La inteligencia artificial amplió de manera significativa su capacidad para abordar problemas teóricos de distintas áreas científicas. Según una investigación del MIT, los mejores modelos pasaron de resolver correctamente alrededor del 2% de estos desafíos a cerca del 35% entre mediados de 2024 y mediados de 2026

El análisis incluyó cuestiones vinculadas con la probabilidad, la estadística, la economía, las altas energías, la gravitación, la cosmología y la física cuántica. Sus autores consideran que el avance observado en matemáticas podría extenderse a otros campos de la investigación

Cómo se evaluó a los modelos

Neil Thompson realizó el estudio junto con Gabriel Manso y Claudio Mayrink Verdun. El equipo seleccionó problemas planteados en trabajos científicos publicados entre diciembre de 2025 y mayo de 2026

Luego evaluó si los modelos o1, o3, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.4 y GPT-5.5 podían resolverlos. Para comprobar que trabajaran por sus propios medios, los investigadores eligieron problemas cuyas soluciones se difundieron después de la fecha de corte del entrenamiento de GPT-5.5 y de sus versiones anteriores

Además, bloquearon el acceso a internet para impedir que los sistemas consultaran respuestas disponibles en línea

El límite de las respuestas automáticas

El crecimiento de estas capacidades impulsó la creación de nuevos laboratorios dedicados a estudiar el uso de la IA en la ciencia. Sin embargo, los investigadores sostienen que la participación de especialistas continuará siendo indispensable

Los expertos deberán aportar ideas para relacionar conceptos, revisar los razonamientos y detectar posibles errores. Una respuesta aparentemente correcta puede presentar fallas cuando se analiza la solución completa

Una reacción dentro de la comunidad científica

El avance de las empresas tecnológicas también generó resistencia entre académicos e investigadores. La Asociación por las Matemáticas Humanas sostiene que el progreso de la disciplina depende de la experiencia humana, la escritura y el pensamiento riguroso

La organización cuestiona que las compañías de IA utilicen las matemáticas para demostrar las capacidades de sus productos y advierte sobre posibles consecuencias sociales, ambientales y económicas vinculadas con el crecimiento de esta industria