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Crece la capacidad de la IA para resolver problemas científicos, según investigadores del MIT
Un estudio liderado por el experto Neil Thompson señala que los mejores modelos de inteligencia artificial pasaron de resolver correctamente alrededor del 2% de los problemas teóricos a cerca del 35%, en diferentes disciplinas
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¿Puede la inteligencia artificial (IA) resolver problemas que durante décadas desafiaron a la comunidad científica? La pregunta cobra cada vez más relevancia entre académicos e investigadores en todo el mundo, en medio del acelerado avance de esta tecnología. Sin ir más lejos, recientemente OpenAI publicó más de 700 archivos “que contienen soluciones a una serie de problemas matemáticos de gran repercusión”, de acuerdo a la Asociación por las Matemáticas Humanas (AHM, por sus siglas en inglés).
El escenario plantea desafíos no solo para las matemáticas, sino también para diferentes disciplinas científicas, como la probabilidad, la estadística, la economía, las altas energías, la gravitación, la cosmología y la física cuántica. Así lo sugiere un estudio realizado por Neil Thompson, especialista en computación e IA del MIT. “En tan solo unos años, esperamos que muchas cuestiones teóricas cambien por completo en cuanto a la capacidad de la IA para resolverlas”, afirmó Thompson a Wired.
En concreto, la investigación detalla que, entre mediados de 2024 y mediados de 2026, los mejores modelos de IA pasaron de resolver correctamente alrededor del 2% de los problemas teóricos en estos campos a cerca del 35%.
El estudio, en detalle
Thompson llevó adelante la investigación junto a Gabriel Manso, estudiante de doctorado, y Claudio Mayrink Verdun, científico investigador. Los autores seleccionaron problemas planteados en papers científicos publicados entre diciembre de 2025 y mayo de 2026 y, luego, evaluaron si distintos modelos de OpenAI —o1, o3, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.4 y GPT-5.5— podían resolverlos.
Para garantizar que los modelos resolvieran los problemas por sus propios medios, los investigadores seleccionaron artículos cuyas soluciones se publicaron después de la fecha de corte del entrenamiento de GPT-5.5 y sus versiones anteriores. De este modo, se aseguraron de que los sistemas no pudieran apoyarse en respuestas que ya conocieran por haberlas incorporado durante su entrenamiento. Además, el equipo bloqueó el acceso a internet para evitar que consultaran posibles soluciones en línea.
Si bien el estudio contempló un conjunto limitado de disciplinas, los resultados concluyeron que el impacto que hoy se observa en las matemáticas también podría alcanzar a otras áreas de investigación científica.
En este contexto, investigadores especializados en IA decidieron fundar nuevos laboratorios para explorar los usos de esta tecnología aplicados a la ciencia. Si bien la IA podría reducir la necesidad de los teóricos para resolver problemas, los científicos aseguran que la intervención de expertos seguirá siendo indispensable. “Seguiremos necesitando personas que generen buenas ideas para conectar los puntos”, sostuvo Manso, y añadió que, frente a problemas complejos, “es posible que la IA cometa errores”.
“También necesitamos formas de verificar lo que se ha hecho, porque es muy fácil que un modelo te diga ‘esta es la respuesta correcta’ y, cuando analizás la solución completa, empiezás a darte cuenta de que quizás no lo sea”, profundizó.
La resistencia de la comunidad científica
El avance de las gigantes tecnológicas sobre estas disciplinas también despertó descontento entre académicos e investigadores, y motivó la creación de organizaciones que cuestionan sus acciones. Tal es el caso de la Asociación por las Matemáticas Humanas, que surgió como una forma de proteger a las matemáticas como “una actividad humana frente a la amenaza de la IA”, de acuerdo al sitio oficial de la asociación.
“El progreso matemático requiere la pericia humana, cultivada mediante la escritura y el pensamiento riguroso. La producción y el consumo automatizados de matemáticas socavan, por lo tanto, los fundamentos intelectuales de nuestra disciplina”, sostienen.
La organización también subraya que las compañías de IA eligieron las matemáticas para “promocionar las capacidades de sus productos, sin importar las consecuencias” para la disciplina. “Por consiguiente, los matemáticos tenemos la obligación de actuar”, insisten.
Y resumen: “Ante las graves repercusiones sociales, ambientales y económicas de la industria de la IA y la amenaza de su crecimiento descontrolado, nos esforzamos por no ser cómplices”.
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