{"id":7141,"date":"2026-03-27T05:12:00","date_gmt":"2026-03-27T09:12:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/2026\/03\/27\/inteligencia-artificial-en-la-ciencia-llegan-los-investigadores-virtuales\/"},"modified":"2026-03-27T05:12:00","modified_gmt":"2026-03-27T09:12:00","slug":"inteligencia-artificial-en-la-ciencia-llegan-los-investigadores-virtuales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/2026\/03\/27\/inteligencia-artificial-en-la-ciencia-llegan-los-investigadores-virtuales\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial en la ciencia: llegan los investigadores virtuales"},"content":{"rendered":"

La investigaci\u00f3n cient\u00edfica puede ser un proceso largo y tedioso. Y tambi\u00e9n frustrante, ya que la financiaci\u00f3n es limitada, al igual que el tiempo. \u00bfUna soluci\u00f3n para que la ciencia sea m\u00e1s eficiente? Que la lleve\u00a0a cabo un investigador robot, un colega de IA<\/a>. Al menos\u00a0en teor\u00eda.<\/p>\n

El primer investigador de IA automatizado<\/h2>\n

En 2024, la startup Sakana.ai, con sede en Tokio, present\u00f3 \"The AI scientist<\/a>\", un sistema de IA capaz de crear nuevas investigaciones de aprendizaje autom\u00e1tico desde cero, de forma totalmente aut\u00f3noma y por tan solo 15 d\u00f3lares por art\u00edculo.<\/p>\n

El modelo puede recorrer todo el proceso de investigaci\u00f3n sin ning\u00fan tipo de ayuda humana: desde crear nuevas hip\u00f3tesis, hasta ejecutar el c\u00f3digo y redactar los resultados.<\/p>\n

Y va incluso m\u00e1s all\u00e1: cuenta con su propio sistema de revisi\u00f3n por pares que eval\u00faa autom\u00e1ticamente la calidad del art\u00edculo, asegur\u00e1ndose de que cumple con los est\u00e1ndares cient\u00edficos.<\/p>\n

Cuando un equipo independiente de investigadores prob\u00f3 la versi\u00f3n de 2024 del sistema, la calidad de sus resultados les\u00a0pareci\u00f3\u00a0bastante baja. Aunque, efectivamente, fue capaz de poner en pr\u00e1ctica por s\u00ed solo todo\u00a0el ciclo de\u00a0una\u00a0investigaci\u00f3n, el resultado fue\u00a0\u2014como dicen los autores\u2014 como el de \"un estudiante universitario desmotivado que se apresura para cumplir un plazo\".<\/p>\n

Las cuestiones\u00a0m\u00e1s preocupantes que surgieron del experimento fueron\u00a0secciones incompletas del trabajo, referencias obsoletas o limitadas, y resultados num\u00e9ricos incorrectos -o incluso inventados-, a menudo denominados \"alucinaciones\", en t\u00e9rminos de IA.<\/p>\n

Aun as\u00ed, los investigadores vieron potencial en el sistema, sobre todo por su eficiencia. Calculaban que lo que a ese \"estudiante universitario desmotivado\" le habr\u00eda llevado al menos 20 horas, el colega de IA era capaz de hacerlo en solo 3,5. Y todo ello por un coste medio de entre 6 y 15 d\u00f3lares.<\/p>\n

Un art\u00edculo generado por IA, aceptado en un taller de un\u00a0congreso<\/h2>\n

Un a\u00f1o y medio despu\u00e9s, Sakana.ai ha puesto a prueba su \u00faltima versi\u00f3n del sistema: se presentaron tres art\u00edculos generados por IA -junto con 40 creados por humanos- para su revisi\u00f3n por pares en un taller de un congreso<\/a> de primer nivel sobre aprendizaje autom\u00e1tico. Los revisores sab\u00edan que algunos de los trabajos hab\u00edan sido generados por IA, pero no sab\u00edan cu\u00e1les.<\/p>\n

