Cuando el pasado septiembre OpenAI anunció que su modelo de IA había conseguido resolver el problema de Navier-Stokes, uno de los considerados siete problemas matemáticos del milenio, quizá hubo quien, a pesar de no entender los términos en los que se explicaba el logro, pensó que ojalá hubiera contado con una herramienta que le hubiera ayudado a resolver problemas mucho más sencillos, aquellos que nos planteaba el profesor en el colegio.
Cierto es que, después del anuncio y más allá de que la comunidad científica tenía mucho que decir sobre si la resolución era real o no, la polémica no tardó en aparecer en torno al hecho de que la inteligencia artificial de OpenAI podría haber aprovechado trabajos previos de otros investigadores.
Ahora, poco más de un mes después, un grupo de investigadores de Google DeepMind en el que participa el ingeniero español Francisco Ruiz ha presentado AlphaProof Nexus, una herramienta de IA capaz de resolver problemas matemáticos complejos de forma autónoma, según lo publicado en la revista Science. Según este equipo, "estos hallazgos sugieren que la inteligencia artificial podría convertirse en una herramienta útil para el descubrimiento y la investigación matemática automatizados".
La publicación explica que AlphaProof Nexus subsana una carencia de los modelos que, si bien resuelven ese tipo de problemas matemáticos, tienden a cometer algunos errores que hacen que sus conclusiones no sean suficientemente fiables sin que expertos humanos las revisen. Así, este nuevo sistema de IA lo que hace es utilizar otros múltiples agentes de inteligencia artificial buscando demostraciones y empleando un sistema de verificación que garantice que sus soluciones tengan más base y sean sólidas.
En las pruebas a las que el nuevo sistema ha sido sometido, ha solucionado nueve de los 353 problemas que se plantearon, entre ellos dos que llevaban más de cinco décadas sin ser resueltos.
Nuevos tiempos, distintas visiones
Este avance ha sido recibido de forma dispar, según puede comprobarse en Science Media Centre. Javier Aramayona, director del Instituto de Ciencias Matemáticas, cree que "nos encontramos en un momento histórico en el que se produce un cambio de paradigma curioso: la existencia de toda una batería de resultados que sabemos que son ciertos, porque vienen acompañados de una certificación de validez, pero que, en cambio, nadie comprende del todo".
Pablo Haya, investigador de Lingüística Informática de la Universidad Autónoma de Madrid, opina que "quedan pocas dudas de que estamos asistiendo al nacimiento de una nueva forma de explorar y hacer matemáticas", siguiendo una corriente de resultados que comenzó a principios de este 2026 y, sobre todo, a partir de "la catarsis que llegó en septiembre con el anuncio de la resolución de uno de los problemas del milenio".
Hay quien se muestra más cauteloso, como es el caso de Josep Curto, investigador de la Universitat Oberta de Catalunya. Opina que "la verdadera lección que nos deja este trabajo es que el mercado y la investigación deben inclinarse hacia la simplicidad. Todo lo demás, de momento, son fuegos artificiales evolutivos que aportan más complejidad arquitectónica que resultados tangibles".
Curto cree que "cuando leemos titulares sobre sistemas de inteligencia artificial resolviendo problemas abiertos de matemáticas que llevaban décadas estancados, es fácil dejarse llevar por la narrativa del progreso inevitable. Sin embargo, vemos inconsistencias metodológicas y un severo problema de sobreingeniería".
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