La tecnología de inteligencia artificial en biología, gracias a la recursividad, enfrenta un aumento exponencial en su uso a partir de 2027. Se espera que esta tecnología sea un catalizador clave en el desarrollo de la medicina en ese año.

El caso de inversión de Recursion Pharmaceuticals no consiste en apostar a que un único medicamento logre algún hito importante. Se trata, más bien, de apostar a que la empresa construya las infraestructuras necesarias para implementar un nuevo paradigma: la biología dirigida por la inteligencia artificial. Esto es, en realidad, una forma de aprovechar la curva tecnológica S: el ganador construye los cimientos antes de que llegue el tren. La estrategia de Recursion consiste en industrializar la biología misma, creando un sistema que se mejora continuamente, y que podría dominar la próxima generación de métodos para el descubrimiento de medicamentos.

En el corazón de esta tesis se encuentra…Sistema Operativo de Recursión (Operating System of Recursion)Se trata de una plataforma propia, diseñada para automatizar y escalar cada paso del proceso, desde la identificación de los objetivos hasta la planificación de ensayos clínicos. La fuerza de este sistema radica en su ciclo de retroalimentación. Cada experimento, cada punto de datos recopilado en los laboratorios de alta productividad automatizados, se introduce en la plataforma. Este ciclo de aprendizaje continuo tiene como objetivo mejorar las capacidades predictivas del sistema con el tiempo, creando así un mecanismo de retroalimentación exponencial. La escala de esta operación es impresionante: la empresa puede procesar hasta 2.2 millones de muestras por semana. No se trata simplemente de una forma más rápida de hacer ciencia; se trata de la creación de un nuevo tipo de “motor biológico”.

El combustible de este motor son los datos. La recurrencia ha acumulado un recurso fundamental: un conjunto de datos propietarios que abarca aproximadamente 36 petabytes, y que se refieren a áreas como la fenomología, la transcriptómica, la proteómica y la ADME. Estos datos no son simplemente una colección de experimentos aislados; se trata de una vasta estructura interconectada que representa las relaciones biológicas y químicas entre los diferentes elementos. Para el entrenamiento de modelos de IA de próxima generación, especialmente aquellos de tipo generativo, esta escala de datos propietarios constituye un verdadero recurso valioso. Proporciona esa señal de alta calidad que es necesaria para ir más allá del simple reconocimiento de patrones, hacia una verdadera comprensión y predicción de los procesos biológicos.

Esta visión de la infraestructura recibió una gran confirmación en el año 2023.La inversión de 50 millones de dólares por parte de NVIDIAFue una apuesta estratégica por la plataforma de Recursion como el socio ideal para desarrollar el modelo de IA biomolecular más grande del mundo. La alianza tiene como objetivo específico integrar los datos de Recursion con la infraestructura de computación en la nube de NVIDIA, con el fin de crear una nueva generación de infraestructuras para el descubrimiento de medicamentos. No se trató de una inversión típica en el sector biotecnológico; fue un ejemplo de cómo un gigante tecnológico valora a Recursion como un proveedor importante de recursos informáticos y de datos para todo el campo de la biología artificial.

En resumen, Recursion intenta desarrollar un sistema operativo para la biología. Su plataforma, su escala de datos y sus alianzas estratégicas indican que el valor de la empresa crece no con cada medicamento individualmente, sino con la adopción y utilidad de su infraestructura. En la carrera por comprender la biología, la empresa apuesta por esa capa fundamental, ya que es ella quien podría controlar todo el proceso.

El catalizador y el riesgo: La salida de NVIDIA y su camino financiero

La reciente salida de NVIDIA de su participación en Recursion Pharmaceuticals es un claro factor negativo. El gigante del sector de los chips había invertido 50 millones de dólares en el año 2023 para cooperar en la creación de un modelo de IA biomolecular.Se ha deshacido completamente de su participación en esa empresa.Para finales del tercer trimestre de 2025, aunque esa posición representaba una parte insignificante del portafolio de NVIDIA, su eliminación significa perder una oportunidad importante. Lo más importante es que se pierde una alianza crucial para obtener poder computacional. Recursion OS depende de un procesamiento masivo de datos, y el sistema DGX de NVIDIA era el motor fundamental para este tipo de procesos. Ahora esa alianza está en duda, lo que podría ralentizar el ciclo de retroalimentación que impulsa el desarrollo de la plataforma.