Alrededor del 70 por ciento\u00a0de los art\u00edculos presentados superaron la primera ronda. Dos de los trabajos generados por IA no pasaron el corte, pero uno de ellos s\u00ed lo hizo, lo que significa que cumpl\u00eda con los est\u00e1ndares cient\u00edficos requeridos.<\/p>\n

Sin embargo,\u00a0la \u00faltima versi\u00f3n del \"cient\u00edfico de IA\" todav\u00eda tiene sus defectos, como ideas poco desarrolladas, problemas estructurales y muchos tipos de alucinaciones. Lo cierto es que,\u00a0como muestra su propio sistema de evaluaci\u00f3n, la calidad de los art\u00edculos parece aumentar de forma constante con el tiempo, lo que significa que un futuro con cient\u00edficos virtuales\u00a0no parece tan lejano.<\/p>\n

La IA podr\u00eda resolver el problema de la ineficiencia en la ciencia<\/h2>\n

Los sistemas de IA son incansables. Pueden leer art\u00edculos de investigaci\u00f3n en cuesti\u00f3n de segundos, no se quejan por\u00a0hacer horas extras y no hay que pagarles. O, por lo\u00a0menos, cuestan mucho menos que un investigador humano.<\/p>\n

Esto podr\u00eda significar m\u00e1s resultados en menos tiempo. Y con ello, un proceso mucho m\u00e1s eficiente para el descubrimiento cient\u00edfico. Sin embargo, la pregunta es hacia d\u00f3nde nos llevar\u00e1n\u00a0esos descubrimientos.<\/p>\n

Cuando un humano lleva a cabo una investigaci\u00f3n, el producto final es el resultado de docenas, si no cientos, de peque\u00f1as decisiones. Ning\u00fan investigador abordar\u00eda jam\u00e1s un tema de investigaci\u00f3n exactamente de la misma manera.<\/p>\n

Estas decisiones, cuando las toma la IA, desaparecen tras lo que se considera un sistema \"sobrehumano\", uno que podr\u00eda considerarse m\u00e1s inteligente, m\u00e1s r\u00e1pido y m\u00e1s objetivo que nosotros.<\/p>\n

Los riesgos de los investigadores virtuales<\/h2>\n

Entonces, \u00bfqu\u00e9 pasar\u00eda si confi\u00e1ramos en la IA, en lugar de en nuestras propias mentes diversas? La antrop\u00f3loga Lisa Messeri y la neurocient\u00edfica Molly Crockett prev\u00e9n lo que ellas llaman un \"monocultivo de la ciencia\".<\/p>\n

En agricultura, el monocultivo es la pr\u00e1ctica de cultivar solo un tipo de cultivo -en lugar de varios- durante un periodo de tiempo. Esto suele significar mayores beneficios. Pero, al mismo tiempo, aumenta el riesgo de que los cultivos sean v\u00edctimas de plagas y enfermedades.<\/p>\n

Algo similar podr\u00eda ocurrir cuando dejamos que los sistemas de IA hagan ciencia por nosotros. El tipo de investigaci\u00f3n que inicia la IA podr\u00eda ser solo el que mejor se adapta a ella, a expensas de proyectos que requieren m\u00e1s contexto y matices: el \"toque humano\".<\/p>\n

Esto podr\u00eda no solo reducir el alcance de la ciencia, sino tambi\u00e9n suponer un riesgo de errores sistem\u00e1ticos, cuya percepci\u00f3n desaparece una vez que los humanos se apartan del panorama.<\/p>\n

\"El mayor riesgo es confiar demasiado en los resultados generados por la IA. La contramedida clave es la capacidad humana de pensar de forma cr\u00edtica\", explic\u00f3\u00a0Iryna Gurevych, profesora de Procesamiento Ubicuo del Conocimiento, al Science Media Center Germany.<\/p>\n

Sin pensamiento cr\u00edtico, es posible que, objetivamente, podamos producir\u00a0m\u00e1s, pero acabemos\u00a0entendiendo menos.<\/p>\n

(gg\/ms)<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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