Carlos Palma trabajó durante años como gerente y jefe de Producto en la empresa de tecnología financiera dLocal, hasta que en 2025 decidió hacer un giro en su carrera e incorporarse como CEO de la startup B4-RNA, una de las empresas impulsadas por LAB+, el company builder del Institut Pasteur de Montevideo. B4-RNA —que en 2024 recibió una inversión de US$ 750.000— desarrolla una nueva metodología de diagnóstico para la detección temprana del cáncer a través de un método de secuenciación que permite “leer” un tipo particular de ARN que está fuera de las células, con solo una muestra de sangre del paciente.
Además de sumar su expertise al desarrollo de B4-RNA, Palma trabaja en Henka, una consultora que ayuda a las empresas a implementar herramientas de inteligencia artificial. Es ingeniero en informática y tiene un Maestría en Administración de Empresas de la Universidad de Oxford.
En esta entrevista, cuenta qué le motivó a dar el salto de dLocal a B4-RNA, sus objetivos para hacer crecer la startup y cómo la inteligencia artificial se transforma en una herramienta fundamental para el mundo de la biotecnología y las finanzas.
Trabajaste durante años en el sector de la Fintech. ¿Qué te motivó a hacer la transición a B4-RNA?
B4-RNA plantea un gran desafío y es fascinante lo que se está logrando desde Uruguay en el sector. A Juan Pablo (Tosar, fundador de la startup) lo conocí, como sucede mucho entre uruguayos, en un asado. Ahí me contó sobre la startup y la investigación detrás, y vi que podría haber una buena sinergia entre lo que estaba haciendo él y las áreas donde yo podía contribuir desde mi perfil.
A nivel personal, es un honor participar en este tipo de proyectos, que tienen la posibilidad de generar un impacto brutal. Creo que fue un hecho fortuito que nos encontráramos con Juan Pablo y que hayamos visto el potencial de lo que estaba haciendo cada uno. Pienso que la vida siempre es un poco limitada, entonces tenemos que saber en dónde queremos jugar. Y este me parece un gran camino a seguir, porque por más que salimos a resolver un problema muy difícil y es una industria competitiva, vale la pena hacer el esfuerzo para llegar a donde queremos.
La biotecnología y la Fintech son sectores bastante diferentes. ¿Cuáles son las similitudes y diferencias en los enfoques que has tenido que adoptar para trabajar en empresas de ambos campos?
Cuando me sumé a dLocal, ya era una empresa que tenía una cierta tracción. Éramos 180 personas y estaba en etapa de crecimiento. Entré en 2019, un año y medio antes de que empezara a cotizar en bolsa, entonces viví esa transición de ser una startup a una empresa con otras responsabilidades y obligaciones.
B4-RNA sigue teniendo un formato de startup; en cuanto a organización y a rubro es radicalmente diferente a dLocal. Pero hay algunas similitudes en las áreas donde yo estuve trabajando. Por ejemplo, en dLocal trabajé en prevención de fraude. Es un sector en el que se manejan muchísimos datos. A veces teníamos que buscar ciertos patrones en un mar de datos que nos ayudaran a detectar pequeñas señales que pueden llegar a indicar un fraude con el fin de proteger a nuestros clientes y a los inversores. Para hacer esa detección, se utilizan estrategias de machine learning y de inteligencia artificial.
Si lo llevamos al campo de la biología, estamos haciendo algo similar cuando secuenciamos moléculas que existen en la sangre y buscamos una señal en un entorno ‘ruidoso’. Puede suceder que tengamos que pasar por varios procesos para filtrarla y analizar esa información, para luego identificar patrones que nos dan una señal.
Por otra parte, para mí el desafío más grande es empezar en un área completamente nueva. No soy del todo ajeno a ella, porque soy egresado en ingeniería en informática e hice mi tesis sobre bioinformática. Desde esa época que no volví a tocar la biología, pero ahora siento que estoy regresando a mis inicios de cierta forma.
Para interiorizarme más con la biología y la industria del healthcare, me apoyo en herramientas nuevas, como la inteligencia artificial. También nos estamos apoyando en una red local de empresas de biotecnología, que está creciendo.
¿Cómo utilizan o prevén usar la inteligencia artificial en B4-RNA?
La utilizamos mucho. Una vez que capturamos esas moléculas de ARN que circulan en la sangre, tenemos que secuenciarlas y luego identificar los patrones para lograr el diagnóstico de cáncer, y ese proceso se hace exclusivamente utilizando inteligencia artificial, por los volúmenes gigantescos de datos.
De todas formas, el uso de la IA no se limita solo al campo científico, sino que también es una ayuda tremenda en los negocios. En ese sentido, estamos apoyándonos en la inteligencia artificial para hacer los análisis del mercado, de la industria, las tendencias y las noticias. El espacio del problema que buscamos resolver, que es la detección temprana del cáncer, es grande, hay mucho interés y varias empresas que están compitiendo. Entonces, para navegar toda esa información, la IA es sumamente importante.
¿Qué objetivos a futuro tenés para B4-RNA y qué desafíos percibís?
Mi gran objetivo es levantar una ronda de capital para fines de este año o inicios del que viene. En ese sentido, uno de los desafíos que estamos abordando con el equipo de investigadores es generar el respaldo para que un potencial inversor vea el valor que tiene nuestra empresa. Estamos investigando para obtener resultados preliminares que nos ayuden a validar que nuestra tecnología realmente sirve para el diagnóstico temprano del cáncer.
Otro desafío es cómo nos posicionamos en el mercado extranjero. Apuntamos a Estados Unidos como nuestro mercado principal, por un lado, porque es el más grande para este tipo de diagnósticos, y por otro, porque la validación en ese país nos puede abrir puertas para entrar en otros mercados.
Estar basados en Uruguay nos presenta desafíos a la hora de hacer acercamientos a ese mercado. Por eso estamos conociendo cómo trabaja la gente de la industria en Estados Unidos, cómo funciona la regulación, el mercado y con quiénes nos tenemos que asociar dentro del país para llevar este proyecto a cabo.
Luego, también estoy ayudando a dar forma a una cantidad de procesos y de metodologías de trabajo dentro de la startup que involucran aspectos tecnológicos. En nuestro campo, y especialmente para nuestra empresa, tenemos que ser muy sensibles con la información que manejamos, como por ejemplo, los datos de los pacientes. Hay que manejar esa información con mucho cuidado dentro del laboratorio y eventualmente, cuando empecemos a trabajar más en producción, proteger la información en toda la cadena de procesamiento de datos.
