Según el reciente informe “LatAm AI Benchmarks 2025”, 27% de las 400 startups latinoamericanas encuestadas para el reporte «entrena» inteligencia artificial (IA) para terceros y un 47% adicional tiene modelos de negocios, operaciones o productos con la IA como protagonista. Y el 60% de las fundadas en los últimos tres años se construyó priorizando la IA. Pese a que la monetización directa de las funciones de IA aún se halla todavía en pañales, un 75% manifiesta haber acelerado su crecimiento.
La mayoría se limita a aprovechar modelos preentrenados para crear servicios capaces de reducir costos. Por ejemplo, automatizar el soporte al cliente, carga de datos y aprobaciones, acciones de marketing y ventas, generación de contenido o programación informática.
“El referente más importante hoy es Llama (el “gran modelo de lenguaje” lanzado por Meta AI bajo licencias que permiten su uso comercial). La posibilidad de trabajar con código abierto hace que, desde los mercados emergentes, podamos competir y agregar valor sobre sus plataformas”, indica Ariel Arrieta, fundador y socio gerente de NXTP Ventures.
Sin embargo, también existe un puñado de emprendimientos argentinos construidos sobre descubrimientos científicos que, sin ayuda de Inteligencia Artificial, difícilmente podrían llevarse adelante.
Son, de este modo, startups que realmente innovan con IA. Una de ellas es MultiplAI Health, fundada en 2020 por el cardiólogo Santiago Miriuka y el biólogo Carlos Luzzani, ambos investigadores del CONICET y Fleni, junto con Mark Ramondt, ex vicepresidente de Finanzas de Unilever.
“El desarrollo de IA multimodal (que puede integrar texto, imágenes, audio y video), el procesamiento de big data (grandes volúmenes de datos), el abaratamiento de los costos de secuenciación de ARN (que permite estudiar la expresión de los genes en una célula) y el acceso a infraestructuras de computación en la nube impulsaron la posibilidad de aplicar IA avanzada en medicina de manera efectiva. Detectamos la oportunidad de integrar esas tecnologías al monitoreo y prevención de enfermedades”, explicó Miriuka.
Agregó que MultiplAI “busca un cribado temprano (detección de enfermedades en personas aparentemente sanas) universalmente accesible. Nuestro enfoque tiene potencial en muchas enfermedades, incluyendo la esteatosis hepática (el depósito de grasa en el hígado), una de las causas más frecuentes de cirrosis”. La iniciativa tiene sede en Buenos Aires y Cambridge (Gran Bretaña).
¿Cuál es el método? “Se realiza una secuenciación de ARN en sangre entera periférica, con el que se obtienen cientos de miles de formas de moléculas de ARNs, correspondientes al proceso de expresión de los genes humanos. El procesamiento de esa información se realiza por análisis bioinformático, que alimenta un algoritmo de IA. La IA es fundamental porque no existe manera de encontrar la firma genética que determina el riesgo cardiovascular sin utilizar algoritmos que la identifiquen. Esta tecnología esta patentada por MultiplAI”, indicó.
“Nuestros conjuntos de datos patentados demuestran que el ARN captura las firmas genéticas de las enfermedades y los impactos ambientales, no sólo los rasgos heredados del ADN. Existen empresas que ofrecen el análisis de riesgo cardiovascular mediante la identificación del riesgo poligénico (múltiples genes). Pero esa metodología identifica un proceso hereditario que puede ocurrir, mientras que nosotros detectamos un proceso en desarrollo”, asegura Miriuka, cuya startup recaudó 3 millones de libras esterlinas en fondos de SF500, TimeBoost Capital, Zentynel y la aceleradora Illumina.
“Dado el desarrollo de largo plazo del potencial de mercado, nuestros objetivos para construir una empresa rentable de 100 millones de dólares en cinco años son la monetización temprana y lograr un EBITDA (beneficios antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización) mensual positivo en 2027, junto con márgenes brutos sostenibles al 50 o 60% a escala”, concluyó Miriuka.
