Lo que la ciencia está por descubrir

Quién decide dedicarse a la ciencia debe pasar por el pregrado, luego una maestría, el doctorado, las estancias de investigación, etc. En ese camino revisa publicaciones, repite experimentos y cuando logra formular una pregunta original debe conseguir los recursos para investigarla. La curiosidad puede ser individual, pero convertir una pregunta en conocimiento requiere mucho más de la voluntad de quien la formula.

En este recorrido ocurre algo paradójico: cuanto más conocimiento produce la ciencia, más necesita aprender un investigador para contribuir a él. Llegar a comprender un problema exige conocer una conversación científica de décadas que continúa avanzando mientras intenta participar en ella. El economista Benjamin Jones estudió este fenómeno bajo el concepto de “carga del conocimiento”: cuanto más sabemos, mayor es la preparación necesaria para hacer una contribución original. De ahí, la importancia del trabajo en equipo. Cada investigador profundiza en una parte y colabora con quienes dominan las otras.

La inteligencia artificial podría modificar parte de esas condiciones, un científico podría conservar la profundidad de su especialización y, al mismo tiempo, considerar variables o antecedentes de otras disciplinas, comparar explicaciones y examinar resultados que antes requerían mucho más tiempo de búsqueda y análisis. ¿Estamos ante el comienzo de una “era dorada de la ciencia”? La inteligencia artificial ya puede procesar grandes cantidades de información, relacionar conocimientos y distribuir tareas entre agentes. Aplicada a la investigación, esta capacidad podría ampliar las posibilidades de los científicos sin exigirles años adicionales de formación en cada disciplina que necesitan explorar.

Hay ejemplos, Open AI, PertubAI y Scripps Research utilizaron 2.000 agentes de inteligencia artificial para analizar datos existentes de millones de células del cerebro de ratones en tan solo 32 minutos; los agentes examinaron alteraciones genéticas y consultaron literatura científica para proponer posibles explicaciones. Según las estimaciones del equipo, un análisis humano comparable habría requerido entre varios meses y un año. En otro proyecto, Divergence Labs utilizó Claude para explorar posibles tratamientos contra alergias alimentarias. Según Anthropic, el modelo generó 35.000 diseños de anticuerpos en un mes. Algunos mostraron resultados prometedores en pruebas iniciales, aunque todavía queda un largo camino para determinar si podrán convertirse en medicamento seguro y eficaz.

La formación académica seguirá siendo decisiva, pues integrar la inteligencia artificial en la investigación exige conocer la disciplina y evaluar críticamente sus resultados. Podríamos estar ante un extraordinario aumento de nuestra capacidad para descubrir y Colombia tiene razones para tomarse en serio esa posibilidad. ¿Qué lugar quiere ocupar Colombia en ese momento?¿Vamos a participar en esa posible era dorada de la ciencia o a enterarnos de ella por los descubrimientos de otros?