Rediseñando el Sistema Científico-Tecnológico

Desarrollismo Inteligente del Siglo XXI: Capítulo VII

“La investigación básica es lo que hago cuando no sé lo que hago. Pero si nunca dejo de hacer lo que no sé, nunca llegaré a hacer lo que el mundo necesita.”

— Werner von Braun, paráfrasis del autor

En 2021, tres investigadores del CONICET publicaron en la revista científica Nature un trabajo sobre la estructura molecular de una proteína vinculada al cáncer de páncreas que podría ser clave para el desarrollo de nuevas terapias. El trabajo fue citado cientos de veces en la literatura científica internacional, generó reconocimiento académico para sus autores y contribuyó al conocimiento global sobre un problema médico de enorme importancia. Fue, por todos los criterios con que el sistema científico argentino mide el éxito, una contribución de primer nivel.

Dos años después, ninguna empresa farmacéutica argentina había establecido contacto con esos investigadores para explorar aplicaciones comerciales de sus hallazgos. Ninguna universidad había patentado los resultados. Ningún fondo de inversión había financiado una spinoff para desarrollar una molécula basada en esa investigación. El conocimiento estaba disponible en la literatura científica para que cualquier empresa del mundo —una multinacional suiza, un laboratorio israelí, una startup californiana— lo tomara y lo convirtiera en un producto que después vendería, posiblemente, a los hospitales argentinos.

Esa historia no es la excepción. Es el patrón. Argentina invierte alrededor del 0,5% de su PBI en investigación y desarrollo —modesto en comparación con los países que aspira a parecerse, pero no despreciable en términos absolutos— y obtiene de esa inversión una producción científica de calidad genuina. Lo que no obtiene, o obtiene en proporción muy baja, es el impacto económico que esa producción científica podría generar si existieran los mecanismos para transferirla al sistema productivo.

La brecha entre la calidad científica argentina y su impacto económico es la tragedia central del sistema de ciencia y tecnología del país. No es una tragedia de talento ni de recursos: es una tragedia de arquitectura institucional. Y las tragedias de arquitectura institucional, a diferencia de las de talento o de recursos, tienen solución. Se resuelven rediseñando la arquitectura. Eso es lo que este capítulo propone.

I. El problema de los incentivos

Para entender por qué el sistema científico argentino produce conocimiento que no se transfiere, hay que entender los incentivos que gobiernan el comportamiento de sus actores principales: los investigadores.

Un investigador del CONICET es evaluado por su Comisión Asesora cada cuatro o cinco años. En esa evaluación se consideran fundamentalmente sus publicaciones en revistas científicas indexadas —con especial peso para las revistas de alto factor de impacto— y su formación de recursos humanos: cuántos tesistas dirigió, cuántos posdoctorantes formó. Lo que no se considera, o se considera de manera marginal, es cuántos contratos de investigación firmó con empresas, cuántas patentes registró, cuántas spinoffs ayudó a crear, cuánto impacto tuvieron sus investigaciones en la productividad del sector privado. No porque esas cosas no importen: sino porque el sistema de evaluación no las mide de manera sistemática ni las pondera de manera equivalente a las publicaciones.

El resultado es predecible: los investigadores hacen lo que el sistema premia. Publican en las mejores revistas que pueden. Dirigen tesistas que publican en las mejores revistas que pueden. Y cuando alguna empresa se acerca a preguntar si pueden colaborar en un proyecto aplicado, muchos investigadores —no todos, pero demasiados— hacen el cálculo correcto desde el punto de vista de sus carreras y concluyen que el tiempo dedicado a ese proyecto aplicado es tiempo que no se dedica a la investigación que genera las publicaciones que determinan su carrera. El resultado no es falta de voluntad: es racionalidad perfectamente calibrada a los incentivos existentes.

