A comienzos de febrero de 2026, Ginkgo Bioworks y OpenAI publicaron un ‘preprint’ describiendo un sistema de experimentación completamente autónomo: GPT-5 diseñó los experimentos, los ejecutó a través de la infraestructura robótica de Ginkgo, analizó los resultados y planificó los siguientes pasos, todo con mínima intervención humana.
El foco del experimento fue la síntesis de proteínas libre de células (CFPS, por sus siglas en inglés), una plataforma tecnológica clave para producir enzimas, proteínas funcionales y otros insumos biológicos. El sistema corrió 36.000 condiciones experimentales en seis ciclos iterativos, generando aproximadamente 150.000 puntos de datos, y llevó el costo de producción de la proteína de referencia sfGFP de $698 por gramo a $422 por gramo — un avance que habría tomado años con métodos convencionales.
Reshma Shetty, co-fundadora de Ginkgo Bioworks.
«Mediante la combinación de un modelo de lenguaje de frontera con un laboratorio autónomo, encontramos composiciones de reacción notablemente más económicas que el estado del arte anterior», señaló Reshma Shetty, co-fundadora de Ginkgo Bioworks.
Joy Jiao, líder de investigación en ciencias de la vida de OpenAI.
Por su parte, Joy Jiao, líder de investigación en ciencias de la vida de OpenAI, destacó que «esta fue la primera vez que pudimos conectar un modelo de frontera con un laboratorio autónomo para llevar a cabo experimentación a muy gran escala”.
Jason Kelly, co-fundador y CEO de Ginkgo Bioworks, resumió el momento diciendo: «La IA combinada con laboratorios autónomos es necesaria para mantener a Estados Unidos competitivo en ciencia a nivel mundial».
Jason Kelly, co-fundador y CEO de Ginkgo Bioworks
LA ARQUITECTURA DETRÁS DEL SISTEMA
El laboratorio autónomo de Ginkgo no es un concepto futurista: ya existe y opera. Se trata de una red de Reconfigurable Automation Carts (RACs), carritos robóticos que ejecutan protocolos de laboratorio de forma remota, integrados con Catalyst, el software de automatización propio de la compañía.
GPT-5 se conectó a esta infraestructura con acceso a un navegador web y papers científicos relevantes. A partir de ahí, el modelo no solo ejecutó experimentos, sino que propuso nuevos reactivos a testear, algunos de los cuales anticiparon de forma independiente hallazgos de investigaciones publicadas a las que el modelo no había tenido acceso. Cada experimento diseñado por la IA fue validado automáticamente contra un modelo de datos que aseguraba su viabilidad física antes de ejecutarse — evitando los llamados ‘experimentos de papel’.
La participación humana quedó limitada a la preparación de reactivos y supervisión del sistema. El trabajo científico — hipótesis, diseño, ejecución, análisis — lo realizó el modelo.
GINKGO BIOWORKS: MÁS ALLÁ DEL LABORATORIO
Para entender la magnitud de este anuncio, es necesario contextualizar quién es Ginkgo Bioworks y su rol creciente en el ecosistema de biologicals agrícolas.
Fundada en 2008 en Boston, Ginkgo se posicionó como la gran plataforma de ‘programación celular’ del mundo, ofreciendo servicios de descubrimiento, optimización y escalamiento de microorganismos a socios de múltiples industrias. Su modelo es el de un foundry biológico: como una fábrica de semiconductores, pero para células.
En agricultura, Ginkgo ha construido una red de alianzas estratégicas de primer nivel:
Bayer: En octubre de 2025, ambas compañías extendieron su asociación estratégica multianual — iniciada en 2017 — centrada en el desarrollo de microorganismos fijadores de nitrógeno. El objetivo es reducir la dependencia de fertilizantes sintéticos a través de soluciones biológicas aplicables a escala comercial. Esta alianza incorporó los activos de Joyn Bio, la joint venture que ambas habían operado hasta 2022.
Syngenta: Una colaboración en marcha apunta a acelerar el lanzamiento de una nueva solución biológica, con Ginkgo desarrollando y optimizando una cepa microbiana para la producción de un metabolito secundario identificado por Syngenta como solución biológica pionera.
Agricen: En diciembre de 2025, Ginkgo completó con éxito una colaboración con este especialista en enmiendas de suelo, desarrollando un proceso de fermentación eficiente para cepas bacterianas complejas utilizadas en productos de nutrición vegetal. La plataforma de Ginkgo soportó desde tamizaje a pequeña escala hasta manufactura de hasta 3.000 litros.
Invaio Sciences: En febrero de 2026 — el mismo mes del anuncio con OpenAI — Ginkgo e Invaio Sciences anunciaron una colaboración para desarrollar cepas microbianas que produzcan eficientemente péptidos para protección de cultivos. Esta colaboración utilizará, específicamente, la infraestructura de laboratorio autónomo de Ginkgo, incluyendo los RACs y Catalyst.
LO QUE ESTO SIGNIFICA PARA LA INDUSTRIA DE LOS BIOINSUMOS AGRÍCOLAS
La industria de los bioinsumos agrícolas se enfrenta a un cuello de botella estructural: el descubrimiento y la optimización de cepas microbianas, enzimas y metabolitos secundarios es un proceso lento, costoso y altamente iterativo. Requiere cientos o miles de experimentos antes de identificar un candidato viable para escalar.
El sistema demostrado por Ginkgo y OpenAI ataca directamente ese cuello de botella. Un modelo de IA que puede diseñar y ejecutar 36.000 experimentos en ciclos iterativos — y aprender de cada uno — puede comprimir en semanas lo que antes llevaba años de trabajo científico. Y lo hace a una fracción del costo.
Para los bioinsumos específicamente, esto tiene implicancias concretas:
- Aceleración del desarrollo de biopesticidas y biofertilizantes: Los procesos de fermentación para metabolitos secundarios activos (como los que busca Syngenta) podrían optimizarse en ciclos mucho más cortos.
- Reducción de costos de manufactura: Una reducción del 40% en costos de síntesis de proteínas es directamente relevante para la producción de enzimas, proteínas funcionales y antígenos utilizados en inoculantes y bioinsumos.
- Descubrimiento acelerado de cepas: La identificación de microorganismos con atributos deseables — fijación de nitrógeno, solubilización de fósforo, producción de fitohormonas — podría beneficiarse enormemente de ciclos de experimentación autónoma.
HAY FUTURO EN AMÉRICA LATINA
La región no es un espectador pasivo de esta transformación. Brasil, Argentina, Colombia, Chile y México concentran buena parte de la adopción global de biologicals en agricultura, impulsada por regulaciones favorables, presión ambiental y demanda de mercados exportadores que exigen protocolos de sostenibilidad.
Ginkgo ya reportaba en 2025 que su base de clientes agrícolas había más que duplicado respecto al año anterior, con creciente interés desde Brasil, la Unión Europea y Estados Unidos. La plataforma de servicios de Ginkgo — que incluye descubrimiento de leads, validación, co-desarrollo de productos y manufactura a pequeña escala — es directamente aplicable a empresas latinoamericanas que buscan desarrollar biologicals propios o mejorar sus procesos de fermentación.
Para el ecosistema local de startups, empresas de insumos y cooperativas que buscan incorporar biotecnología a su portafolio, la pregunta ya no es si la IA transformará el desarrollo de biologicals — sino cuándo tendrán acceso a estas capacidades y en qué forma.
