Haces unas semanas Xavier Ferràs, profesor del ESADE de Barcelona, publicó en un artículo titulado: ¿Ciencia sin científicos? La idea es que la inteligencia artificial está entrando con fuerza en el corazón del método científico, pero creo que no lo reemplaza por una simple razón.

Actualmente, la ciencia experimental transforma procesos largos y costosos en problemas computacionales: donde antes había ensayo y error, hoy hay simulación, predicción y optimización algorítmica. En la ciencia básica, sistemas avanzados ya no solo aceleran cálculos; comienzan a descubrir estructuras matemáticas, proponer soluciones originales y alcanzar niveles comparables a investigadores de élite. Por eso es que surge la pregunta de si vamos hacia una ciencia sin científicos.

La tentación de responder que sí nace de un error conceptual. Confundimos ciencia con procesamiento de datos. Pero la ciencia no comienza con datos; comienza con preguntas. Y la calidad de una disciplina no depende de cuántos resultados produce, sino de la profundidad de las preguntas que formula.

La IA puede detectar patrones invisibles para el ojo humano, analizar millones de combinaciones moleculares y escribir artículos en segundos. Pero no decide qué problema merece ser investigado. No define prioridades sanitarias. No distingue entre lo técnicamente posible y lo socialmente deseable. No siente la incomodidad intelectual ante una anomalía teórica.

Los grandes saltos científicos no surgieron de bases masivas de datos, sino de preguntas disruptivas. Einstein no optimizó un modelo; cuestionó la coherencia de la física de su tiempo. Darwin no aplicó aprendizaje automático; reformuló la pregunta sobre el origen de las especies. La innovación científica profunda no es un problema de velocidad de cálculo, sino de reconfiguración conceptual.

El riesgo actual no es que la IA piense demasiado. Es que nosotros dejemos de pensar qué vale la pena pensar. La facilidad para producir resultados y papers asistidos por IA puede generar una avalancha de publicaciones que supere la capacidad humana de evaluación. Podríamos terminar en un ecosistema donde algoritmos escriben artículos que otros algoritmos revisan, en una ciencia altamente productiva pero crecientemente opaca.

Además, la ciencia aumentada por IA adquiere una dimensión geoestratégica. Los países que controlen datos masivos, infraestructura computacional y talento en IA liderarán el descubrimiento científico. No se trata solo de más papers, sino de soberanía cognitiva. Quien formule las preguntas estratégicas del futuro, como energía, salud, clima, materiales; definirá el mapa del poder global.

Por eso la discusión no debe plantearse como sustitución, sino como aumentación. La IA expande nuestras capacidades experimentales y analíticas de forma extraordinaria. Pero el rol del científico evoluciona: menos operador de laboratorio y más arquitecto de preguntas; menos recolector de datos y más integrador interdisciplinario; menos ejecutor mecánico y más responsable ético.

La verdadera competencia científica del futuro no será procesar información (la máquina siempre será más rápida), sino ejercer juicio. Formular preguntas relevantes. Interpretar resultados en contexto. Anticipar consecuencias. Tomar decisiones bajo incertidumbre moral.

¿Ciencia sin científicos? Probablemente no. Pero sí una ciencia que exigirá científicos distintos: capaces de dialogar con algoritmos sin delegarles el sentido de la investigación.

La IA puede responder millones de preguntas en segundos. Pero solo una mente humana puede decidir cuál de ellas merece cambiar el mundo.

Por: Anil Sadarangani, director de Innovación, Universidad de Los Andes