El físico y Premio Nobel Richard Feynman decía que la ciencia es la creencia en la ignorancia de los expertos: la disposición a cuestionar lo establecido, a explorar lo desconocido, a seguir la curiosidad sin saber adónde lleva. Esa disposición es genuinamente valiosa y el sistema científico debe protegerla. La investigación básica —la que no tiene aplicación inmediata pero que construye el conocimiento sobre el que se asientan las innovaciones futuras— no puede ser sacrificada en el altar de la utilidad inmediata. Pero en Argentina se ha creado, acaso involuntariamente, una cultura donde la investigación básica se usa a veces como escudo contra cualquier expectativa de impacto económico, donde la sola mención de la transferencia tecnológica genera en algunos ámbitos académicos una reacción de desconfianza hacia la “mercantilización de la ciencia”.

Esa tensión entre la ciencia libre y la ciencia aplicada es real pero falsa como dilema absoluto. Los países que tienen los mejores sistemas científicos del mundo —Estados Unidos, Alemania, Israel, Suecia— tienen también los más altos niveles de transferencia tecnológica. No porque sacrifiquen la investigación básica: sino porque construyeron los puentes que permiten que la investigación básica genere aplicaciones sin abandonar su rigor. El problema de Argentina no es elegir entre ciencia libre y ciencia aplicada: es construir los puentes que permiten transitar entre ambas sin que ninguna traicione su naturaleza.

II. La reforma de la carrera científica

La reforma del sistema de incentivos de la carrera científica es la intervención más profunda y más necesaria. Sin ella, todas las demás reformas institucionales que se describen en este capítulo generarán efectos parciales: la arquitectura cambia pero los actores siguen respondiendo a los incentivos que los formaron.

La ley de evaluación por impacto que el Desarrollismo Inteligente propone no elimina las publicaciones como criterio de evaluación. Las mantiene y las refuerza como indicador de calidad científica. Lo que agrega es un segundo eje de evaluación: el impacto productivo de la investigación. Contratos con empresas, patentes registradas, spinoffs creadas, transferencia de tecnología documentada, adopción de resultados de investigación por el sector privado. Ese segundo eje no tiene el mismo peso para todas las disciplinas —la física teórica no puede medirse con los mismos criterios que la ingeniería de materiales— pero debe estar presente de manera explícita en la evaluación de todos los investigadores que trabajan en áreas con potencial de aplicación económica.

El régimen de dedicación mixta investigador-empresa es el complemento operativo de esa reforma evaluativa. Hoy, un investigador del CONICET que quiere dedicar parte de su tiempo a colaborar con una empresa privada enfrenta una serie de restricciones regulatorias que hacen esa colaboración burocráticamente costosa y en algunos casos directamente imposible. La dedicación exclusiva al organismo, los conflictos de interés percibidos, la complejidad de los contratos de investigación: todo contribuye a que la colaboración público-privada sea la excepción y no la regla. El régimen de dedicación mixta —que permite a los investigadores dedicar hasta el 30% de su tiempo a proyectos con empresas, con un marco legal claro que regula los conflictos de interés y la propiedad intelectual de los resultados— eliminaría esas barreras sin comprometer la integridad del sistema de investigación pública.

La revisión del estatuto de carrera científica que el Desarrollismo Inteligente propone va más allá de los criterios de evaluación. Incluye también la revisión de los criterios de ingreso —que hoy privilegian casi exclusivamente el currículum académico y deberían incorporar también la experiencia en el sector privado como mérito— y de las trayectorias de carrera posibles. Hoy, un investigador que pasa cinco años en una empresa privada desarrollando tecnología y quiere volver al sistema científico público tiene muy pocos mecanismos para que esa experiencia sea reconocida. Eso desincentiva la movilidad entre los sectores y perpetúa la separación entre el mundo académico y el mundo productivo. Un estatuto renovado que reconozca y valore la experiencia en el sector privado como parte de la trayectoria científica crearía los incentivos para que esa movilidad exista y se normalice.

