La IA ya puede hacer ciencia original. El coste de los descubrimientos acaba de caer.

El próximo modelo de OpenAI, llamado Astra, acaba de resolver diez problemas matemáticos que los expertos no pudieron descifrar durante al menos una década — algunos durante mucho más tiempo. Esto no es una IA que resume lo que aprendió en libros. La IA ahora puede producir resultados que antes no existían. Eso es un cambio real.

Los problemas venían de las profundidades de las matemáticas: ¿cómo empaquetar esferas lo más densamente posible en mil dimensiones? ¿Cómo hacer ciertos tipos de códigos de cifrado más eficientes? Astra los resolvió todos por unos $2.000 en tiempo de cómputo — más o menos lo que una pequeña empresa paga al mes en suscripciones de software. Cada solución está publicada en un documento de 249 páginas en GitHub, con cada paso de la demostración verificado por máquina usando una herramienta llamada Lean 4. Un ordenador comprobó cada línea.

El coste es la verdadera historia. Tim Gowers, un matemático que ha ganado el mayor premio de su campo, dijo que recomendaría una de las demostraciones para una revista de primer nivel. Ese tipo de calidad experta normalmente implica años de trabajo de un pequeño equipo especializado. $2.000 por diez avances de investigación es un número que cambia cómo se piensa en el trabajo del conocimiento. Los sectores que ya dependen de la verificación formal — diseño de chips, criptografía, software crítico para la seguridad — ahora pueden ejecutar esa comprobación automáticamente.

La cuestión no es que la IA vaya a reemplazar a los investigadores. Es que la IA ahora puede ayudar a encontrar respuestas que ningún ser humano había encontrado aún. Si su negocio depende de la I+D — en cualquier campo donde importa tener razón y poder demostrarlo — el precio del descubrimiento acaba de bajar drásticamente. Empiece a pensar ahora dónde encaja la IA en su proceso de investigación, no después de que un competidor ya lo haya hecho.