Qué significa que una IA comprima años de trabajo experto en 11 días
Claude terminó en 11 días una demostración matemática que los expertos estimaban en varios años — y la lección para el trabajo del conocimiento es más amplia que las matemáticas.
- 11 days
- para completar lo que los expertos estimaban en años
- 13 million
- líneas de código Lean verificado por ordenador
- 29,500
- teoremas intermedios demostrados en el proceso
- 350 years
- desde que Fermat escribió el problema en 1637
La semana pasada, el modelo de IA Claude de Anthropic completó una de las tareas más difíciles de las matemáticas. El objetivo era formalizar una demostración llamada Último Teorema de Fermat — un problema que estuvo abierto 350 años después de que Pierre de Fermat lo escribiera en el margen de un libro en 1637. El matemático Andrew Wiles lo resolvió finalmente en 1995, en 129 densas páginas que le llevaron años. Claude terminó su versión en 11 días.
Para ser precisos: Claude no resolvió el teorema desde cero — eso ya lo había hecho Wiles. La tarea era "formalizar" la demostración: traducir las matemáticas escritas por humanos a código informático que una máquina verifica paso a paso, sin margen de error. Los expertos estimaban que esto llevaría a un equipo de especialistas varios años. Claude ejecutó decenas de agentes en paralelo y produjo 13 millones de líneas de código verificado — cinco veces más grande que cualquier biblioteca matemática anterior.
En el proceso, los agentes demostraron 29.500 teoremas intermedios y consumieron unos 6.000 millones de tokens — las pequeñas unidades de texto que procesa una IA. Un experimento aparte formalizó otro teorema famoso en solo tres días, con planes de consumidor que cualquiera puede contratar hoy.
La verdadera historia aquí no es de matemáticas — es de tiempo. Si la IA puede comprimir un proyecto de expertos de varios años a 11 días, el mismo patrón puede aplicarse a revisión de documentos legales, verificación de literatura científica, análisis de cumplimiento o auditoría de código. Cualquier trabajo exigente y experto que lleva tiempo verificar es ahora candidato a este patrón: meses de trabajo experto comprimidos en días.
Una nota honesta: esto funcionó porque la infraestructura adecuada ya existía — bibliotecas matemáticas creadas por la comunidad, una plataforma de código abierto y personas marcando el rumbo en momentos clave. La IA no sustituyó a los expertos; trabajó rápido junto a ellos. La pregunta práctica para cualquier equipo: ¿dónde frena en tu trabajo la verificación lenta y experta todo lo demás?