El esquema de royalties compartidos investigador-institución es la dimensión económica de la reforma. Hoy, cuando una investigación generada en una institución pública genera una patente que produce ingresos, esos ingresos van fundamentalmente a la institución y muy poco al investigador que generó el conocimiento. En la mayoría de los países con sistemas de transferencia tecnológica maduros —MIT, Stanford, el sistema universitario israelí— el esquema es inverso o equilibrado: una fracción significativa de los royalties va al investigador, con el argumento de que eso crea el incentivo correcto para que los mejores investigadores busquen activamente la aplicación comercial de su trabajo. Un investigador que puede enriquecerse modestamente con el éxito comercial de su investigación tiene incentivos que ningún reglamento de evaluación puede replicar.

III. La arquitectura de la transferencia

Cambiar los incentivos individuales es necesario pero no suficiente. También hay que construir la infraestructura institucional que hace posible la transferencia: los organismos, los procesos, los instrumentos financieros y los marcos legales que conectan el laboratorio con el mercado.

La agencia de transferencia tecnológica obligatoria en universidades públicas es el nodo central de esa infraestructura. Hoy, algunas universidades nacionales tienen unidades de vinculación tecnológica, pero la mayoría son pequeñas, subfinanciadas y con personal que no tiene la formación específica en gestión de propiedad intelectual, negociación de contratos y desarrollo empresarial que la función requiere. La obligatoriedad y el estándar mínimo de capacidad son las dos innovaciones clave de la propuesta: toda universidad nacional con más de un umbral determinado de actividad de investigación debe tener una agencia de transferencia funcional, con personal dedicado, con presupuesto propio y con métricas de resultado que se publican anualmente.

El modelo del Technology Licensing Office (TLO) del MIT es el referente mundial en este campo. Creado en 1986, el TLO gestiona las patentes del MIT, negocia los acuerdos de licencia con empresas privadas, asiste a los investigadores del MIT en la creación de spinoffs y distribuye los royalties entre la institución, el laboratorio y el investigador según un esquema predefinido. Genera anualmente ingresos de licencias que financian en parte la investigación de la institución. Pero su impacto más importante no es financiero: es el número de empresas que creó. Más de trescientas empresas nacieron directamente del conocimiento generado en los laboratorios del MIT y transferido a través del TLO. Esas empresas tienen una capitalización de mercado que supera el billón de dólares y emplean a más de cien mil personas. El TLO no crea ese valor: lo hace posible. Sin él, esas tecnologías habrían quedado en los archivos de las revistas científicas.

El sistema nacional de patentes aceleradas es otra pieza fundamental de la arquitectura de transferencia. El proceso de registro de una patente en Argentina es excesivamente largo y costoso en comparación con los estándares internacionales. Una empresa o un investigador que quiere proteger una innovación puede esperar años antes de obtener la protección que necesita para invertir en su desarrollo comercial. Mientras tanto, la innovación puede ser replicada, puede volverse obsoleta o puede perderse la ventana de mercado que le daba valor. El sistema de patentes aceleradas para innovaciones con potencial de aplicación comercial inmediata —con plazos máximos garantizados, con soporte técnico del Estado para la redacción de las solicitudes y con tarifas reducidas para investigadores individuales y pymes— reduciría significativamente ese obstáculo. Los incentivos fiscales por registro de propiedad intelectual complementan esa reforma: una empresa o investigador que registra una patente recibe un beneficio fiscal que compensa parte del costo del proceso y señaliza que el Estado valora y protege la innovación.

El fondo competitivo orientado a demandas productivas es el instrumento de financiamiento que da dirección estratégica a la investigación aplicada. A diferencia de los fondos de investigación tradicionales —donde los investigadores proponen los temas y el Estado financia los más prometedores— este fondo funciona en la dirección inversa: identifica los problemas productivos prioritarios —sectores con potencial de desarrollo, cuellos de botella tecnológicos en industrias estratégicas, desafíos de la transición energética— y financia la investigación orientada a resolverlos, con consorcios que combinan investigadores del sistema público con empresas privadas que tienen skin in the game, es decir, que aportan parte del financiamiento porque los resultados les interesan directamente. No es un reemplazo de la investigación básica: es un complemento que orienta una fracción de la investigación aplicada hacia los problemas que la economía necesita resolver.