Este revés estratégico ocurre en un contexto en el que las acciones se encuentran bajo una presión considerable. Las acciones de Recursion han disminuido en más del 26% en los últimos 120 días, y han caído un 14% en términos anuales. La paciencia del mercado es muy baja; esto castiga a las acciones debido a la falta de incentivos a corto plazo y a los largos plazos de desarrollo inherentes al proceso de descubrimiento de medicamentos. La actividad de precios reciente refleja un claro escepticismo por parte de los inversores: están buscando pruebas de que el proyecto tiene futuro antes de que estén dispuestos a invertir en esta empresa.

Sin embargo, la situación financiera de la empresa constituye una oportunidad crucial para que se pueda llevar a cabo esta tesis. A fecha de octubre de 2025, Recursion tenía…Aproximadamente 785 millones de dólares en efectivo y equivalentes de efectivo.La dirección ha decidido que esto constituye una oportunidad para…Se llegaría al inicio del año 2028 sin necesidad de financiación adicional.Se trata de una estrategia de asignación disciplinada de capital por parte de la empresa. La compañía utiliza su efectivo para financiar el perfeccionamiento de sus plataformas y sus propios proyectos internos. Al mismo tiempo, genera ingresos a través de alianzas con otros empresarios; ya han recibido pagos por valor de más de 500 millones de dólares de colaboradores como Roche y Sanofi.

En resumen, existe una tensión entre un revés estratégico y un respaldo financiero adecuado. La salida de NVIDIA representa un riesgo real para la alianza de computación que fue fundamental para el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial. Sin embargo, las considerables reservas de efectivo de Recursion le permiten tener tiempo suficiente para reconstruir esa alianza o demostrar el valor independiente de su sistema operativo. El declive acentuado de las acciones sugiere que el mercado actualmente apuesta en contra de esa línea temporal. Para el inversor en infraestructura, la pregunta es si el período de recuperación financiera será lo suficientemente largo como para que la plataforma pueda comenzar a adoptarse de manera exponencial.

Métricas de adopción de plataformas y el camino hacia la validación clínica

La tesis de la infraestructura requiere un resultado tangible. En el caso de Recursion, ese resultado se mide en términos de logros obtenidos en colaboración con otros partners, así como en el progreso de su proceso interno de desarrollo. Ambas cosas son cruciales para demostrar el valor de la plataforma y asegurar el siguiente paso en la obtención de fondos. La empresa ya ha superado un umbral financiero importante.Se han realizado pagos por un monto de más de 500 millones de dólares, tanto en forma de pagos a medida como en anticipos.Esto incluye una reciente donación de 30 millones de dólares por parte de Roche y Genentech, para la obtención de un mapa genómico completo de las células inmunitarias microgliales. Estos pagos no son simplemente ingresos económicos; representan una confirmación por parte de empresas importantes de que el sistema de IA utilizado por Recursion puede generar información biológica de gran valor. La cartera de proyectos de colaboración sigue creciendo: se han aceptado cinco paquetes de programas de descubrimiento, y se ha alcanzado un quinto hito con Sanofi, lo que suma un total de 134 millones de dólares en pagos hasta la fecha.

Lo más importante es que la empresa está transformando los resultados obtenidos en esta plataforma en programas clínicos. El proceso interno está avanzando; dos de los candidatos clave se encuentran en la etapa de sus primeros ensayos clínicos importantes.REC-4881 (FAP)REC-7735 y PI3Kα están progresando bien. Se espera que los datos de la Fase 1 estén disponibles en el año 2027. Este será el siguiente punto crítico en el desarrollo de esta tecnología. Si se logra este objetivo, se obtendrá la primera validación clínica directa del sistema Recursion OS. Esto demostraría que las perspectivas biológicas obtenidas mediante el uso de IA pueden conducir a terapias seguras y efectivas. Será la primera “prueba de concepto clínica” importante para la plataforma, lo que permitirá pasar de la generación de datos a su aplicación práctica en pacientes.

