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Sam Altman habla de descubrir nueva ciencia con la misma naturalidad con la que OpenAI entrena sistemas para usar un ordenador de forma autónoma durante horas. Ahí conviven hoy las dos caras de la compañía, la que presentó hace un par de meses GPT-6 Astra para ejecutar tareas complejas de larga duración y la que ya mira a problemas científicos que durante décadas parecían territorio exclusivo de especialistas.
A principios de noviembre, Sam Altman, CEO de OpenAI, llevó esa idea al podcast Figuring Out de Raj Shamani, emprendedor indio con más de 22 millones de suscriptores en YouTube.
Lo formuló en términos muy directos.
"Estoy extremadamente emocionado por ver hasta dónde podemos llevar la inteligencia artificial para descubrir nueva ciencia" - Sam Altman, CEO de OpenAI
No hablaba solo de asistentes que redactan correos o resumen documentos. Altman dibujó una máquina capaz de ayudarnos a comprender mejor el mundo, de encontrar conocimientos más profundos sobre la física, nuevos tratamientos médicos y nuevas fuentes de energía, incluso en terrenos que hoy ni siquiera sabemos nombrar.
OpenAI ya empujó la IA hacia las ecuaciones que describen fluidos
Ese salto entre la oficina y el laboratorio no queda en una promesa retórica. OpenAI ya ha presentado resultados recientes de inteligencia artificial relacionados con las ecuaciones de Navier-Stokes, las fórmulas que describen el movimiento de los fluidos y que sirven para pensar a la vez en el agua, el aire o el humo.
En ese mismo terreno encaja una prueba sobre Navier-Stokes, un antecedente útil para medir hasta dónde quiere llegar esta línea de trabajo. Cuando una empresa de inteligencia artificial entra en ecuaciones de este calibre, ya no compite solo por productos, también por influencia en la producción de conocimiento.
Altman volvió a poner el foco en esa frontera con una frase tajante.
"Una máquina que pueda ayudarnos a comprender mejor el mundo, descubrir los conocimientos más profundos de la física, encontrar nuevos tratamientos médicos y nuevas fuentes de energía. Cosas que ni siquiera podemos imaginar todavía, pero que una mejor comprensión científica hará posibles" - Sam Altman, CEO de OpenAI
La imagen resulta ambiciosa porque desplaza el centro de gravedad de la IA. Ya no se trata únicamente de automatizar tareas, sino de usar sistemas capaces de abrir caminos en campos donde cada avance exige años de trabajo, discusión y verificación.
El entusiasmo convive con una pregunta incómoda
Sin embargo, el propio Altman no esquiva el reverso del discurso.
Junto al entusiasmo por una inteligencia artificial que descubra ciencia, plantea también hasta qué punto debería permitirse que un sistema supere las capacidades intelectuales de una persona. Ahí aparecen cuatro frentes que no son menores, la seguridad, la supervisión, la alineación y la prevención de una pérdida de control sobre estos sistemas.
Esa tensión ya asoma en las alertas sobre pérdida de control que rodean a los modelos más capaces. Cuanto más se ensancha la promesa de utilidad científica, más difícil resulta separar el asombro técnico de la pregunta política sobre quién vigila, corrige o detiene una herramienta así.
OpenAI, además, se prepara para salir a bolsa en 2027, un dato que añade presión empresarial a un debate ya de por sí delicado. La misma compañía que exhibe avances en tareas autónomas y resultados ligados a Navier-Stokes tendrá que gestionar al mismo tiempo expectativas de negocio y temores sobre sistemas que podrían ir más lejos que sus creadores.
Por eso una de las frases más reveladoras de Altman no mira al mercado, sino al vértigo. Celebró los resultados sobre Navier-Stokes como algo extraordinario y habló de problemas que las personas no habían sido capaces de resolver y que ahora la IA está abordando, justo en el mismo momento en que admite que la cuestión decisiva sigue siendo cuánto poder intelectual estamos dispuestos a ceder a una máquina.