IV. El CONICET que Argentina necesita

El CONICET merece un análisis particular porque es, simultáneamente, el mayor activo y el mayor desafío del sistema científico argentino. Es el mayor activo porque concentra la mayor densidad de investigadores de alta calificación de América Latina, porque tiene una trayectoria de décadas de producción científica de calidad, y porque mantiene su capacidad de atraer y retener talento en condiciones económicas que harían imposible esa retención en casi cualquier otro sector de la economía argentina. Es el mayor desafío porque su escala —más de diez mil investigadores, docenas de institutos distribuidos en todo el país— hace que cualquier reforma sea extraordinariamente compleja de implementar.

El CONICET no necesita ser destruido para ser reformado. Necesita ser reorientado en sus prioridades, actualizado en sus criterios de evaluación y conectado con el sistema productivo de manera que hoy no lo está. Esas son reformas graduales, que requieren consenso interno y liderazgo político sostenido, pero que son perfectamente compatibles con mantener la excelencia científica que el organismo ya tiene.

La reforma más urgente es la de la distribución disciplinaria de los investigadores. El CONICET tiene una concentración significativa en ciencias básicas y en humanidades, y una representación relativamente menor en las disciplinas con mayor potencial de impacto en la producción: ingeniería, biotecnología, ciencias de datos, química aplicada, ciencias de materiales. Esa distribución no es un error de diseño original: refleja la demanda histórica de los investigadores que ingresaron al sistema. Pero puede corregirse gradualmente orientando los concursos de ingreso hacia las disciplinas con mayor potencial de transferencia, sin expulsar a nadie que ya esté en el sistema.

La distribución geográfica es otro desafío. El CONICET está excesivamente concentrado en el área metropolitana de Buenos Aires y en unas pocas ciudades universitarias grandes. Ese desequilibrio territorial reproduce el patrón general de la economía argentina: concentración de capacidades en el centro, escasez en la periferia. La política de creación de nuevos institutos en provincias con menor densidad científica —iniciada en los gobiernos de los años dos mil y continuada con distintas intensidades desde entonces— es correcta en dirección pero insuficiente en escala. El Desarrollismo Inteligente propone acelerar esa federalización, articulando la creación de institutos en el interior con los distritos tecnológicos y con las universidades regionales, para que la investigación científica se convierta en un actor del desarrollo territorial y no solo en una actividad concentrada en los grandes centros urbanos.

La integración de datos abiertos científicos es una reforma de bajo costo y alto impacto que puede implementarse con relativa rapidez. Argentina produce una cantidad enorme de datos científicos —datos agronómicos, epidemiológicos, geológicos, oceanográficos, meteorológicos, sociodemográficos— que en su mayor parte están dispersos en sistemas incompatibles entre sí, son de difícil acceso para actores externos al sistema científico, y no están disponibles en formatos que permitan su procesamiento automatizado con herramientas de inteligencia artificial. La apertura de esos datos —con los estándares técnicos y legales que garantizan la interoperabilidad y protegen la privacidad donde corresponde— multiplicaría el valor de la inversión pública ya realizada en su generación. Una empresa de agroindustria que quiere desarrollar un sistema de predicción de rendimientos necesita décadas de datos climáticos y de suelos. Si esos datos están disponibles, puede desarrollar el sistema en meses. Si no lo están, puede tardarlo años o directamente no intentarlo.

V. La prospectiva como política

Uno de los elementos más ausentes en la política científico-tecnológica argentina es la prospectiva: la capacidad de anticipar qué tecnologías van a ser decisivas en los próximos diez o veinte años y orientar la inversión pública en investigación hacia el desarrollo de capacidades en esas tecnologías antes de que la demanda sea urgente.

