La IA pasó de resolver el 2% al 35% de problemas científicos: el dato que sorprende al MIT

Un estudio del MIT reveló un salto sin precedentes: los modelos de inteligencia artificial más avanzados pasaron de resolver correctamente apenas el 2% de problemas teóricos a cerca del 35% en apenas dos años.

La investigación fue liderada por Neil Thompson, especialista en computación e IA del MIT, junto a Gabriel Manso, estudiante de doctorado, y Claudio Mayrink Verdun, científico investigador. El trabajo se centró en evaluar la capacidad de los modelos de OpenAI para resolver problemas planteados en papers científicos.

El experimento, paso a paso

Los autores seleccionaron problemas publicados entre diciembre de 2025 y mayo de 2026, y luego probaron si los modelos o1, o3, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.4 y GPT-5.5 podían resolverlos. Para asegurarse de que no hicieran trampa, eligieron artículos cuyas soluciones se dieron a conocer después de la fecha de corte de entrenamiento de GPT-5.5 y versiones anteriores. Así, los sistemas no podían apoyarse en respuestas que ya conocieran. Además, bloquearon el acceso a internet.

El resultado fue contundente: entre mediados de 2024 y mediados de 2026, la tasa de acierto pasó del 2% al 35% en disciplinas como probabilidad, estadística, economía, altas energías, gravitación, cosmología y física cuántica.

"En tan solo unos años, esperamos que muchas cuestiones teóricas cambien por completo en cuanto a la capacidad de la IA para resolverlas", afirmó Thompson a Wired.

Los límites de la IA

A pesar del avance, los investigadores advierten que la intervención humana sigue siendo clave. "Seguiremos necesitando personas que generen buenas ideas para conectar los puntos", sostuvo Manso, y agregó que frente a problemas complejos "es posible que la IA cometa errores".

"También necesitamos formas de verificar lo que se ha hecho, porque es muy fácil que un modelo te diga 'esta es la respuesta correcta' y, cuando analizás la solución completa, empezás a darte cuenta de que quizás no lo sea", profundizó.

La resistencia de los matemáticos

El avance de las grandes tecnológicas sobre estas disciplinas generó descontento en la comunidad académica. La Asociación por las Matemáticas Humanas (AHM) surgió para proteger a las matemáticas como "una actividad humana frente a la amenaza de la IA", según su sitio oficial.

"El progreso matemático requiere la pericia humana, cultivada mediante la escritura y el pensamiento riguroso. La producción y el consumo automatizados de matemáticas socavan, por lo tanto, los fundamentos intelectuales de nuestra disciplina", sostienen desde la organización, que ya reúne a más de 800 matemáticos.

La AHM también cuestiona que las compañías de IA eligieron las matemáticas para "promocionar las capacidades de sus productos, sin importar las consecuencias" para la disciplina. "Por consiguiente, los matemáticos tenemos la obligación de actuar", insisten. Y rematan: "Ante las graves repercusiones sociales, ambientales y económicas de la industria de la IA y la amenaza de su crecimiento descontrolado, nos esforzamos por no ser cómplices".