Un estudio dirigido por Neil Thompson, especialista en computación e IA del MIT, junto a Gabriel Manso y Claudio Mayrink Verdun, evaluó la capacidad de varios modelos de OpenAI (o1, o3, GPT‑5, GPT‑5.1, GPT‑5.4 y GPT‑5.5) para resolver problemas extraídos de artículos científicos publicados entre diciembre de 2025 y mayo de 2026.
Metodología
Los autores seleccionaron problemas cuyas soluciones fueron publicadas después de la fecha de corte del entrenamiento de los modelos, asegurando que las IA no pudieran basarse en datos ya incorporados. Además, bloquearon el acceso a internet a los sistemas durante las pruebas.
Resultados
Según el informe, la proporción de problemas resueltos correctamente pasó de aproximadamente el 2 % a cerca del 35 % en el período analizado. Thompson comentó a Wired que “en tan solo unos años, esperamos que muchas cuestiones teóricas cambien por completo en cuanto a la capacidad de la IA para resolverlas”.
Reacciones
Gabriel Manso advirtió que, pese al avance, la intervención humana seguirá siendo indispensable: “Seguiremos necesitando personas que generen buenas ideas para conectar los puntos” y señaló que la IA puede cometer errores. La Asociación por las Matemáticas Humanas (AHM) ha expresado preocupación por el uso de la IA en la disciplina, describiéndolo como una amenaza a la actividad matemática humana.
