¿Una ciencia sin científicos?
La IA está cambiando el método científico. Durante siglos, la humanidad ha observado fenómenos naturales, ha inducido leyes y las ha comprobado posteriormente mediante evidencia experimental. Newton vio cómo caía una manzana, e imaginó que existía una fuerza que la atraía hacia el centro de la tierra. Postuló que esa fuerza debía depender de la masa de los cuerpos, e indujo una ley (la de la gravedad) que se demostró cierta en todas las medidas posteriores: todos los cuerpos caen, y todos lo hacen según esa ley, que plasmó en una simple ecuación matemática. Exactamente la misma ecuación explica la órbita de la luna o el movimiento de las galaxias. A partir de las teorías descubiertas, podemos hacer predicciones sobre los fenómenos naturales, sociales o económicos. Pero la IA puede prescindir de ese paso: observando series de datos, captura el patrón subyacente y realiza predicciones sin necesidad de explicitar las leyes que rigen los fenómenos. Cuando la IA crea un vídeo de cómo una piedra cae en la superficie de un lago, y genera las ondas de agua con total realismo, no utiliza fórmulas físicas para calcular el movimiento. Simplemente, proyecta una dinámica que ha aprendido por entrenamiento (viendo miles de vídeos previos), un “modelo del mundo”. La IA predice eventos complejos sin expresar las fórmulas que los rigen.
Gracias a eso, la industria farmacéutica acorta drásticamente los tiempos de desarrollo de fármacos. Hace un siglo, el descubrimiento de un antibiótico como la penicilina revolucionó la medicina. Hoy, la IA predice instantáneamente qué nuevos antibióticos serán efectivos para matar bacterias mutantes. AlphaFold, un sistema desarrollado por DeepMind (la división de IA de Google), predice la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia genética, un problema central de la biología que llevaba más de 50 años sin resolverse. No conocemos el modelo subyacente que explica el fenómeno, pero la IA transforma un cuello de botella experimental (lento, caro y complejo) en un ejercicio computacional, acelerando de forma radical la investigación en medicina y el diseño de fármacos. AlphaFold ha puesto a disposición pública estructuras de cientos de millones de proteínas, muchas antes totalmente desconocidas. Si saber la forma de una proteína (cosa crítica para determinar su eficacia) requería años de I+D en laboratorio (el equivalente a un doctorado), hoy puede predecirse en minutos en un PC. Este cambio profundo en la forma de hacer química y biología molecular fue determinante para el Nobel de Química 2024, concedido a ingenieros computacionales de Google.
Pero también podemos pedir a la IA que nos ayude a descubrir las leyes ocultas que hay tras los fenómenos, realizando investigación fundamental. AlphaProof, otro sistema de DeepMind, ayuda a los matemáticos a descubrir algoritmos novedosos y soluciones a problemas sin resolver. Durante siglos, las matemáticas han avanzado gracias al trabajo paciente de miles de investigadores, y a unos pocos genios que dan saltos significativos (Gauss, Hilbert, Gödel…). Hoy, sistemas de IA alcanzan el nivel de medalla de oro en las Olimpiadas Internacionales de Matemáticas, la competición global más prestigiosa para jóvenes matemáticos, donde deben resolver problemas excepcionalmente complejos en álgebra, geometría o teoría de números. Sus soluciones son “sorprendentes, claras, precisas y, en su mayoría, simples”, según los evaluadores. La IA aborda la resolución de los problemas de Erdos, legendario matemático húngaro que listó más de 200 problemas complejos jamás resueltos. En pocos meses, 15 de ellos han pasado de “abiertos” a “resueltos”, la mayor parte con apoyo de la IA. Terence Tao, uno de los matemáticos más famosos del momento, considera la IA como una “auténtica extensión del razonamiento humano”.
Pensábamos que la naturaleza es bella porque es simple. Einstein descubrió una ley natural con su famosa ecuación E= mc2. La energía es igual a la masa por la velocidad de la luz (c) al cuadrado. Esa sencilla fórmula inaugura la era atómica: de un gramo de masa se puede obtener una cantidad ingente de energía. O, dicho de otro modo, la masa es energía hiperconcentrada. Una fórmula con solo tres variables, descubierta por uno de los grandes genios de la historia de la humanidad, cambió la trayectoria de la propia humanidad. ¿Es la naturaleza tan bella y armónica que las principales leyes naturales se expresan con fórmulas muy simples? ¿O quizá la capacidad cognitiva de los humanos, incluso de los más inteligentes, es tan limitada que únicamente (hasta ahora) hemos descubierto las leyes más simples? A la búsqueda de nuevas fórmulas complejas se ha lanzado la administración Trump con su proyecto Génesis, una ambiciosa misión que se ha comparado al proyecto Manhattan (que desarrolló la bomba atómica). Génesis pretende construir una gran plataforma de supercomputación e IA, alimentada con volúmenes masivos de datos de observaciones científicas, para acelerar el descubrimiento de nuevas leyes físicas, potenciar la innovación en ámbitos críticos y liderar la I+D global. La ciencia aumentada por IA adquiere así una dimensión geoestratégica.
¿Se está agotando el modelo clásico de la ciencia? La mayor parte de los científicos del planeta van a utilizar IAs de forma intensiva. Vamos a ver una explosión de productividad científica. Se anticipa una época de grandes descubrimientos. Realizar una investigación, comprobar una hipótesis o descubrir una nueva teoría será cada vez más fácil y más rápido gracias a la superinteligencia digital. Aunque, paradójicamente, la carrera científica puede colapsar. Las editoriales están recibiendo una avalancha de nuevos artículos científicos, asistidos por IA, que no tendrán capacidad de evaluar si no es mediante otra IA. ¿”Papers” de investigación escritos por IA y revisados por IA? ¿Vamos hacia una investigación autónoma y sin intervención humana? ¿Una ciencia sin científicos? La investigación del siglo XXI puede ser la más productiva de la historia, pero desarrollar una carrera científica será cada vez más selectivo y complicado. Nos esperan tiempos tan fascinantes como inquietantes
https://xavierferras.com/2026/03/una-ciencia-sin-cientificos/