{"id":37095,"date":"2026-06-12T19:24:44","date_gmt":"2026-06-12T22:24:44","guid":{"rendered":"https:\/\/agencia.unq.edu.ar\/?p=37095"},"modified":"2026-06-12T19:24:44","modified_gmt":"2026-06-12T22:24:44","slug":"la-inteligencia-artificial-gana-terreno-en-la-investigacion-cientifica-global","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agencia.unq.edu.ar\/?p=37095","title":{"rendered":"La Inteligencia Artificial gana terreno en la investigaci\u00f3n cient\u00edfica global"},"content":{"rendered":"\n

Un nuevo informe advierte que la IA se expande en biolog\u00eda, clima, qu\u00edmica y astronom\u00eda, aunque a\u00fan depende de la validaci\u00f3n humana.<\/p>\n\n\n\n

\"Las
Las publicaciones sobre IA en ciencias naturales aumentaron 26 por ciento en 2025. Cr\u00e9dito: Istock.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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4 minutos<\/div><\/figure>\n<\/article>\n\n\n\n

La inteligencia artificial dej\u00f3 de ser una herramienta lateral para la ciencia<\/strong>. Ya no solo ayuda a ordenar datos, traducir textos o acelerar c\u00e1lculos: empieza a intervenir en etapas decisivas del trabajo cient\u00edfico<\/strong>, desde la formulaci\u00f3n de hip\u00f3tesis hasta el dise\u00f1o de experimentos, la predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica, el an\u00e1lisis gen\u00f3mico y la b\u00fasqueda de nuevas mol\u00e9culas.<\/p>\n\n\n\n

La Agencia de Noticias Cient\u00edficas de la Universidad Nacional de Quilmes<\/strong> <\/a>analiz\u00f3 el cap\u00edtulo \u201cScience\u201d del AI Index Report 2026<\/strong>, un informe de la Universidad de Stanford<\/strong> publicado recientemente, que pone n\u00fameros y ejemplos concretos a una transformaci\u00f3n en marcha. El documento muestra que la IA gana terreno en laboratorios, centros de datos y grupos de investigaci\u00f3n<\/strong> de todo el mundo. Sin embargo, tambi\u00e9n marca un l\u00edmite: los sistemas m\u00e1s avanzados todav\u00eda est\u00e1n lejos de reproducir investigaciones completas con la precisi\u00f3n de especialistas humanos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan el reporte<\/a>, en 2025 las publicaciones vinculadas con IA en ciencias naturales alcanzaron unas 80.150<\/strong>, un 26 por ciento m\u00e1s que en 2024<\/strong>. El crecimiento es sostenido: en 2010, los trabajos que mencionaban IA representaban menos del 1 por ciento<\/strong> de la producci\u00f3n cient\u00edfica en los campos analizados; en 2025, esa proporci\u00f3n se ubic\u00f3 entre 6 y 9 por ciento<\/strong>, seg\u00fan la disciplina.<\/p>\n\n\n\n

La foto general es clara: la IA se vuelve parte de la rutina cient\u00edfica<\/strong>. Pero el entusiasmo tiene un l\u00edmite. El propio informe advierte que m\u00e1s publicaciones no equivalen, necesariamente, a mejores descubrimientos<\/strong>. Una cosa es que un modelo proponga mol\u00e9culas, hip\u00f3tesis o predicciones; otra, muy distinta, es demostrar que funcionan en el mundo real.<\/p>\n\n\n\n

Uno de los ejemplos m\u00e1s impactantes aparece en el campo del clima. En 2025, un sistema llamado Aardvark Weather<\/strong> reemplaz\u00f3 por primera vez una cadena completa de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica tradicional por un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico. A su vez, FourCastNet 3<\/strong> logr\u00f3 generar un pron\u00f3stico global de 60 d\u00edas en menos de cuatro minutos<\/strong> con una sola GPU, a una velocidad entre 8 y 60 veces superior<\/strong> a enfoques previos.<\/p>\n\n\n\n