Los países que lideran la carrera tecnológica no lo hacen por accidente: anticipan sistemáticamente las tendencias y construyen capacidades con años de anticipación. En los años ochenta, cuando la biotecnología era todavía una disciplina emergente, Estados Unidos ya estaba invirtiendo masivamente en investigación genómica. En los noventa, cuando internet era todavía mayoritariamente académica, los organismos de defensa y las universidades norteamericanas ya estaban desarrollando los protocolos y las infraestructuras que la convertirían en el fenómeno comercial que fue. En la primera década del siglo XXI, cuando la inteligencia artificial era todavía un campo de nicho con pocos resultados prácticos, los laboratorios de Google, Facebook y el gobierno chino ya estaban invirtiendo en los algoritmos de aprendizaje profundo que una década después transformarían todas las industrias.

Argentina, por contraste, tiende a descubrir las tecnologías cuando ya son mainstream globales y la brecha con los líderes es difícil de cerrar. Llegó tarde a la biotecnología, llegó tarde al software, llegó tarde a las energías renovables, llegó tarde a la inteligencia artificial. No porque le faltara talento para participar en esas revoluciones tecnológicas: sino porque no tenía los mecanismos institucionales para anticiparlas e invertir con suficiente anticipación.

El consejo nacional de prospectiva tecnológica que el Desarrollismo Inteligente propone es el organismo responsable de cerrar esa brecha. Con un mandato explícito de identificar las tecnologías emergentes con mayor potencial de impacto en la economía argentina a diez y veinte años, de mapear las capacidades existentes en el sistema científico que podrían orientarse hacia esas tecnologías, y de recomendar al gobierno las prioridades de inversión en investigación que maximizarían la posición competitiva del país. No es un organismo de planificación: no tiene poder de asignación de recursos. Es un organismo de inteligencia estratégica: produce el análisis que permite que quienes asignan recursos lo hagan con mayor información sobre el largo plazo.

La composición del consejo importa tanto como su mandato. Debe incluir científicos de frontera —que conocen las tendencias desde adentro de las disciplinas— pero también empresarios, ingenieros con experiencia en la industria, economistas del desarrollo y especialistas en tendencias tecnológicas globales. La prospectiva que solo escuchan científicos tiende a sobreestimar el potencial de las tecnologías básicas y subestimar los desafíos de comercialización. La que solo escuchan empresarios tiende a sobreestimar el corto plazo y subestimar las rupturas paradigmáticas. La combinación de perspectivas es lo que produce el análisis más robusto.

VI. El sistema que se mide

Toda reforma del sistema científico-tecnológico enfrenta un problema de medición: ¿cómo saber si está funcionando? Las métricas tradicionales —número de publicaciones, citas, inversión en I+D como porcentaje del PBI— son útiles pero insuficientes para capturar el impacto económico que es el objetivo último de las reformas propuestas. Un sistema que sube sus publicaciones en revistas de alto factor de impacto pero no aumenta su tasa de transferencia tecnológica está mejorando en la métrica equivocada.

El conjunto de métricas que el Desarrollismo Inteligente propone para evaluar el sistema científico-tecnológico incluye dimensiones que hoy no se miden sistemáticamente en Argentina: número de patentes registradas por institución y por investigador, ingresos generados por licencias de tecnología, número de spinoffs creadas a partir de investigación pública, inversión privada en I+D como resultado de proyectos colaborativos con el sector público, adopción de resultados de investigación pública por empresas privadas, y retorno económico de la inversión pública en I+D medido en generación de valor agregado en los sectores beneficiados. Esas métricas deben publicarse anualmente, con desagregación por institución y por disciplina, creando presión de transparencia sobre el sistema y generando la información que los diseñadores de política necesitan para corregir el rumbo.

La integración de esas métricas con el índice nacional de articulación productiva que se mencionó en el capítulo tercero crearía un sistema de información sobre el desempeño del triángulo industria-educación-ciencia que Argentina nunca tuvo. No para burocratizar la ciencia: sino para hacerla rendir cuentas ante la sociedad que la financia de la misma manera que cualquier otra institución pública rinde cuentas de sus resultados.