Un movimiento estratégico realizado a finales del año pasado tenía como objetivo acelerar este proceso de validación. La adquisición de Exscientia a finales de 2024 sirvió para crear una plataforma de inteligencia artificial y biotecnología más completa. Al integrar la tecnología de inteligencia artificial de Exscientia con los métodos de fenomica de Recursion, la empresa buscó acortar el tiempo necesario para pasar desde el objetivo hasta el candidato adecuado. Esta integración vertical constituye una estrategia clásica de desarrollo de infraestructuras, cuyo objetivo es controlar mayor parte del proceso de descubrimiento y aumentar las posibilidades de generar candidatos farmacéuticos viables a partir de la plataforma.

El camino hacia adelante depende de estos logros. Los pagos realizados como parte de la alianza proporcionan un flujo de efectivo constante y validan la utilidad de la plataforma. Los datos clínicos obtenidos de los estudios REC-4881 y REC-7735 en el año 2027 serán la prueba definitiva de la validez de la tesis de la empresa. Si esos estudios demuestran resultados prometedores, eso podría llevar a una nueva valoración de las acciones de la empresa, ya que demostraría que la curva de adopción de la plataforma finalmente comienza a acelerarse. Por ahora, los indicadores muestran que la adopción de la plataforma es real, pero la validación clínica sigue siendo el siguiente paso crucial.

El bucle de retroalimentación exponencial: datos, computación y IA

La promesa central de la infraestructura de Recursion es un ciclo de retroalimentación exponencial. Se trata de un ciclo autoperpetuante en el cual los datos, el procesamiento informático y la inteligencia artificial se mejoran mutuamente, acelerando así todo el proceso de descubrimiento de medicamentos. Este mecanismo está incorporado en el diseño de la plataforma.Cada punto de datos recopilado en el proceso se envía nuevamente a la plataforma de descubrimiento y desarrollo de medicamentos. Esto mejora el rendimiento de dicha plataforma.Cada experimento, desde los laboratorios automatizados de alto rendimiento hasta los resultados biológicos finales, genera nueva información que se procesa inmediatamente. Este flujo constante de datos biológicos del mundo real tiene como objetivo mejorar los modelos de IA, haciéndolos más precisos a la hora de predecir qué compuestos serán efectivos y qué objetivos son los más prometedores. El resultado es un efecto acumulativo: las predicciones más precisas conducen a experimentos más inteligentes, lo que a su vez genera datos más valiosos, lo cual permite seguir entrenando a la IA. Este es el motor del crecimiento exponencial.

La escala del conjunto de datos propietarios es lo que sirve como “combustible” para este motor de procesamiento de datos. Recursion ha creado una base de datos muy valiosa, con aproximadamente 36 PB de datos propietarios relacionados con fenómicos, transcriptomía, proteómica y procesos ADME. Para entrenar modelos de IA de próxima generación, especialmente aquellos capaces de proponer nuevos candidatos para tratamientos farmacológicos, este volumen y variedad de datos biológicos de alta calidad es un requisito indispensable. Estos datos proporcionan una estructura interconectada de relaciones biológicas, algo que los conjuntos de datos genéricos no tienen. Estos datos propietarios no son recursos estáticos; son la materia prima para el ciclo de retroalimentación. Cuanto más experimentos se realicen, mayor y más valioso se vuelve este conjunto de datos, creando así una brecha cada vez mayor entre Recursion y los competidores que dependen de fuentes de datos más pequeñas e menos integradas.

Sin embargo, este ciclo funciona tan rápido como su eslabón más débil: el procesamiento informático. La colaboración con NVIDIA estaba destinada a ser el motor fundamental, proporcionando la enorme potencia de los servidores DGX necesarios para procesar esta información y entrenar los modelos de IA a una velocidad elevada.Salida completa de NVIDIA de su participación en la empresa.Esto representa un riesgo real para la velocidad de esta iteración. Sin ese conjunto de procesamiento de alto rendimiento, el ciclo de recopilación de datos, entrenamiento de algoritmos de IA y predicciones se vería ralentizado. El efecto acumulativo de este retraso podría hacer que se posponga el momento en que la plataforma pueda demostrar sus ventajas exponenciales. Esta es una vulnerabilidad estratégica que surge debido a la partida del gigante del sector tecnológico.

