México busca fortalecer su capacidad farmacéutica y biotecnológica. En mayo de 2026, empresas del sector anunciaron inversiones superiores a 21 mil millones de pesos como parte del Plan México, con proyectos de producción de medicamentos, biotecnología e investigación clínica. Este impulso también abre la posibilidad de adoptar tecnologías que fortalezcan la investigación y aceleren las etapas del descubrimiento de nuevos tratamientos. 

La industria enfrenta un problema de escala. Los científicos deben evaluar más objetivos terapéuticos, explorar espacios químicos cada vez mayores y seleccionar candidatos con potencial antes de avanzar hacia estudios más costosos. Al mismo tiempo, necesitan reducir costos, aumentar las probabilidades de éxito y utilizar mejor los recursos. 

Los métodos computacionales basados en física ya permiten predecir el comportamiento de moléculas y descartar alternativas poco prometedoras antes de llevarlas al laboratorio. La inteligencia artificial amplía esa capacidad mediante aprendizaje automático, IA generativa y modelos fundacionales biológicos que respaldan la generación molecular, la predicción de estructuras de proteínas y el análisis de información científica. 

Sin embargo, la aparición constante de nuevos modelos dificulta su incorporación a los procesos de investigación. Cada tecnología requiere conocimientos especializados y su operación aislada puede aumentar la complejidad para los científicos. 

Para reducir esta brecha, Dassault Systèmes desarrolló agentes de inteligencia artificial que conectan el conocimiento especializado con las herramientas y los datos de cada industria. Entre ellos se encuentra MARIE, un asistente científico virtual orientado al descubrimiento de fármacos. 

MARIE conecta la pregunta del investigador con los métodos necesarios para ejecutar un análisis. En lugar de recorrer distintas aplicaciones, seleccionar modelos y construir flujos de trabajo manuales, el científico accede a los recursos adecuados desde una experiencia unificada.

El asistente se apoya en las capacidades de BIOVIA en modelado, simulación, aprendizaje automático y automatización científica. También incorpora los microservicios NVIDIA NIM y el BioNeMo Agent Toolkit dentro de la plataforma 3DEXPERIENCE, con la futura integración de modelos de razonamiento NVIDIA Nemotron. 

Esta arquitectura permite utilizar capacidades como generación molecular, predicción de estructuras de proteínas y razonamiento biológico dentro de flujos científicos. Los equipos pueden analizar más posibilidades, identificar candidatos con menor potencial y concentrar sus recursos en las alternativas más prometedoras. 

La IA no automatiza por completo el descubrimiento de medicamentos. Los científicos conservan la responsabilidad de interpretar resultados, valorar riesgos, contrastar hipótesis y definir los siguientes experimentos. La tecnología reduce tareas técnicas y facilita el acceso a modelos especializados, pero no sustituye el criterio científico. 

Para México, la inversión en la industria farmacéutica representa una oportunidad para fortalecer tanto la producción como la capacidad de investigación. La incorporación de agentes de IA puede ayudar a aprovechar mejor el conocimiento científico, ampliar el alcance de los equipos y acelerar etapas específicas del descubrimiento. 

El valor de la inteligencia artificial no reside en descubrir tratamientos por cuenta propia, sino en permitir que los científicos exploren más alternativas y tomen decisiones con mayor información.