El impacto de la IA en la ciencia se extiende más allá de las matemáticas

Un estudio reciente de Neil Thompson y su equipo en MIT sugiere que la IA está transformando rápidamente múltiples campos científicos más allá de las matemáticas. La investigación, realizada entre diciembre de 2025 y mayo de 2026, probó los modelos de OpenAI, como o1, o3, GPT-5 y GPT-5.5, en problemas teóricos de artículos de investigación publicados después de su corte de entrenamiento. Los modelos resolvieron el 35% de estos problemas, en comparación con el 2% a mediados de 2024, sin signos de desaceleración. Thompson advierte que la capacidad de la IA para abordar preguntas teóricas podría remodelar campos como la física y la economía. OpenAI recientemente ha generado titulares al resolver las ecuaciones de Navier-Stokes, un desafío matemático de larga data, lo que ha provocado controversia después de que un matemático de la NYU acusara a la empresa de 'gazumping'. Esto ha provocado una crisis en matemáticas, con llamados a limitar el uso de la IA. Thompson señala que, si bien la IA puede acelerar el progreso teórico, los expertos humanos siguen siendo esenciales para verificar las soluciones y garantizar su validez. "Necesitamos personas para generar buenas ideas para conectar los puntos", afirma Gabriel Manso, añadiendo que la IA puede cometer errores, como se ha visto en la reciente retirada de varias soluciones de OpenAI.