En resumen, Recursion intenta crear un sistema biológico capaz de aprender y mejorarse a un ritmo acelerado. Sus datos propios constituyen la base de conocimientos; su inteligencia artificial es el motor de aprendizaje; y sus laboratorios automatizados actúan como los “experimentadores”. La salida de NVIDIA representa un obstáculo para el poder computacional necesario para que este proceso funcione a pleno rendimiento. Pero la empresa cuenta con suficiente efectivo para encontrar soluciones alternativas o demostrar la valía de esta plataforma utilizando su infraestructura existente. Sin embargo, para que comience el crecimiento exponencial, ese ciclo de retroalimentación debe funcionar más rápidamente, no más lentamente.

Catalizadores, escenarios y lo que hay que observar

La tesis de inversión ahora depende de un conjunto claro de acontecimientos y riesgos que se presentarán en el futuro. La situación se divide entre la opción de invertir en infraestructura y el modelo tradicional de biotecnología. Lo que ocurrirá en los próximos 18 meses será decisivo para determinar qué estrategia tendrá mayor éxito.

El principal catalizador a corto plazo es la presentación de los datos de la Fase 1 para dos candidatos clave: REC-4881 (FAP) y REC-7735 (PI3Kα). Se espera que estos datos sean entregados en el año 2027. Este será el primer paso importante en la prueba de concepto clínico de Recursion OS. Si tiene éxito, esto sería un gran avance, ya que demostraría la capacidad de la plataforma para convertir las ideas basadas en la inteligencia artificial en beneficios clínicos concretos. Esto validaría la afirmación de la empresa de que su sistema integrado puede generar candidatos válidos para medicamentos, lo que permitiría pasar de la generación de datos a la impacto real en pacientes. Por otro lado, un fracaso sería un duro golpe para toda la infraestructura de la empresa, lo que aumentaría los riesgos relacionados con altas tasas de abandono de proyectos y plazos prolongados para la implementación de soluciones.

Un riesgo importante es la falta de posibilidades para establecer nuevas alianzas estratégicas o obtener financiación, si NVIDIA decide retirarse del mercado. La colaboración con una empresa tecnológica tan importante tenía como objetivo reducir los riesgos relacionados con el proceso de computación necesario para el modelo de descubrimiento de fármacos basado en IA. Sin embargo, su retirada, aunque no es catastrófica dada la liquidez que posee Recursion, sigue siendo una señal negativa. Podría desanimar a otros socios potenciales que consideran que este modelo aún no está comprobado. La capacidad de la empresa para atraer nuevos recursos, como los 134 millones de dólares ya obtenidos de Sanofi, es crucial para financiar el perfeccionamiento continuo de la plataforma y el avance de sus proyectos sin que esto afecte su capitalización.

Entre los asuntos importantes que requieren atención están las nuevas alianzas con importantes empresas farmacéuticas. Estas alianzas proporcionarán una validación crucial y además generarán ingresos adicionales, lo que ampliará la capacidad financiera de la plataforma y demostrará su utilidad para los líderes del sector. Otra integración importante es la de la plataforma Exscientia. La adquisición de esta plataforma tiene como objetivo crear un conjunto más completo de soluciones de inteligencia artificial y biotecnología, acortando así el tiempo necesario para pasar del objetivo al candidato viable. El progreso en la fusión de estas operaciones será un indicador clave de la capacidad de ejecución y del potencial de acelerar el proceso de desarrollo de soluciones.

En resumen, se trata de un momento crucial. La volatilidad reciente de las acciones, incluyendo un aumento del 14% durante las compras realizadas por ARK Invest, indica que el mercado está listo para un nuevo catalizador. Los próximos 18 meses serán decisivos: determinará si Recursion puede demostrar su eficacia en la práctica clínica, o si los riesgos relacionados con el desarrollo y la incertidumbre en las alianzas comerciales prevalecerán. Para los inversores en infraestructura, lo importante son los datos de la Fase 1 y las posibles alianzas comerciales.