Allen Institute for AI. 2025. “Asta: Accelerating Science through Trustworthy Agentic AI.” AI2 Blog, August 26, 2025. Allen Institute for AI. https://allenai.org/blog/asta

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Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) anunció el 26 de agosto de 2025 el lanzamiento de Asta, una iniciativa concebida para acelerar el avance científico mediante el uso de asistentes de inteligencia artificial “agentic”, es decir, agentes autónomos capaces de planificar y ejecutar tareas complejas.

La meta de Asta es ofrecer a los investigadores herramientas que no solo sean potentes, sino también comprensibles, verificables y confiables, de manera que la comunidad científica pueda adoptarlas sin temor a opacidad ni falta de rigor.

El ecosistema Asta se compone de tres pilares fundamentales.

• Asta Agents, asistentes diseñados para acompañar a los investigadores en procesos científicos reales. No buscan sustituir a los humanos, sino ayudarles a plantear preguntas, organizar ideas, rastrear evidencias y distinguir entre lo que está bien establecido y lo que todavía sigue siendo una incógnita en un campo de estudio.
• AstaBench, un marco de evaluación riguroso que proporciona estándares transparentes para medir y comparar la eficacia de los agentes de IA, ya sean de Asta o de otras iniciativas. Este banco de pruebas incluye leaderboards y tareas reales, con lo que promueve la reproducibilidad y la confianza en los resultados.
• Asta resources, un conjunto de recursos abiertos para desarrolladores: agentes de referencia de código abierto, modelos de lenguaje entrenados con literatura científica y herramientas modulares compatibles con el Model Context Protocol (MCP), todas ellas destinadas a facilitar la construcción de agentes de investigación más sólidos y fiables.

El anuncio subraya que uno de los principales problemas en la adopción de inteligencia artificial en la ciencia es la falta de estándares claros y confiables. Los científicos suelen mostrarse escépticos, ya que sin marcos de evaluación transparentes resulta difícil juzgar si un modelo tiene realmente la capacidad de razonamiento profundo que requiere el trabajo científico. Asta responde a este reto al proporcionar, al mismo tiempo, agentes prácticos para investigadores y un sistema robusto de evaluación para desarrolladores, integrando así los dos mundos en un mismo ecosistema.

La primera versión de Asta incluye tres funciones principales.

• La herramienta Find Papers —que antes se conocía como Paperfinder— ofrece un sistema avanzado de búsqueda de artículos que reformula consultas, sigue citas y explica por qué un texto es relevante, superando las limitaciones de los buscadores académicos convencionales.
• La función Summarize Literature, anteriormente llamada ScholarQA, transforma preguntas de investigación en resúmenes estructurados, con afirmaciones respaldadas por citas verificables y fragmentos textuales. De este modo, permite condensar millones de resúmenes y artículos completos en panorámicas claras que destacan resultados, controversias y preguntas abiertas.
• Finalmente, Analyze Data, aún en versión beta, convierte preguntas en lenguaje natural en análisis reproducibles: explora conjuntos de datos, genera hipótesis, ejecuta pruebas estadísticas y explica los resultados de manera comprensible, haciendo que la investigación basada en datos sea más accesible para múltiples disciplinas.

En conjunto, Asta se plantea como un impulso hacia una ciencia abierta, transparente y reproducible. Para los investigadores, significa contar con un asistente confiable que facilita la búsqueda, la síntesis de información y el análisis de datos. Para los desarrolladores, representa un entorno integral de evaluación y recursos que permite crear agentes de IA preparados para producción y capaces de responder a las exigencias de la investigación científica. Con esta iniciativa, AI2 refuerza su compromiso de situar a la inteligencia artificial como un aliado estratégico en la generación de conocimiento y en la aceleración de descubrimientos que impacten en la sociedad.