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En un momento en que la inteligencia artificial se integra rápidamente en laboratorios y empresas, el jefe de DeepMind advierte que lo que sigue diferenciando a los investigadores más brillantes es algo que las máquinas aún no dominan: la capacidad de imaginar y proponer teorías verdaderamente nuevas. Ese matiz tiene consecuencias directas sobre cómo se hace ciencia y sobre los riesgos de una adopción acelerada de herramientas automatizadas.
La distancia activa entre datos y descubrimiento
Demis Hassabis, director ejecutivo de DeepMind, dijo en un episodio reciente del podcast del laboratorio que los sistemas actuales son extraordinarios para resolver problemas bien formulados, pero que no suplen la chispa original que produce una hipótesis inédita.
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En su visión, las redes y modelos pueden confirmar, optimizar o explorar soluciones dentro de un marco dado, pero todavía carecen de la flexibilidad para concebir ideas fuera de ese marco. Esa diferencia no es solo teórica: condiciona qué tipo de avances pueden surgir cuando la IA actúa como asistente frente a cuando lleva la iniciativa.
Un ejemplo concreto: AlphaFold
El proyecto AlphaFold, liderado por equipos de DeepMind, mostró que la IA puede transformar tareas complejas —como predecir la estructura de proteínas— acelerando investigaciones en biología molecular. El logro ha abierto puertas prácticas y ha reducido tiempos de trabajo en laboratorios de todo el mundo.
No obstante, Hassabis advirtió sobre la presión por comercializar soluciones demasiado pronto. Según él, una implementación precipitada puede sacrificar controles científicos y de seguridad que deberían acompañar tecnologías disruptivas.
¿Dónde falla la IA en creatividad?
Al analizar ejemplos como AlphaGo —el sistema que descubrió jugadas no convencionales en el tablero de Go— Hassabis puntualiza que generar nuevas estrategias dentro de un juego no equivale a crear conocimiento radicalmente nuevo: se trata de explorar un espacio definido, no de formular nuevas preguntas.
La creatividad humana, explica, combina analogías entre campos distintos, intuición y la capacidad de proponer conjeturas que reconfiguran problemas. Esos saltos conceptuales, insiste, son todavía patrimonio de las personas.
- Ritmo de descubrimiento: la IA acelera experimentos, pero no reemplaza la formulación de nuevas preguntas.
- Riesgo regulatorio: la rapidez en la comercialización puede dejar brechas en seguridad y reproducibilidad.
- Colaboración humano-máquina: los mejores resultados combinan herramientas algorítmicas y juicio humano creativo.
Balance entre oportunidad y precaución
Hassabis reconoce el enorme potencial de la IA para campos como la salud, el diseño de materiales y la meteorología, y plantea que, si se alcanza una inteligencia artificial general (IAG) en las próximas décadas, podría iniciarse una época de avances sin precedentes.
Pero subraya que ese escenario depende de una progresión cuidadosa: controlar los riesgos, mantener estándares científicos y preservar la libertad de experimentar —esa que permite a los investigadores arriesgar hipótesis inusuales— serán factores clave.
| Capacidad | IA actual | Creatividad humana |
|---|---|---|
| Exploración de soluciones | Alta, dentro de marcos definidos | Alta, incluye planteamiento de nuevas preguntas |
| Generación de hipótesis | Limitada | Central y diferencial |
| Analogía entre disciplinas | Poco flexible | Fuerte, motor de innovación |
Lo relevante hoy es que la adopción masiva de herramientas inteligentes no altera la necesidad de pensamiento original. Mientras persistan esas limitaciones creativas en los algoritmos, las decisiones estratégicas, la formulación de problemas y los saltos interpretativos seguirán siendo responsabilidad humana.
En la práctica, eso implica que investigadores, responsables de políticas y empresas deben fomentar entornos donde la IA potencie el trabajo creativo —no lo sustituya— y donde los despliegues se acompañen de controles científicos y éticos. Esa combinación será la que determine si el avance tecnológico se traduce en progreso sostenible o en una escalada de soluciones fragmentadas.