En biolog\u00eda tambi\u00e9n se abre una frontera nueva: los modelos de \u201cc\u00e9lulas virtuales\u201d<\/strong>. Sistemas como Evo 2<\/strong> y AlphaGenome<\/strong> buscan anticipar c\u00f3mo responder\u00edan las c\u00e9lulas ante drogas o perturbaciones gen\u00e9ticas sin tener que realizar, en una primera instancia, todos los experimentos en laboratorio. La promesa es enorme: reducir tiempos, costos y caminos fallidos<\/strong>, pero el informe subraya que estos resultados todav\u00eda necesitan validaci\u00f3n experimental<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La prueba de fuego: hacer ciencia de principio a fin<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El contraste se repite en qu\u00edmica, f\u00edsica y astronom\u00eda<\/strong>. Algunos modelos responden preguntas especializadas con gran precisi\u00f3n e incluso superan promedios humanos en ciertos bancos de evaluaci\u00f3n. Sin embargo, cuando se les pide algo m\u00e1s parecido a la ciencia real<\/strong> \u2014leer varios trabajos, integrar evidencia, usar herramientas externas, escribir c\u00f3digo, analizar datos y llegar a una conclusi\u00f3n defendible\u2014 su rendimiento cae<\/strong>. Un caso testigo es PaperArena<\/strong>, una prueba dise\u00f1ada para evaluar si agentes basados en modelos de lenguaje pueden responder preguntas reales de investigaci\u00f3n<\/strong>. All\u00ed, el mejor sistema alcanz\u00f3 39 por ciento de precisi\u00f3n<\/strong>, frente al 84 por ciento<\/strong> logrado por expertos con doctorado.<\/p>\n\n\n\n

Otro dato va en la misma direcci\u00f3n: en BixBench<\/strong>, un banco de tareas reales de bioinform\u00e1tica, los modelos de frontera lograron alrededor de 17 por ciento de precisi\u00f3n<\/strong>. El problema no es solo \u201csaber biolog\u00eda\u201d, sino encadenar herramientas, manejar archivos, interpretar resultados y evitar errores<\/strong> en procesos de varios pasos. <\/p>\n\n\n\n

La conclusi\u00f3n no es que la IA fracase, sino que su potencia todav\u00eda depende de la escala, la calidad de los datos y la supervisi\u00f3n humana<\/strong>. En \u00e1reas con grandes bases de datos disponibles \u2014como estructura de prote\u00ednas, astronom\u00eda, clima o materiales<\/strong>\u2014 los avances son m\u00e1s visibles. En campos donde faltan datos estandarizados o donde la validaci\u00f3n exige experimentos largos y costosos<\/strong>, el progreso es m\u00e1s dif\u00edcil de medir.<\/p>\n\n\n\n

El informe tambi\u00e9n marca una diferencia con la IA de uso general. Mientras los grandes modelos conversacionales suelen estar dominados por empresas tecnol\u00f3gicas, muchos modelos cient\u00edficos provienen de universidades, centros p\u00fablicos e instituciones de investigaci\u00f3n<\/strong>. Esa arquitectura colaborativa aparece como una pieza clave para que la IA aplicada a la ciencia no quede encerrada solo en laboratorios privados<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Con todo, la ciencia asistida por IA ya est\u00e1 entre nosotros. Puede leer miles de art\u00edculos, proponer mol\u00e9culas, planificar observaciones astron\u00f3micas, ayudar a predecir el clima y sugerir hip\u00f3tesis biom\u00e9dicas. No obstante, todav\u00eda hay una frontera que no cruza sola: la de convertir una predicci\u00f3n plausible en conocimiento confiable. Por ahora, la IA acelera el laboratorio. No lo reemplaza.<\/p>\n\n\n\n

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\u00daltimas noticias de la secci\u00f3n Ciencias:<\/h4><\/div>\n\n\n\n\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Melisa\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tUna cient\u00edfica bahiense desarroll\u00f3 un m\u00e9todo 40 veces m\u00e1s r\u00e1pido para extraer compuestos vegetales<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Luces\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tLa cancha tambi\u00e9n importa: ciencia y riesgo f\u00edsico en el Mundial 2026<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"La\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tLa inundaci\u00f3n m\u00e1s dulce y mortal de la historia<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"La\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tMundial 2026: por qu\u00e9 los penales no son una loter\u00eda<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\tMundial 2026: la clave cient\u00edfica detr\u00e1s de cada pase, remate y control<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Daniel\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tCient\u00edficos de la UNQ desarrollan una terapia para combatir un tumor pedi\u00e1trico<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Los\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tLa plaga del baile: la ciencia busca razones a uno de los misterios m\u00e1s alucinantes<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Argentina\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tSeg\u00fan las matem\u00e1ticas, Argentina est\u00e1 entre los favoritos para ganar el Mundial 2026<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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