La inteligencia artificial (IA) está comenzando a transformar de raíz la forma en la que se hace ciencia. Si durante años la IA fue objeto de estudio desde las ciencias duras y computacionales, hoy se perfila como una herramienta transversal capaz de amplificar el alcance de la investigación científica y acelerar el descubrimiento. Este es el diagnóstico que comparten tanto el evento “Generative AI and Scientific Development” del Parlamento Europeo, como el reciente informe AI in Science elaborado por la Comisión Europea.
El documento, que sirve como base para una futura política europea de IA en ciencia, defiende que la Unión debe posicionarse estratégicamente para aprovechar el potencial transformador de estas tecnologías. Su ambición es clara: integrar la IA en todo el ecosistema científico europeo, no solo como una herramienta más, sino como un eje estructural para impulsar descubrimientos, mejorar la productividad y competir a escala global.
En esta visión, la IA no sustituye al investigador, pero sí reconfigura su papel. Desde la automatización de revisiones bibliográficas hasta la generación de hipótesis o el diseño de experimentos en laboratorios autónomos, la IA está ya presente en múltiples etapas del proceso científico. Ejemplos como AlphaFold —el sistema de DeepMind que resolvió el problema del plegamiento de proteínas— ilustran cómo la IA puede desbloquear desafíos que llevaban décadas sin resolverse.
La inteligencia artificial generativa está transformando la ciencia, acelerando descubrimientos pero también planteando desafíos éticos y de integridad.
La Comisión advierte, sin embargo, que esta transformación no está exenta de riesgos. Entre ellos, destaca el impacto en la integridad científica, la falta de transparencia de los modelos generativos, la reproducción de sesgos y la posible pérdida de control humano sobre ciertas etapas del proceso científico. Además, señala desigualdades crecientes en el acceso a infraestructuras, talento y datos, tanto entre regiones de Europa como entre sectores público y privado.
En este contexto, la política propuesta apunta a crear un entorno propicio para el desarrollo y adopción responsable de la IA en ciencia. Esto implica inversiones estratégicas, acceso a infraestructuras computacionales y datos, formación de talento interdisciplinar, y garantías éticas que refuercen la confianza pública en los avances científicos generados con ayuda de la IA.
Uno de los pilares fundamentales es fomentar una comunidad científica preparada para el uso avanzado de la IA. Esto incluye desde la formación en habilidades híbridas hasta el fomento de nuevas figuras profesionales como ingenieros/as de investigación o gestores/as de datos. Se reconoce también la importancia de la diversidad: sin ella, los sesgos de la IA podrían reforzar desigualdades ya existentes.
Europa debe adoptar una política estratégica para integrar la IA en la ciencia, garantizando transparencia, diversidad y confianza pública.
El documento también destaca la necesidad de una gobernanza colaborativa que involucre a actores de todos los niveles —desde universidades y centros tecnológicos hasta administraciones regionales— para garantizar una adopción equitativa de estas tecnologías. Esto es especialmente relevante si se quiere evitar una brecha territorial en el acceso a los beneficios de la IA científica.
El evento del Parlamento Europeo complementa esta visión al abrir un debate sobre los límites de la IA generativa en ciencia. Allí se enfatizó que, aunque estas herramientas pueden acelerar enormemente la producción de conocimiento, también pueden amenazar principios como la verificabilidad o la originalidad si no se implementan con cuidado. Se discutió, por ejemplo, cómo los sistemas generativos deben diseñarse para respetar los valores científicos fundamentales y cómo asegurar que los resultados sean explicables y reproducibles.
En última instancia, tanto el informe como el debate parlamentario coinciden en que estamos ante un momento decisivo. Europa tiene la oportunidad de liderar una nueva era científica si es capaz de combinar excelencia tecnológica con principios éticos y un enfoque inclusivo. No se trata solo de aplicar la IA a la ciencia, sino de rediseñar el propio sistema científico europeo para que incorpore, desde su raíz, la inteligencia artificial como motor de descubrimiento, con transparencia, responsabilidad y beneficio social.
