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Microsoft aprovecha la IA para acelerar los avances en los descubrimientos científicos

Microsoft aprovecha la IA para acelerar los avances en los descubrimientos científicos

14 de diciembre de 2025
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Microsoft aprovecha la IA para acelerar los avances en los descubrimientos científicos

¿Puede la inteligencia artificial acelerar partes del proceso científico? Microsoft parece creer que sí.

En su conferencia Build 2025 celebrada el lunes, Microsoft presentó Microsoft Discovery, una plataforma que aprovecha la IA agéntica para "transformar el proceso de descubrimiento [científico]", según un comunicado de prensa compartido con TechCrunch. Microsoft describe la plataforma como "extensible" y capaz de gestionar determinadas cargas de trabajo científicas "de extremo a extremo".

"Microsoft Discovery es una plataforma agéntica empresarial diseñada para acelerar la investigación y el descubrimiento remodelando todo el proceso con IA agéntica: desde el razonamiento del conocimiento científico y la formulación de hipótesis hasta la generación de candidatos, la simulación y el análisis", explica Microsoft en el comunicado. "La plataforma permite a los científicos e investigadores colaborar con un equipo de agentes de IA especializados, ayudando a impulsar los resultados científicos con mayor velocidad, escala y precisión a través de los últimos avances en IA y supercomputación."

Microsoft es uno de los muchos laboratorios de IA optimistas sobre el potencial de la IA en la ciencia. A principios de este año, Google presentó un "co-científico de IA" que, según la empresa, podría ayudar a los investigadores a desarrollar hipótesis y planes de investigación. Anthropic, su principal competidor OpenAI, así como organizaciones como FutureHouse y Lila Sciences, han defendido que las herramientas de IA podrían acelerar considerablemente los descubrimientos científicos, sobre todo en medicina.

Sin embargo, muchos investigadores consideran actualmente que la IA es menos eficaz para guiar el proceso científico, en gran parte debido a su falta de fiabilidad.

Uno de los principales retos a la hora de crear un "científico de IA" es tener en cuenta innumerables variables impredecibles. La IA puede resultar útil en áreas que requieren una amplia exploración, como la reducción de extensas listas de posibilidades, pero sigue siendo incierto que pueda ofrecer el tipo de resolución innovadora de problemas que conduce a auténticos avances.

Hasta ahora, los resultados de los sistemas de IA diseñados para aplicaciones científicas han sido en gran medida decepcionantes.

En 2023, Google informó de que se habían sintetizado aproximadamente 40 nuevos materiales con la ayuda de su herramienta de IA, GNoME. Sin embargo, un análisis externo reveló que ninguno de esos materiales era realmente nuevo. Mientras tanto, varias empresas que utilizan la IA para el descubrimiento de fármacos, como Exscientia y BenevolentAI, han experimentado notables fracasos en ensayos clínicos.

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No cabe duda de que Microsoft espera que su iniciativa tenga más éxito que las anteriores.

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