IA contra el cáncer
El informe LatAm AI Benchmarks 2025 (realizado por el fondo de inversión brasileño SaaSholic) sostiene que nuestra región es incapaz de construir modelos de IA fundacionales, es decir entrenados con gran cantidad de datos mediante aprendizaje autosupervisado, como ChatGPT. Menos aún de un AlphaFold, el programa de IA desarrollado por DeepMind que predice la estructura de proteínas y por el que Demis Hassabis y John Jumper, recibieron el Nobel de Química. “La escasez de capital, talento e infraestructura hace improbable que esto cambie pronto”, justifica tal apreciación.
Sin embargo, sugiere que América latina puede destacarse en la aplicación de la IA para “resolver desafíos locales, ofreciendo oportunidades transformadoras de alto impacto a precios más bajos”. Juan Soria, socio gerente del fondo de inversión SF500, hace hincapié al respecto en la convergencia entre biotecnología e IA. “De hecho, hay un vertical de inversión que ahora se llama ‘TechBio’. Dicho en breve, es la forma en que podemos apalancar la biología, que está siendo digitalizada, con ayuda de la IA”, observa.
CellRep es parte de ello. “Operamos bajo el paradigma de que las células son supercomputadoras biológicas programables. Nuestra plataforma descubre objetivos moleculares y compuestos que mejoran la función celular a nivel epigenómico (cambios en la expresión de los genes causados por factores ambientales o de estilo de vida), lo que permite optimizar terapias celulares para tratar enfermedades sin necesidad de edición genética (sin modificar su ADN)”, indicó el ingeniero Alfonso Amat, quien previamente había vendido I AM AT a Globant, luego lideró una división latinoamericana de AWS y ahora es socio y CEO de la iniciativa.
Sus socios son su par experto en IA, Julián Ganzábal, y los médicos inmunólogos colombianos Federico Perdomo -autor de la investigación que demuestra la posibilidad de reprogramar células sin modificación genética- y Manuel Franco.
“Mientras la mayor parte del mercado busca editar las células para lograr los perfiles óptimos, nuestra solución es menos riesgosa, más económica y flexible”, aseguró Amat. Como alegato, cita que consiguieron identificar 15 objetivos moleculares para rejuvenecer células T, cuyas funciones son parte importante del sistema inmunitario, y la posibilidad de reutilizar cuatro medicamentos aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA) en aplicaciones de terapia CAR-T, utilizada para el tratamiento de cánceres de la sangre.
También aduce que descubrieron 35 compuestos que podrían mejorar células CAR-T, prometedora inmunoterapia cuyo propósito es detectar y destruir células cancerosas. Junto con el potencial para reducir el tiempo de fabricación de CAR-T en un 45%, estos resultados le permitieron a la startup firmar un contrato con la estadounidense Universidad Baylor para comenzar a probar terapias combinadas contra el cáncer de mama, según su CEO.
“La IA es fundamental para analizar la inmensa complejidad de datos biológicos y descubrir patrones que serían imposibles de identificar con métodos tradicionales. Utilizamos ocho modelos, incluyendo redes neuronales profundas y algoritmos especializados, que permiten decodificar el lenguaje de programación de las células. Ya solicitamos dos patentes de nuestra tecnología”, subrayó.
“La principal oportunidad es lograr la convergencia efectiva de tres disciplinas tradicionalmente separadas: IA, secuenciación genética y capacidad de trabajo a nivel celular. De hecho, nuestro desarrollo se basa en una estructura bimodal: el equipo de IA está ubicado en Buenos Aires, mientras que los equipos in vitro e in vivo (investigaciones fuera y dentro de organismos vivos, respectivamente) operan desde Bogotá, Colombia”, puntualizó el líder de la iniciativa, que lleva recaudado un millón de dólares entre una inversión de GRIDX y subvenciones de los Institutos Nacionales de Salud de los Estados Unidos.
CellRep se encuentra aún en una etapa previa a obtener ingresos y su foco es la validación y el desarrollo tecnológico. “Nuestro plan de crecimiento se desarrolla en tres fases. La primera consta de firmar alianzas con fabricantes de terapias celulares, demostrar mejoras de eficacia de 30 a 40% en dichas terapias, y asegurar los primeros acuerdos comerciales”, explicó Amat. “La segunda etapa consiste en ampliar nuestro enfoque a infecciones virales crónicas como hepatitis y VIH, y trastornos autoinmunes, iniciar proyectos con instituciones académicas, y asegurar un financiamiento de Serie A para la expansión. La tercera etapa es comenzar ensayos clínicos de terapias propias, asegurar una inversión estratégica de socios farmacéuticos y demostrar la corrección epigenética para enfermedades relacionadas con el envejecimiento”, completó.
