El científico y divulgador analizó el impacto de la IA en las matemáticas, la medicina y la abogacía. Aunque destacó el potencial de estas herramientas para resolver problemas complejos, advirtió que todavía es necesario verificar sus resultados y reivindicó el valor del proceso de investigación.
La inteligencia artificial avanza a un ritmo que sorprende incluso a los especialistas y abre interrogantes sobre el futuro de la ciencia. Para el matemático y divulgador Adrián Paenza, la transformación ya está en marcha y sus consecuencias son difíciles de dimensionar. “El cambio que trajo la IA es brutal, descomunal, inimaginable”, afirmó durante una entrevista con Página/12, en la que reflexionó sobre las oportunidades, los desafíos y las incertidumbres que plantea esta tecnología.
Paenza reconoció que sigue de cerca los avances en inteligencia artificial, aunque evitó hacer pronósticos sobre lo que ocurrirá en los próximos años. “No sé”, respondió cuando le preguntaron por el futuro de esta tecnología. En su mirada, la velocidad de los cambios obliga a mantener una actitud abierta, sin perder de vista las limitaciones del conocimiento actual.
Uno de los aspectos que más lo sorprenden es la capacidad de estas herramientas para intervenir en campos que requieren conocimientos especializados. La medicina y la abogacía son dos ejemplos en los que la IA puede acelerar tareas, procesar grandes cantidades de información y facilitar el acceso a antecedentes que antes demandaban mucho tiempo de trabajo.
Inteligencia artificial: cómo puede transformar la medicina
Durante la entrevista, Paenza destacó el potencial de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la salud, como OpenEvidence, que utilizan los profesionales médicos para consultar información especializada.
Según explicó, un médico cuenta con una experiencia y una base de conocimientos limitadas frente al volumen de información disponible a escala global. La IA, en cambio, puede procesar antecedentes clínicos, complicaciones, tratamientos y resultados documentados en diferentes contextos.
El divulgador planteó que estas capacidades podrían facilitar la detección temprana de enfermedades y la identificación de riesgos antes de que se manifiesten de manera grave. Incluso imaginó escenarios en los que los estudios médicos y el análisis de grandes volúmenes de datos permitan anticipar problemas de salud y actuar preventivamente.
Sin embargo, sus reflexiones apuntaron a las posibilidades que abre esta tecnología, no a una garantía de que todos esos escenarios puedan concretarse. El desafío, en ese sentido, consiste en determinar cómo integrar las herramientas de IA a la práctica médica y verificar la confiabilidad de sus resultados.
El impacto de la IA en la abogacía y otras profesiones
Paenza también señaló que la inteligencia artificial ya está modificando tareas tradicionales en el ámbito jurídico. Como ejemplo, mencionó la búsqueda de jurisprudencia, una labor que durante años estuvo a cargo de pasantes y profesionales de los estudios de abogados.
Con estas herramientas, explicó, es posible encontrar antecedentes judiciales en poco tiempo y ampliar la búsqueda a distintos países y sistemas legales. Esto permite acceder a experiencias y resoluciones que pueden servir como referencia para analizar determinados casos.
El cambio, de acuerdo con su perspectiva, no se limita a una profesión específica. La capacidad de procesar información a gran escala puede transformar la manera en que se investiga, se trabaja y se toman decisiones en distintas áreas del conocimiento.
Matemáticas: el desafío de las máquinas que resuelven problemas
Uno de los puntos centrales de la entrevista fue el impacto de la IA en las matemáticas. El tema cobró relevancia luego de que OpenAI anunciara avances en la resolución de casi 400 problemas que históricamente habían permanecido sin respuesta.
Para Paenza, la posibilidad de que una máquina encuentre soluciones a problemas que los investigadores estudiaron durante años representa un cambio profundo en la actividad científica. Incluso reconoció que, si una herramienta pudiera resolver de manera confiable un problema al que un matemático dedicó gran parte de su vida, podría resultar difícil mantener la misma motivación para continuar investigándolo.
La cuestión también afecta al reconocimiento académico. En matemáticas, demostrar por primera vez un resultado puede representar el punto culminante de años de trabajo. Paenza recordó, en ese sentido, el caso de Andrew Wiles, quien logró demostrar el último teorema de Fermat después de varios siglos sin una solución aceptada.
