La compañía liderada por Sam Altman afirma que uno de sus nuevos modelos de razonamiento logró refutar una famosa conjetura geométrica planteada en 1946 por Paul Erdős. A diferencia de un anuncio anterior, esta vez matemáticos reconocidos respaldan el hallazgo.
La carrera por demostrar que la inteligencia artificial puede producir descubrimientos científicos originales acaba de entrar en una nueva etapa. OpenAI aseguró que uno de sus nuevos modelos de razonamiento logró resolver de manera autónoma un histórico problema matemático abierto desde hace casi 80 años, relacionado con una conjetura geométrica planteada por el legendario matemático Paul Erdős en 1946.
Según explicó la compañía, el modelo encontró una prueba original que refuta una creencia sostenida durante décadas dentro de la matemática combinatoria. “Durante casi 80 años, los matemáticos creyeron que las mejores soluciones posibles se parecían aproximadamente a cuadrículas cuadradas. Un modelo de OpenAI ahora refutó esa creencia al descubrir una familia completamente nueva de construcciones que funciona mejor”, publicó la empresa en la red social X.
La declaración no pasó desapercibida. Hace apenas siete meses, OpenAI ya había protagonizado una controversia similar cuando Kevin Weil, entonces vicepresidente de la compañía, afirmó públicamente que GPT-5 había resuelto “10 problemas no resueltos de Erdős”. Poco después se descubrió que el modelo simplemente había encontrado soluciones ya existentes en publicaciones académicas.
La situación derivó en críticas públicas de figuras influyentes del sector como Yann LeCun, científico jefe de IA de Meta, y Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind. Finalmente, Weil eliminó el mensaje original.
Esta vez, OpenAI intentó blindarse frente a cuestionamientos. Junto al anuncio, la empresa publicó comentarios de respaldo de matemáticos reconocidos como Noga Alon, Melanie Wood y Thomas Bloom, quien administra el sitio especializado Erdos Problems y había calificado la publicación anterior de OpenAI como “una tergiversación dramática”.
Bloom ahora adoptó un tono muy distinto. “La IA nos está ayudando a explorar más completamente la catedral de las matemáticas que construimos durante siglos. ¿Qué otras maravillas invisibles estarán esperando detrás del escenario?”, afirmó en un comunicado citado por OpenAI.
La compañía sostiene que el avance representa “la primera vez que una IA resuelve de manera autónoma un problema abierto prominente y central para un campo de las matemáticas”. Además, subrayó un punto clave: el modelo utilizado no fue diseñado específicamente para resolver problemas matemáticos, sino que pertenece a una nueva generación de sistemas de razonamiento general.
Ese detalle es importante porque implica que la IA no solo estaría memorizando patrones o reproduciendo información existente, sino desarrollando cadenas largas y complejas de razonamiento capaces de conectar ideas entre disciplinas diferentes.
En términos prácticos, OpenAI cree que esta capacidad podría tener impacto futuro en áreas como biología, física, ingeniería y medicina, donde muchas veces los avances dependen de relacionar conceptos aparentemente desconectados.
El anuncio también vuelve a encender el debate sobre el verdadero alcance de los modelos de razonamiento avanzados. En los últimos meses, empresas como OpenAI, Google DeepMind y Anthropic comenzaron a competir no solo por lanzar chatbots más rápidos o populares, sino por demostrar que sus sistemas pueden generar conocimiento nuevo.
La matemática se convirtió en uno de los terrenos más importantes de esa disputa porque funciona como una prueba extrema para medir razonamiento abstracto y creatividad lógica. Resolver un problema abierto no equivale simplemente a responder preguntas: implica producir ideas originales que puedan resistir revisión académica.
Por ahora, OpenAI no publicó todos los detalles técnicos de la prueba ni el nombre exacto del modelo utilizado. Tampoco está claro cuánto tiempo tardó el sistema en llegar a la solución o cuánta intervención humana existió durante el proceso de validación.
Aun así, el hecho de que matemáticos externos hayan respaldado públicamente el resultado marca una diferencia importante respecto de anuncios anteriores. Y deja abierta una pregunta mucho más profunda para la industria tecnológica: si la inteligencia artificial ya puede contribuir a resolver problemas matemáticos históricos, ¿cuánto falta para que también participe en descubrimientos científicos capaces de cambiar industrias enteras?