Sin IA no hay inversión
La IA es ya un prerrequisito para la financiación de riesgo. De hecho, sólo 38% de las startups fundadas entre 2023 y 2025 consiguió inversión de riesgo, pero 70% de los desembolsos se destinó a emprendimientos asociados con IA, según “LatAm AI Benchmarks 2025”. Además, las contadas que lograron al menos un 75% de monetización directa con IA fueran las únicas capaces de obtener valuaciones bastante por encima de sus pares.
Ariel Arrieta, de NXTP Ventures, lo ratifica: “En la industria de venture capital, unas pocas compañías pagan los retornos de todos los porfolios, es decir de todos los errores que se cometen buscando a esas compañías. Con la industria de IA, esto se vuelve mucho más dramático, porque la creación de valor va a ser más grande, pero también la concentración de casos de éxitos en pocas compañías”.
Una de las startups que aspira a formar parte de ese grupo es TELL, creada en 2023 por el neurocientífico Adolfo García, investigador del CONICET y director del Centro de Neurociencia Cognitiva de la Universidad de San Andrés, y el ingeniero Fernando Johann, ex gerente de Inversiones de Kamay Ventures, el corporate venture capital de Coca-Cola.
“Nos inspiramos en avances como los modelos de aprendizaje profundo capaces de analizar texto y audio de forma contextualizada, como BERT de Google o Wav2vec 2.0 de Meta, y en la validación creciente de biomarcadores digitales en salud. Nos demostraron que es posible crear una solución no invasiva y escalable para el diagnóstico temprano de enfermedades neurodegenerativas, que en la actualidad están subdiagnosticadas y mal monitoreadas, con métodos costosos, invasivos y poco accesibles”, afirmó Johann.
Según aseguró, los algoritmos propios en proceso de patentamiento de la iniciativa -que logró 550.000 dólares en inversiones de SF 500, The Ganesha Labs y Uruguay Innovation Hub- permiten evaluar la salud cerebral, mediante la grabación de tareas de habla estandarizadas y la extracción de biomarcadores de manera automatizada.
“El paciente narra una rutina, lee o describe imágenes. El sistema graba su voz, extrae métricas lingüísticas y acústicas, y estima probabilidades de condiciones como Alzheimer, Parkinson o demencia frontotemporal. La IA permite identificar patrones complejos, que son imperceptibles para los seres humanos. Realizamos 13.000 tests, con una precisión de diagnóstico de entre 87 y 92%, según la condición. Podemos diferenciar entre Alzheimer y demencia frontotemporal, algo que logran pocas soluciones”, detalló.
Entre sus usuarios, el emprendedor menciona a instituciones como CETRAM, de Chile; el Hospital General de Massachusetts, en los Estados Unidos; el Hospital de Clínicas de Porto Alegre, en Brasil; la clínica Gray Matter, de Uruguay; el Imperial College, de Londres, Inglaterra, y el Hospital Posadas e Ineba en nuestro país. “En los próximos meses, planeamos lanzar el test en Brasil, con apoyo del Hospital Albert Einstein”, anticipó.
“Utilizamos un modelo de Software como Servicio, con suscripciones anuales desde 25.000 dólares destinadas a hospitales, proveedores de servicios de ensayos clínicos e instituciones de investigación y con una tarifa de 10 dólares por test adicional. En 2024, generamos 100.000 dólares en ingresos recurrentes”, detalló.
Esa innovación se concretó en nuestro país. “La mayor dificultad fue lograr modelos de IA que funcionen de manera precisa en español, portugués y quechua. Las soluciones del norte global no abordan los desafíos culturales y lingüísticos de nuestra región. La resolvimos desarrollando nuestras propias bases de datos multiculturales con más de 10.000 muestras”, enfatizó.