Reid Hoffman Wikimedia Commons
Reid Hoffman, cofundador de LinkedIn: "No pedir consejo médico a la IA es rayar en la negligencia profesional"
El empresario Reid Hoffman ha realizado unas polémicas declaraciones en el marco de su nueva aventura empresarial, relacionada con la IA.
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Uno de los campos donde la IA tiene más expectativas de mejorar el día a día es en la medicina. Con todo, las apuestas en los centros de inversión van quizás muy rápido.
El veterano de Silicon Valley, Reid Hoffman,ha decidido volcar su experiencia profesional en el ámbito de la salud tras décadas liderando empresas tecnológicas.
Hoffman es conocido por haber cofundado LinkedIn y por su participación activa en las juntas directivas de gigantes como PayPal y OpenAI. Su nuevo proyecto empresarial se denomina Manas AI y se centra específicamente en acelerar los procesos de descubrimiento de fármacos.
Esta empresa busca transformar un camino que tradicionalmente requiere una década de trabajo en una tarea de pocos años. La inspiración para este cambio estructural surgió de una cena con el reconocido oncólogo Siddhartha Mukherjee, quien ahora ejerce como director ejecutivo de la firma.
El objetivo principal es identificar moléculas candidatas para tratar diversos tipos de cáncer de manera mucho más eficiente. Hoffman sostiene que los modelos de frontera más avanzados deben ser una piedra angular fundamental en la atención médica contemporánea.
Estos sistemas masivos han procesado billones de palabras y contienen un volumen de información que supera la capacidad de retención humana. El empresario afirma que cualquier médico que no utilice estas herramientas como una segunda opinión roza la negligencia profesional.
Esta postura resulta controvertida y ha generado debate entre los profesionales del sector sanitario en todo el mundo. Algunos estudios recientes advierten sobre los riesgos de que el público general busque consejo médico directamente en estos modelos de lenguaje.
La propensión de estas herramientas a ofrecer información inexacta o cambiante es uno de los argumentos principales de sus detractores. Sin embargo, Hoffman defiende que el uso correcto no consiste en sustituir el pensamiento crítico del profesional humano.
La clave reside en utilizar la tecnología como una fuente adicional de datos que puede ayudar a prevenir diagnósticos erróneos. El propio inversor asegura que utiliza estos modelos avanzados para gestionar asuntos relacionados con su bienestar personal.
También exige que sus médicos de cabecera consulten estas plataformas para contrastar sus decisiones clínicas habituales. Un doctor puede decidir ignorar la sugerencia de la máquina si considera que es errónea según su juicio profesional.
Omitir este paso consultivo se considera un error tanto para el facultativo como para el paciente que busca la mejor atención. En contextos donde los sistemas nacionales de salud sufren una gran presión, estas herramientas digitales cobran una relevancia vital.
La escasez de médicos de familia y las largas listas de espera sugieren la necesidad de asistentes médicos gratuitos en cada teléfono móvil. Hoffman propone que la inteligencia artificial actúe como un primer filtro de triaje antes de la consulta presencial.
Esta medida permitiría rediseñar la interacción de los ciudadanos con los servicios sanitarios para optimizar los recursos disponibles. Todo el mundo debería tener la posibilidad de interactuar con un asistente médico digital para resolver dudas iniciales.
Más allá de la asistencia directa, existe un interés creciente en que la tecnología ayude a los organismos reguladores gubernamentales. La evaluación de nuevos medicamentos podría acelerarse significativamente si se utilizan modelos biológicos computacionales avanzados.
Desde la perspectiva de Silicon Valley, sería ideal que las agencias de control pudieran predecir qué fármacos tienen menores consecuencias negativas. No obstante, el propio Hoffman reconoce que la implementación de estos procesos regulatorios automáticos no ocurrirá de forma inmediata.
En el funcionamiento interno de Manas AI, el juicio humano sigue siendo el componente que valida los resultados del motor digital. El doctor Mukherjee revisa personalmente las propuestas del sistema para descartar aquellas opciones que carecen de sentido médico.
Esta combinación de capacidad de procesamiento y experiencia clínica permite filtrar candidatos a fármacos con un rigor excepcional. Aunque el enfoque inicial de la compañía es la oncología, el potencial de descubrimiento es aplicable a muchas otras áreas.
![Interfaz de ChatGPT Health en el móvil](["https:\/\/s3.elespanol.com\/2026\/01\/08\/omicrono\/software\/1003744081971_260819868_1706x960.jpg"])
Se espera que esta metodología permita identificar tratamientos para enfermedades crónicas y también para patologías extremadamente raras. Históricamente, investigar dolencias con pocos pacientes no resultaba rentable para las grandes compañías farmacéuticas tradicionales.
La eficiencia de la computación avanzada reduce los costes y hace que estas investigaciones sean mucho más viables comercialmente. Hoffman proyecta que en el plazo de diez años cada enfermedad importante contará con moléculas objetivo identificadas.
Este avance podría suponer una diferencia sustancial en la calidad de vida de millones de personas afectadas por enfermedades severas. La visión de este líder tecnológico apunta a un futuro donde la medicina y el software sean inseparables.
Hoffman concluye que la evolución tecnológica permitirá que la medicina sea más accesible para todas las capas de la sociedad. El compromiso con la innovación sigue siendo el motor principal de este cambio de paradigma en la ciencia médica. Obviamente, hay que coger sus palabras en su contexto, al ser él un interesado en que esta visión finalmente acabe siendo real.
