El denunciante de Theranos ve el mismo peligro en la IA que vio en el laboratorio

Tyler Shultz no necesitó ver You Can See Everything, el documental de Nathan Fielder sobre Elizabeth Holmes, para confirmar lo que ya sabía: la historia de Theranos no ha terminado, simplemente ha cambiado de escenario. Cuando su entrevista con The San Francisco Standard circula por redes sociales, la pregunta que más aparece no es sobre Holmes — es sobre qué sucede cuando el mismo patrón se repite en un sector que nadie puede auditar.

Theranos, que alcanzó una valuación de US$ 10 mil millones sin que su tecnología funcionara en realidad, enseñó una lección brutal a los inversores de Silicon Valley. Holmes y su socio Sunny Balwani usaron secretos comerciales como escudo para evitar la debida diligencia científica, recaudaron cientos de millones de la familia DeVos y del patriarca Sam Walton, y entregaron resultados de laboratorio falsos a pacientes reales a través de farmacias Walgreens. Shultz, que era becario cuando se dio cuenta de que el dispositivo Edwards no funcionaba, denunció la empresa y ayudó a derribar una fortaleza que creía intocable.

Lo que le preocupa hoy no es Holmes — ella cumple una pena de 11 años y hace lo que siempre hizo: mantenerse en el centro de atención. "La única razón por la que estamos hablando de Elizabeth Holmes ahora es porque ella quiere que hablemos de Elizabeth Holmes ahora", dijo Shultz al SF Standard. Holmes está preparando una película, un libro, una especie de segunda parte que, según él, "no sé exactamente hacia dónde va".

La verdadera advertencia de Shultz está en otra dirección. "Un gran peligro de la IA es que es muy difícil hacer la debida diligencia", afirmó. "Es muy difícil distinguir algo realmente único y nuevo de un wrapper de ChatGPT. Si quieres engañar a la gente, esta es una gran oportunidad para engañar."

Qué es la Haemanthus y por qué Shultz está preocupado

Billy Evans, compañero de Holmes, fundó Haemanthus en 2022, startup sediada en Austin que afirma usar láseres e inteligencia artificial para detectar enfermedades en muestras de sangre, saliva y orina. Según materiales de marketing analizados por The New York Times, el dispositivo de la empresa emplea un láser para analizar muestras biológicas "a nivel molecular", identificar biomarcadores como glucosa y hormonas en segundos, y usar IA para detectar cáncer e infecciones.

La técnica en sí — espectroscopía Raman — fue descubierta en 1928 y es ampliamente conocida por la comunidad científica. No hay novedad científica aquí. El problema, para Shultz, es el patrón de presentación: secretos comerciales como justificación para no compartir datos con inversores, promesas de miniaturización del equipo para un dispositivo del tamaño de un microscopio de bancada (el mismo tropiezo de Theranos), y un CTO desaparecido que, según el Fortune, "desapareció antes de que se publicara el artículo de fundación".

La propia Haemanthus niega cualquier vínculo con Theranos en su perfil de X: la frase "Elizabeth Holmes no tiene participación cero" — de alguna forma ambigua — sugiere exactamente lo contrario de lo que pretende. La empresa afirma tener patentes e inversores, pero hasta hoy no ha publicado ningún artículo revisado por pares que compruebe la eficacia del dispositivo.

Por qué el escepticismo de Shultz importa ahora

El contexto ha cambiado desde 2018. En aquella época, la caída de Theranos fue el equivalente tecnológico del escándalo Enron — un recordatorio brillante de que "confía en mí, bro" no basta en biotech. Desde entonces, el sector de inteligencia artificial recaudó más de US$ 1 trillón en financiación global, con empresas que nunca vieron lucro operando en valuaciones que desafían la física y la lógica financiera. La diferencia entre 2018 y 2026 no es que los estafadores sean más creativos; es que el ruido es tan alto que nadie puede distinguir señal de fraude de genuina innovación.

Shultz, que hoy trabaja con seguridad cibernética, no está proponiendo un pánico. Está proponiendo un freno: "Creo que la época de tomar una taza de café por 30 minutos y enviar US$ 100 mil a alguien debería acabar". En 2026, con rondas de inversión valuando startups en billones basadas en demos de modelos que nadie puede reproducir, la analogía que él hace no es paranoica — es factual.

La pregunta a vigilar es esta: cuando surja el próximo Shultz, ¿logrará ser escuchado antes de que la bola explote, o el costo de auditar promesas de IA se ha vuelto tan alto que solo queda creer — o desconfiar de todo?

Fuentes: TechCrunch, Fortune, The Hill

✓ Fuentes independientes cruzadas y verificadas antes de la publicación