Hace sólo unos días, el presidente de Estados Unidos, Donald Trump, firmó una orden ejecutiva llamada Misión Génesis. Su propósito suena tan grandilocuente y ambicioso como su propio nombre: “un esfuerzo nacional coordinado para aplicar la IA a la ciencia, comparable en importancia histórica al Proyecto Manhattan, desarrollado durante la Segunda Guerra Mundial para crear la primera bomba atómica”.
Esta iniciativa, calificada por el Asistente del Presidente para Ciencia y Tecnología, Michael Kratsios, como “la mayor movilización de recursos científicos federales desde el programa Apolo“, pretende acelerar el descubrimiento científico y el dominio tecnológico de Estados Unidos, amplificando el impacto de la ciencia en la sociedad a lo largo de la próxima década.
La propuesta pasa por integrar las bases de datos de los proyectos científicos financiados con fondos federales y centralizar la capacidad de computación de los 17 Laboratorios Nacionales estadounidenses, además de las principales empresas tecnológicas del país, de Microsoft y Google a OpenAI o SpaceX. Algo parecido a recetarle esteroides a un culturista ya hipermusculado sin tener en cuenta los posibles riesgos o efectos secundarios.
Esta respuesta a los avances de China en el sector estará basada en la siguiente fase de los agentes y asistentes avanzados de IA, que empiezan a llegar a los navegadores y otros productos de consumo. Más allá de hacer la compra por nosotros o reservar entradas para un concierto, esta IA agéntica se podrá usar para automatizar procesos y reducir la intervención humana en áreas tan fundamentales para la ciencia como la biomedicina, el desarrollo de nuevos materiales o la predicción de desastres naturales.
Mientras tanto, desde el otro lado del Atlántico observamos con cierto recelo esa capacidad para movilizar recursos y saltarse por el camino algunos de los fundamentos que han caracterizado el método científico desde sus inicios. “Se trata de un proyecto muy ambicioso y técnicamente fascinante, pero también genera numerosos interrogantes sobre el acceso a los datos generados y qué beneficio van a sacar las grandes empresas que participan en él”, explica a EL ESPAÑOL-Omicrono Javier García Martínez, director del Laboratorio de Nanotecnología Molecular de la Universidad de Alicante (UA).
En todo caso, advierte el ganador del Premio Nacional de Investigación ‘Juan de la Cierva’ en 2023, “Europa no puede permitirse quedar rezagada, ya que la IA definirá quién lidera la economía en los próximos años. No se trata de copiar la Misión Génesis, sino de aprovechar nuestras fortalezas y diseñar e implementar una gran iniciativa europea que integre nuestras capacidades, recursos y talento para estar a la altura de la ambición de otros programas”.
La IA como motor de la innovación
Algo se mueve también a este lado del charco, pero a su propio ritmo. Así, persisten las dudas sobre si el continente llega a tiempo a la carrera de la IA y si su apuesta tiene los mimbres necesarios para hacer frente al creciente dominio de estadounidenses y chinos en el sector.
En octubre, la Comisión Europea anunció una doble estrategia: por un lado, se busca extender la IA en la industria y la administración pública y, por otro, convertir a Europa en potencia mundial de ciencia impulsada por IA. Esta parte científica gira en torno a RAISE, un instituto virtual que coordinará datos, capacidad de cómputo y talento para que investigadores europeos aprovechen las ventajas que ofrece la IA en campos como el de la salud, el clima o la energía.
El plan reserva 58 millones de euros para atraer y retener en Europa a los especialistas en IA, 600 millones de euros para mejorar el acceso de investigadores y startups a la capacidad de cómputo de los superordenadores y las futuras gigafactorías de IA, además de duplicar la inversión anual de Horizonte Europa en IA hasta superar los 3.000 millones de euros. Lo que se pretende es identificar carencias o lagunas de datos estratégicos, además de recopilar y gestionar los conjuntos de datos que necesita la IA científica. Pero, ¿será suficiente este esfuerzo?
El superordenador MareNostrum 5
Omicrono
Javier García Martínez, que ocupó la presidencia de la Unión Internacional de Química Pura y Aplicada (IUPAC, en sus siglas en inglés) y es una referencia mundial en cuanto a transferencia de tecnología del laboratorio a las empresas, está convencido de que “en esto [el liderazgo en IA] nos va el futuro”.
En el informe Una hoja de ruta para la innovación en tiempos complejos (INTEC 2025), que acaba de publicar la Fundación Rafael del Pino y que este químico español formado en el MIT se ha encargado de coordinar, se abordan desde los avances en nuevos materiales, asistencia en salud y tecnologías geoespaciales hasta las redes eléctricas inteligentes. En todos ellos, la IA tendrá que convertirse en un pilar fundamental, pero tampoco es algo nuevo: lo lleva siendo desde hace décadas.
“La IA se ha convertido en una herramienta fundamental en la investigación científica porque los equipos que utilizamos, de los grandes telescopios a los aceleradores de partículas, generan una cantidad tan enorme de datos que solo la IA, con su capacidad de procesamiento, puede encontrar patrones y analizar los resultados”, afirma García Martínez.
De hecho, su impacto se está acelerando a ritmo vertiginoso en los últimos años. “La IA ya está transformando la forma en la que hacemos ciencia. Por ejemplo, gracias a ella se ha descubierto la abaucina, uno de los pocos antibióticos capaces de eliminar una de las superbacterias que la OMS considera una amenaza crítica por su resistencia a todos los fármacos conocidos”.
