Columna de opinión
En el momento actual la humanidad cuenta con la promesa de la ciencia para curar enfermedades mortales y alargar vidas y por otro lado se enfrenta una carrera tecnofinanciera por la potencia computacional que redefine quién domina la economía. Ambas fuerzas —biología y cálculo— empujan cambios que afectarán desde la empresa local hasta la forma en que pensamos la educación y el liderazgo.
En oncología, la biología ha empezado a cumplir lo que hace una década sonaba a futurismo: vacunas de ARNm diseñadas a la medida del tumor de cada paciente. La razón técnica es simple y poderosa: la plataforma del ARNm demostró su rapidez y escalabilidad con las vacunas contra la COVID-19 y ahora permite secuenciar tumores, seleccionar mutaciones “objetivo” y fabricar vacunas que enseñan al sistema inmune a reconocer la “huella” única de cada cáncer.
El avance clínico es esperanzador; el desafío práctico —producir a escala, abaratar costos y garantizar acceso global— es enorme. Como resumen de laboratorio, la medicina se mueve de tratamientos genéricos a intervenciones casi artesanales, con todas las promesas y tensiones que eso implica.
Hoy hay más de cincuenta ensayos activos en Estados Unidos, Europa y Asia ( Scientific American) que exploran candidatos contra más de veinte tipos de cáncer; un programa para melanoma ya alcanzó la fase 3, el último peldaño antes de una posible aprobación regulatoria. Investigadores y empresas calculan que, si los datos confirman seguridad y eficacia, algunas terapias personalizadas podrían llegar al paciente en los próximos años.
Mientras tanto, la economía digital acelera su crecimiento. La demanda de capacidades de cómputo para entrenar modelos de IA se ha convertido en una exigencia estratégica de primer orden: Los consorcios han anunciado proyectos de inversión en centros de datos —el denominado “Stargate” y otros— con compromisos de inversión que suman cientos de miles de millones y con campus que superan el gigavatio de potencia eléctrica. Las instalaciones no solo alojan servidores; reclaman energía, agua, talento y cadenas logísticas enteras, y modifican la geografía industrial de la energía y la manufactura.
Ese apetito energético y tecnológico se traduce en movimientos financieros colosales. Empresas proveedoras de chips especializados han visto valoraciones históricas: en octubre de 2025 Nvidia alcanzó una capitalización cercana a los 5 billones de dólares (Reuters), un síntoma de la concentración de la infraestructura crítica de la IA en muy pocas manos. Al mismo tiempo, analistas y medios advierten sobre el tamaño de la apuesta: se habla de billones en gasto de capital necesario para sostener la ola de IA, y la pregunta es si ese gasto producirá productividad real o burbujas financieras.
Ese nuevo mapa tecnológico no es neutro respecto al empleo. Los términos upskilling (profundizar habilidades en un campo) y reskilling (aprender otro oficio) han pasado a formar parte del vocabulario público porque ya son políticas públicas. La OCDE y organismos similares recomiendan compartir la responsabilidad: gobiernos que diseñen marcos de formación y certificación; empresas que financien programas efectivos; personas con disposición a reimaginar su carrera. La evidencia sugiere que los programas bien diseñados elevan la empleabilidad y la productividad, pero solo si se articulan con sistemas de apoyo —desde incentivos fiscales hasta acompañamiento social— que mitiguen la transición.
En la práctica, esto exige una reforma cultural: convertir la educación en una trayectoria continua, no en un acto único de juventud. Las escuelas, universidades y empresas deberán integrarse en redes que ofrezcan microcredenciales, prácticas guiadas y experiencia real con herramientas digitales. Para los trabajadores, la clave no es solo aprender a usar la herramienta X, sino desarrollar meta-habilidades como pensamiento crítico, aprendizaje autónomo y colaboración interdisciplinaria.
Todo esto coloca una demanda nueva sobre el liderazgo. En un entorno donde la automatización hace más eficiente lo repetitivo, el valor humano residirá en dar sentido: comunicar con honestidad, crear propósitos compartidos y acompañar transiciones laborales con empatía. Estudios recientes muestran que los equipos liderados con estilo abierto y colaborativo integran mejor la tecnología y experimentan mayor bienestar. El liderazgo del futuro será simultáneamente técnico —entender riesgos y capacidades de la IA— y profundamente humano. (MD Anderson Cancer Center )
No obstante, el balance de riesgos es claro: mayor concentración económica, potenciales brechas de acceso entre países y comunidades, y dilemas éticos sobre quién decide el uso de datos y herramientas biomédicas. La tecnología amplifica intenciones: si se invierte con visión pública, puede reducir sufrimiento y abrir prosperidad; si se deja solo al mercado, puede acentuar desigualdades.
La próxima década será decisiva. Podemos imaginar dos trayectorias: una donde la ciencia y la tecnología se combinan con políticas inclusivas —innovación con equidad—; otra donde la velocidad del capital impone un reparto desigual de beneficios. La elección colectiva será, como siempre, política y educativa. Si queremos un futuro donde la tecnología sirva al bien común, toca diseñarlo con la misma ambición con que hoy financiamos supercomputadoras y ensayos clínicos: con recursos, pero también con principios.