Acaso sea pertinente recordar aquí lo que Peter Drucker —el padre del management moderno— sostenía con su habitual lapidariedad: lo que no se mide no se gestiona. El sistema científico argentino ha gozado durante décadas de una relativa inmunidad a esa máxima, operando con métricas académicas internas que el sector productivo y la sociedad en general no pueden interpretar ni evaluar. Esa inmunidad tuvo el valor de proteger la libertad académica de presiones políticas de corto plazo. Pero también tuvo el costo de aislar al sistema de la accountability que cualquier inversión pública de esta magnitud debería tener. El Desarrollismo Inteligente propone un equilibrio: libertad académica real para definir las agendas de investigación dentro de un marco estratégico nacional, y accountability pública real sobre el impacto de esa investigación en la economía y en la sociedad.

La ciencia como apuesta de civilización

Hay un riesgo en todo este capítulo que conviene nombrar para no caer en él. El riesgo de reducir la ciencia a su utilidad económica, de tratar el conocimiento como un insumo productivo más, de medir la valía de un investigador solo por los contratos que firma y las patentes que registra. Ese reduccionismo sería no solo intelectualmente pobre: sería contraproducente, porque la investigación básica que no tiene aplicación inmediata visible es exactamente la que genera las revoluciones tecnológicas de largo plazo que ningún planificador podría haber anticipado.

La teoría de la relatividad de Einstein no tenía aplicación económica evidente en 1905. El GPS que guía los celulares del mundo entero y que genera decenas de miles de millones de dólares de valor económico anual es consecuencia directa de esa teoría, que nadie hubiera financiado si el criterio de evaluación hubiera sido la utilidad comercial inmediata. La mecánica cuántica parecía pura especulación matemática en los años veinte del siglo pasado. Los semiconductores que hacen posible toda la economía digital del siglo XXI se basan en principios de mecánica cuántica que ningún planificador industrial de los años treinta hubiera identificado como prioritarios para financiar.

La ciencia es una apuesta de civilización a largo plazo. Una sociedad que no invierte en conocimiento básico que no tiene aplicación inmediata está hipotecando su futuro tecnológico de maneras que no son visibles hoy pero que se van a hacer evidentes en décadas. El Desarrollismo Inteligente no propone sacrificar esa apuesta: propone que a ella se agregue una segunda apuesta, igualmente seria, por la transferencia del conocimiento generado hacia la economía que lo financió. No una en lugar de la otra: las dos al mismo tiempo, con la arquitectura institucional que hace posible que ambas prosperen.

Argentina tiene en su historia científica motivos de orgullo genuino. Bernardo Houssay, primer latinoamericano en ganar el Premio Nobel de Ciencias, lo hizo investigando en Buenos Aires en condiciones de austeridad que habrían desalentado a la mayoría. César Milstein, que ganó el Nobel de Medicina en 1984 por el desarrollo de los anticuerpos monoclonales —tecnología que hoy es la base de los tratamientos más efectivos contra el cáncer— hizo sus trabajos fundacionales en el Instituto Malbrán de Buenos Aires antes de emigrar a Cambridge. Luis Federico Leloir, Nobel de Química en 1970, investigó toda su vida en Argentina con laboratorios que eran, según su propio testimonio, significativamente más pobres que los de sus colegas del hemisferio norte.

Esos nombres demuestran que el talento científico argentino es de primer nivel mundial cuando encuentra las condiciones mínimas para desarrollarse. Lo que el Desarrollismo Inteligente propone no es crear ese talento de la nada: es construir el sistema que lo retiene, lo orienta hacia los problemas que el país y el mundo necesitan resolver, y convierte sus hallazgos en riqueza que se distribuye en la sociedad que los financió.

Que los anticuerpos monoclonales de Milstein, desarrollados con fondos públicos argentinos, hayan salvado millones de vidas en el mundo sin que Argentina haya recibido un peso en royalties ni haya construido sobre ese conocimiento una industria farmacéutica propia, es la síntesis perfecta de lo que este capítulo propone cambiar. No para que los científicos dejen de ser científicos. Para que la sociedad que los forma y los financia reciba, al fin, la parte del retorno que le corresponde.