Un estudio reciente de la Universidad de Massachusetts en Technology (MIT) advierte que la inteligencia artificial está a punto de transformar radicalmente campos científicos que dependen de la teoría pura. Neil Thompson, investigador del laboratorio de Thompson, y su equipo demostraron que, entre mediados de 2024 y mediados de 2026, los modelos de IA de vanguardia aumentaron su capacidad para resolver correctamente problemas teóricos en probabilidad, estadística, economía, física de altas energías, gravitación, cosmología y física cuántica. La cifra de resolución subió del 2% al 35% de los problemas presentados en publicaciones académicas publicadas entre diciembre de 2025 y mayo de 2026. El experimento, realizado junto con el estudiante de doctorado Gabriel Manso y el científico Claudio Mayrink Verdun, utilizó modelos de OpenAI (o1, o3, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.4 y GPT-5.5) para resolver problemas sin acceso a internet y sin depender de datos de entrenamiento posteriores al corte de entrenamiento de GPT-5.5. Thompson señala que esta tendencia sugiere que las 'ondas de choque' actuales en matemáticas se extenderán a otras áreas de la investigación científica. Este desarrollo se suma a la controversia generada por OpenAI, que anunció recientemente que un modelo no lanzado había resuelto el problema de Navier-Stokes, un desafío matemático de larga data. La comunidad académica reacciona con preocupación, temiendo que el proceso de resolución sea tan valioso como la respuesta final, y algunos han propuesto límites al uso de IA. No obstante, los investigadores destacan que la IA no reemplazará a los expertos, quienes seguirán siendo necesarios para generar ideas, conectar los puntos y verificar la validez de las soluciones, especialmente en problemas complejos donde la IA podría cometer errores.
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