OpenAI ha desarrollado un sistema de «marca de agua» para detectar cuando ChatGPT genera texto, pero ha decidido no implementarlo, según informes de The Wall Street Journal. El sistema, que podría detectar con precisión si un estudiante usó ChatGPT para escribir un ensayo, ha estado listo durante un año, pero ha sido objeto de debates internos dentro de la compañía.
OpenAI afirma que aunque el sistema es 99.9% fiable en textos sin editar, es «fácil de evadir». La marca de agua funciona bien contra alteraciones locales, como la paráfrasis, pero es menos efectiva contra ediciones más globales, como la traducción o el uso de otros modelos generativos. Además, la compañía ha señalado que este método podría tener efectos negativos, como estigmatizar a los no hablantes nativos de inglés que usan la IA como herramienta de escritura.
De modo que aunque la tecnología de marca de agua de OpenAI es precisa en situaciones controladas, se puede eludir fácilmente con modificaciones más profundas, lo que hace que su uso sea poco confiable para detectar textos generados por IA en la práctica.
El fallo reciente de un juez federal en Delaware a favor de Thomson Reuters en un caso de derechos de autor contra Ross Intelligence ha generado un importante precedente legal en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) y el uso de contenido protegido. Este veredicto, emitido por el juez Stephanos Bibas, es el primero en los Estados Unidos que aborda específicamente la doctrina de uso justo (fair use) en el contexto de litigios relacionados con la IA.
Ross Intelligence, una firma de investigación legal que ya no está operativa, fue acusada de utilizar contenido protegido por derechos de autor de Thomson Reuters para desarrollar una plataforma de investigación legal basada en IA que competía directamente con Westlaw, el reconocido servicio de investigación legal de Thomson Reuters. En su decisión, Bibas reconsideró un fallo anterior en el que había sugerido que la determinación sobre el uso justo debería ser realizada por un jurado. Tras un análisis más detallado de los materiales del caso, el juez concluyó que Ross había infringido los derechos de autor al desarrollar un sustituto de mercado utilizando contenido de Thomson Reuters.
La doctrina de uso justo permite, bajo ciertas condiciones, el uso de obras protegidas sin permiso expreso, como en parodias, investigación no comercial o producción de noticias. Sin embargo, los tribunales evalúan el uso justo mediante un test de cuatro factores: el propósito del uso, la naturaleza de la obra original, la cantidad utilizada y el impacto en el valor de mercado de la obra original. Thomson Reuters prevaleció en dos de estos cuatro factores, y el juez Bibas enfatizó que el cuarto factor, el impacto en el mercado, era el más crucial, ya que Ross buscaba competir directamente con Westlaw.
Este fallo ha generado preocupación entre las empresas de IA, ya que podría influir en otros casos similares en curso contra gigantes tecnológicos como OpenAI y Microsoft. James Grimmelmann, profesor de derecho digital e internet en la Universidad de Cornell, señaló que si esta decisión se adopta en otros tribunales, representaría un obstáculo significativo para las empresas de IA generativa, ya que muchos de los argumentos legales que utilizan para defenderse podrían considerarse irrelevantes.
Es importante destacar que este caso involucra una IA no generativa, a diferencia de las herramientas de IA generativa como los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Ross Intelligence cerró en 2021, alegando que la demanda de Thomson Reuters era infundada, pero que no podía recaudar suficientes fondos para continuar operando mientras se enfrentaba al litigio.
Este precedente podría afectar profundamente el desarrollo y uso de la IA, especialmente en el contexto de la utilización de contenido protegido, y plantea interrogantes sobre cómo las empresas de tecnología podrán entrenar sus modelos sin infringir derechos de autor. A medida que otros casos similares avanzan en los tribunales, la industria de la IA está atenta a las posibles implicaciones legales de este fallo.
La Comisión Europea ha publicado unas directrices sobre la definición de sistemas de inteligencia artificial (IA) para facilitar la aplicación de las primeras normas del Acta de Inteligencia Artificial (AI Act).
Estas directrices tienen como objetivo ayudar a los proveedores y otras partes relevantes a determinar si un sistema de software califica como un sistema de IA, promoviendo así una aplicación efectiva de las reglas establecidas. Aunque no son vinculantes, las directrices se actualizarán conforme surjan nuevas experiencias, cuestiones o casos de uso.
