Ciudad de México, 21 de noviembre del 2025
OpenAI afirmó que su más reciente modelo de inteligencia artificial, GPT-5, está transformando la investigación en áreas como matemáticas, biología y física, ofreciendo nuevas herramientas que aceleran descubrimientos y podrían cambiar la manera en que se desarrolla la ciencia.
La startup, valorada en 500 mil millones de dólares, publicó un artículo destacando cómo GPT-5 ayudó a un matemático de la Universidad de Columbia a resolver un problema complejo de teoría de números de Erdős, así como a identificar un cambio en las células inmunológicas humanas en minutos, algo que había llevado meses a los científicos.
Kevin Weil, vicepresidente de ciencia de OpenAI, aseguró que la tecnología tiene el potencial de permitir a los investigadores realizar en cinco años el trabajo de 25, si se implementa correctamente en laboratorios de todo el mundo. Este desarrollo coincide con un auge en el interés de las empresas tecnológicas por la ciencia: Anthropic planea integrar su chatbot Claude en herramientas científicas, y Google presentó un asistente llamado “co-científico” y su modelo Gemma, que contribuyó recientemente a un hallazgo en terapia contra el cáncer.
Para reforzar su capacidad investigativa, OpenAI creó en octubre una unidad científica y contrató a Alex Lupsasca, físico teórico, con el objetivo de desarrollar un “becario de investigación de IA automatizado” para 2026 y una herramienta totalmente automatizada para 2028. La compañía también cerró acuerdos con Nvidia, Oracle, AMD y Broadcom para asegurar la potencia de cómputo necesaria.
Expertos como Ruairidh Battleday, de la Universidad de Stanford, destacan que GPT-5 funciona como un copiloto de científicos, capaz de realizar búsquedas bibliográficas exhaustivas, conectar información de distintos campos y redescubrir hallazgos recientes. Sin embargo, aún no reemplaza a un científico humano y puede generar errores o inventar datos, por lo que la supervisión y la verificación siguen siendo esenciales.
Jakob Foerster, de Oxford, señaló que GPT-5 es particularmente efectivo para problemas verificables como programación, matemáticas y lógica formal, aunque es menos aplicable a tareas cotidianas de negocios. Según Weil, la clave de la herramienta es aumentar la productividad y la creatividad científica, permitiendo a los investigadores explorar hipótesis más rápido y descubrir conexiones que podrían pasar desapercibidas sin el apoyo de la IA.
