A inicios de este año 2025, pocos imaginábamos que estaríamos cerrándolo como un año histórico para la ciencia y la tecnología, pues la inteligencia artificial se ha consolidado y dejado de ser una promesa futurista que sólo veíamos en películas de ciencia ficción.
Hoy en día, la IA es una herramienta cotidiana en los laboratorios, aulas de enseñanza y escritorios de investigadores, por lo que podemos decir que este año fue un punto de inflexión.
Hoy vemos la IA siendo usada en tareas fundamentales del quehacer científico. Ya se acabaron los tiempos en que como investigadores pasábamos semanas revisando los artículos para generar un marco teórico, ya que ahora la IA es capaz de sintetizar gran cantidad de información en solo minutos, nos ayudan a encontrar esas áreas de oportunidad para generar nuevo conocimiento y propone líneas de investigación en base a ello. El trabajo que se realizaba en meses de manera manual y artesanal, hoy se realiza con mucha eficiencia, lo que hace solamente una década parecería magia.
De la misma manera, el análisis de amplia cantidad de datos y la democratización del conocimiento ha sido ampliado, ya que muchos modelos de IA procesan grandes cantidades de información y facilitan que investigadores sin una formación en programación realicen análisis complejos y concluyan de manera adecuada.
Hoy puede verse que el aprendizaje automático y modelos avanzados que anteriormente requerían años de capacitación, ahora están disponibles y al alcance de cualquier académico y científico que desee aprender.
Aunque la IA ha avanzada en muchos campos, se puede mencionar que en biomedicina, herramientas como AlphaFold han permitido determinar la estructura tridimensional de millones de proteínas, lo que ha permitido generar nuevos tratamientos para enfermedades.
Así pues, la IA hoy se ha consolidado como un asistente de laboratorio que ha permitido transformar el cómo hacemos ciencia, pero también qué tan rápido podemos dar soluciones a los problemas que buscamos resolver.
Otra área en la que se ha tenido gran avance es en la generación de contenido académico, donde los asistentes de IA han apoyado en los procesos de redacción, traducción y corrección de nuestros artículos científicos, lo que nos ha permitido generar documentos con inglés aceptable para aquellos que no somos angloparlantes.
De manera paralela, el apoyo de los gobiernos y organismos de financiamiento se ha visto reflejado a través de convocatorias específicas para proyectos de IA, lo que demuestra que esta no es una tendencia pasajera, sino un cambio estructural en la forma en la que hacemos investigación y ciencia.
Sin embargo, no todo es celebración, Debemos reconocer que aún existen desafíos que debemos enfrentar; por ejemplo, la desigualdad de acceso a muchas de esas inteligencias puede ampliar la brecha digital entre las instituciones de diferentes países.
Además, debemos aceptar que existe un riesgo de desinformación generada por la, lo que es preocupante. Finalmente, quisiera mencionar que la ética, privacidad y la ciberseguridad siguen siendo problemas que enfrentamos.
Por tal motivo, vale la pena reflexionar sobre el rol que los investigadores deseamos que ocupe la IA en nuestras actividades científicas. La IA es una herramienta que puede ayudarnos, pero es y debe ser sólo eso: una herramienta, y no debemos permitir que el ingenio humano y la capacidad de razonamiento crítico se reduzca.
Esperando ya el año 2026, les hago este llamado: debemos usar y adoptar la IA de manera ética y responsable, manteniendo siempre nuestro pensamiento crítico y enfoque de mejora continua como seres humanos.
La IA debe es la mejor aliada que tenemos como investigadores, pero no debe convertirse en nuestra sustituta. Feliz Navidad a todos mis colegas y lectores.
Jorge Luis García Alcaraz
Ingeniero Industrial y Maestro en Ciencias de la Ingeniería Industrial conDoctorados en Ingeniería Industrial; Ingeniería, Diseño de Producto y Procesos Industriales; Ciencias y Tecnología Industrial; Ingeniería Mecánica por la Universidad de Zaragoza (España) y Postdoctorado en Procesos de Manufactura.
Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores en el Nivel III e investiga el modelado de sistemas de producción. Recibió el premio estatal de Ciencia, Tecnología e Innovación 2015.
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