al sistema inmunológico a atacar ese cáncer específico. Los datos de cinco años muestran que redujo la recurrencia del melanoma en un 49%. Costo esperado por paciente cuando sea aprobada: $100,000–$300,000. Aprobación esperada: alrededor de 2027. Más de 120 ensayos similares se están llevando a cabo en todo el mundo en este momento. Conyngham lo hizo por decenas de miles de dólares con herramientas de IA gratuitas y acceso a laboratorios universitarios. Las herramientas para construir medicina personalizada ya existen. El cuello de botella es un sistema regulatorio aún calibrado para un mundo donde diseñar un tratamiento tomaba una década, no ocho semanas.