Exira, un agente de IA para desarrollar nuevos materiales
Otros campos también se están beneficiando de la capacidad de la IA para realizar simulaciones avanzadas y optimizar simultáneamente múltiples variables. “En el campo de los materiales, empresas como Kebotix o la alemana ExoMatter emplean modelos predictivos para descubrir catalizadores que después licencian directamente a la industria“.
Estos casos y otros similares, señala el químico, “demuestran que la IA no solo acelera el descubrimiento científico, sino también su transferencia al mercado, lo que ofrece a las empresas que la incorporan una ventaja competitiva decisiva”.
Una competitividad en entredicho
Para la periodista española Idoia Salazar, cofundadora y presidenta del Observatorio del Impacto Social y Ético de la Inteligencia Artificial (OdiseIA), “no sería ético no usar la inteligencia artificial y sacar todo su tremendo potencial con los datos europeos. Algo así permitiría poner a trabajar más a empresas, universidades y administraciones para unificar criterios y capacidades, y exprimir toda la calidad científica que tenemos en Europa”.
Para la investigadora principal en el grupo SIMPAIR (Social Impact of Artificial Intelligence and Robotics), en Europa “sigue faltando un apoyo real y decidido a la aplicación de la IA en la ciencia, es necesario que dejen de poner tantas trabas y tanta burocracia“. Salazar asegura que “tenemos la capacidad, los superordenadores y todo un bagaje ético que puede convertirse de manera práctica en un marco para a este impulso científico tan necesario”.
En concreto, el papel de España en una versión europea de la Misión Génesis podría ser decisivo. “Contamos con grandes infraestructuras, como el superordenador MareNostrum 5, que permitirían convertir a Barcelona en uno de los nodos principales de una red europea de IA para el avance científico”, recuerda García Martínez.
Sin embargo, advierte, “la cuestión no es solo disponer de capacidad de cálculo, sino saber cómo aprovechar, orientar y coordinar los recursos, el talento y la enorme capacidad científica de Europa”.
Precisamente, en esta nueva etapa será fundamental el uso de los agentes y asistentes avanzados de IA, diseñados para resolver tareas completas de forma casi autónoma. En ese sentido, para Salazar hay dos opciones: “o somos ágiles o va a empezar a hacer todo aguas. Los modelos de gobernanza que tenemos en la actualidad se nos van a caer por todos los lados y vamos a tener problemas en muchos ámbitos. Estamos intentando poner parches a estructuras muy tradicionales, muy anquilosadas”, advierte.
¿Lineas rojas?
La ciencia no se reduce a encontrar patrones en datos: también exige detectar anomalías, replantear problemas, elegir entre teorías rivales y convencer a la comunidad científica, tareas en las que el juicio humano y el debate abierto son insustituibles.
De hecho, como señala el investigador Akhil Bhardwaj en un artículo publicado en The Conversation, los casos de éxito de la IA en ciencia como AlphaFold funcionan precisamente porque están integrados en ecosistemas de investigación dirigidos por personas, no porque las máquinas lleven el laboratorio en piloto automático.
En lugar de poner a la IA al mando de la ciencia, Bhardwaj defiende que la Misión Génesis debería entender la IA como un conjunto de instrumentos potentes al servicio de comunidades científicas humanas, que deben seguir siendo responsables de formular las preguntas, evaluar las pruebas y decidir qué conocimiento merece ser aceptado y llevado a la práctica.
“La IA es excelente a la hora de procesar datos y sugerir hipótesis, pero la decisión final sobre qué investigar y sobre todo el impacto social de un descubrimiento debe ser siempre humana“, sostiene García Martínez. “Delegar decisiones clave sin supervisión nos expone a riesgos alucinaciones científicas o errores sutiles que podrían propagarse en la literatura científica”, en un momento en el que la conocida como AI Slop (o basura creada con IA) ya se está propagando sin control por las revistas científicas.
También es importante recordar, según este experto en nanotecnología y catalizadores, que las IAs se alimentan de las investigaciones previas, con lo que se corre el riesgo de “amplificar los sesgos existentes, potenciar los campos de los que tiene más datos, ya que existen más citas y reciben más financiación, mientras invisibiliza los campos emergentes y las ideas que aún no han tenido oportunidad de demostrar su potencial”.
La respuesta, tanto para García Martínez como para Salazar pasa por “más transparencia y más ciencia abierta”. Los sistemas de ‘caja negra’, en los que resulta imposible la trazabilidad que ha llevado a la toma de una decisión concreta, deben dejar paso a sistemas “auditables, con reglas claras y sometidos a la gobernanza pública. En este sentido, es fundamental que la iniciativa europea proteja este control democrático, evitando que intereses privados o particulares condicionen la agenda científica global”.
Así, a diferencia del ‘todo vale’ estadounidense, en el que no están muy claras las líneas rojas y no se exige la transparencia necesaria para que el progreso científico no sea a costa de otros valores y principios éticos fundamentales, Europa debe apostar por su propio camino basado en “la creatividad, la imaginación y el pensamiento crítico”.
“Somos los humanos quienes debemos proporcionar a la IA dirección, propósito y un marco ético, para que su enorme capacidad se utilice para expandir nuestro conocimiento y no solo para profundizar en lo que ya sabemos”, concluye García Martínez.
