La IA ya propone las ideas de los científicos: el problema es quién va a saber cuándo se equivoca

Un reportaje de Nature (24 de septiembre) describe cómo el sistema de Google Co-Scientist generó hipótesis tras leer más de 700 estudios en una sola noche y producir 108 estrategias contra la proteína MYC, un objetivo clave en muchos cánceres. El caso se centra en la bioquímica Anna Pertl, del Whitehead Institute, en Cambridge, Massachusetts. Sin embargo, cuando se añadieron plazos y costos de laboratorio, la herramienta no devolvió propuestas “viables”. El artículo subraya la paradoja: la IA solo funciona con un experto supervisando. Antes de que el sistema propusiera ideas, Pertl y su equipo pasaron casi una hora corrigiendo su interpretación de la pregunta.