El científico también recordó el problema de los cuatro colores, cuya demostración fue desarrollada en 1976 por Kenneth Appel y Wolfgang Haken con una intervención decisiva de las computadoras. El caso marcó un antecedente importante para la relación entre la tecnología y la investigación matemática.
La experiencia dejó una enseñanza que considera fundamental para el presente: los resultados deben ser comprobados. En aquella oportunidad, la demostración fue sometida a verificaciones adicionales mediante computadoras antes de ser aceptada por la comunidad científica.
El valor de investigar y equivocarse
Más allá de la capacidad de cálculo de las máquinas, Paenza puso el foco en una dimensión menos visible de la actividad científica: el proceso de búsqueda.
Para explicar esa experiencia, comparó la investigación matemática con entrar en una habitación oscura y avanzar a tientas hasta reconocer la ubicación de los obstáculos. Con el tiempo, el investigador identifica el camino, comprende las dificultades y encuentra nuevas formas de abordar el problema.
La inteligencia artificial puede señalar una solución y ahorrar una enorme cantidad de tiempo. Sin embargo, según planteó, también existe el riesgo de perder parte de la experiencia que surge durante la búsqueda: las preguntas secundarias, las ideas inesperadas y los aprendizajes que aparecen mientras se intenta encontrar una respuesta.
Esa reflexión adquiere especial importancia en una disciplina en la que la creatividad y la formulación de nuevas preguntas son tan relevantes como la demostración final.
¿La inteligencia artificial podría reemplazar a los científicos?
Consultado sobre la posibilidad de que las máquinas lleguen a reemplazar a los matemáticos o incluso a los científicos, Paenza fue contundente: “De ninguna manera”.
Su argumento apunta a una cuestión central: la ciencia no consiste únicamente en encontrar respuestas, sino también en identificar problemas, formular preguntas y establecer qué vale la pena investigar.
Aunque las herramientas actuales pueden resolver tareas complejas y analizar enormes cantidades de información, el divulgador evitó anticipar hasta dónde llegará esa capacidad. Consideró que el impacto de la IA dependerá también de las particularidades de cada disciplina.
En el caso de las matemáticas, destacó que una demostración válida mantiene su vigencia. Como ejemplo, mencionó el teorema de Pitágoras, cuya validez no depende de los cambios tecnológicos ni de las épocas históricas.
De AlphaGo al desarrollo de nuevos medicamentos
Para explicar cómo evolucionó la inteligencia artificial, Paenza recordó el impacto que le produjo el triunfo de AlphaGo, un programa desarrollado por DeepMind para jugar al go, un antiguo juego de estrategia.
El sistema fue entrenado mediante partidas contra otras máquinas y luego compitió con jugadores profesionales. En 2016, derrotó al campeón mundial Lee Sedol en cuatro de las cinco partidas disputadas en Seúl, un resultado que sorprendió al mundo y mostró las posibilidades de una tecnología capaz de aprender estrategias complejas.
El episodio también permitió observar cómo los desarrollos tecnológicos pueden trascender el objetivo para el que fueron creados. Demis Hassabis, uno de los referentes de DeepMind, recibió en 2024 el Premio Nobel de Química por sus aportes vinculados al desarrollo de herramientas para predecir estructuras de proteínas.
Esos avances, asociados a AlphaFold, abrieron nuevas posibilidades para la investigación biológica y el desarrollo de medicamentos.
Para Paenza, este recorrido demuestra que las aplicaciones de la inteligencia artificial pueden tener consecuencias mucho más amplias que las imaginadas en sus primeras etapas.
La conclusión del divulgador no pasa por anticipar un futuro dominado por las máquinas, sino por reconocer la magnitud de una transformación que ya comenzó. La IA puede acelerar descubrimientos, facilitar el trabajo profesional y abrir nuevas líneas de investigación, pero también obliga a revisar cómo se validan los conocimientos y cuál es el lugar de la creatividad humana.
El desafío, en definitiva, será aprovechar su potencial sin perder de vista que la ciencia no se construye solamente con respuestas: también necesita preguntas, dudas y nuevas formas de comprender el mundo.