El AI Act clasifica los sistemas de IA en diversas categorías de riesgo, como prohibidos, de alto riesgo y aquellos sujetos a obligaciones de transparencia. Desde el 2 de febrero, han comenzado a aplicarse las primeras reglas bajo este acta, que incluyen la definición de sistemas de IA, la alfabetización en IA y un número limitado de casos de uso de IA prohibidos debido a los riesgos inaceptables que representan en la Unión Europea.
Un estudio dirigido por la Universidad de Rutgers ha identificado una creciente brecha en la confianza y el uso de la inteligencia artificial (IA) en Estados Unidos. Según los resultados de la encuesta, las personas con mayores ingresos y niveles educativos son más propensas a utilizar, confiar y conocer la tecnología de IA.
La encuesta, parte del National AI Opinion Monitor (NAIOM), se realizó entre el 25 de octubre y el 8 de noviembre de 2024, con la participación de casi 4.800 personas de distintos grupos demográficos y niveles socioeconómicos. Se evaluó la confianza en los sistemas de IA, en las empresas que los desarrollan y en el contenido generado por IA.
Principales hallazgos:
Confianza en la IA: El 47% de los encuestados expresó “bastante” o “mucha” confianza en que la IA actúe en beneficio del público, un porcentaje superior al de la confianza en las redes sociales (39%) o el Congreso (42%).
Grupos con mayor confianza: La confianza en la IA es mayor entre los jóvenes de 18 a 24 años (60%), quienes ganan más de 100,000 dólares al año (62%) y quienes poseen estudios de posgrado (60%).
Desigualdad en el acceso: Según la profesora Katherine Ognyanova, coautora del estudio, la brecha de confianza en la IA aún no es insalvable, pero si la tecnología sigue siendo más accesible para los grupos de ingresos altos, podría acentuar las desigualdades económicas y limitar oportunidades para otros sectores.
El 62% de los encuestados confía en las noticias producidas por periodistas, mientras que solo el 48% confía en contenido generado por inteligencia artificial (IA). Esto refleja una mayor confianza en el periodismo tradicional frente a la automatización en la producción de noticias.
A pesar de ello, muchas personas tienen dificultades para identificar contenido generado por IA. Solo el 43% de los participantes se siente “algo” o “muy” seguro de poder diferenciar entre noticias creadas por humanos y aquellas generadas por IA. Sin embargo, menos de la mitad tiene certeza de poder hacerlo con precisión, lo que sugiere la necesidad de mayor educación en alfabetización digital.
Aunque la desconfianza hacia el contenido generado por IA es alta, muchas organizaciones de noticias ya utilizan herramientas automatizadas para agilizar la producción de información. Un ejemplo de ello es Lynx Insight de Reuters, que permite generar reportes breves que luego son revisados y editados por periodistas antes de su publicación.
El estudio también evaluó el nivel de conocimiento sobre IA mediante una serie de preguntas a los participantes, dividiéndolos en tres grupos según sus respuestas correctas. El 27% mostró un bajo conocimiento (0-2 respuestas correctas), el 51% tuvo un conocimiento medio (3-4 respuestas correctas) y solo el 23% demostró un alto conocimiento (5-8 respuestas correctas).
El nivel de conocimiento en IA está directamente relacionado con la educación y los ingresos. Entre quienes tienen estudios de posgrado, el 29% mostró un alto nivel de conocimiento, frente al 20% de aquellos sin estudios universitarios. De manera similar, el 27% de quienes ganan más de 100,000 dólares al año demostraron altos conocimientos de IA, comparado con solo el 19% de quienes ganan menos de 25,000 dólares.
Los investigadores enfatizan la importancia de integrar la educación en IA en los planes de estudio desde la educación básica (K-12). La profesora Ognyanova destaca que la alfabetización informativa debe evolucionar al ritmo de los avances tecnológicos, ya que actualmente solo un tercio de la población tiene un conocimiento básico sobre IA.
Un estudio de la BBC encontró que cuatro chatbots de inteligencia artificial—ChatGPT (OpenAI), Copilot (Microsoft), Gemini (Google) y Perplexity—fallan al resumir con precisión noticias, presentando distorsiones y errores significativos.
En el experimento, la BBC les pidió a estos modelos que resumieran 100 noticias de su sitio web y expertos evaluaron sus respuestas. Se detectó que el 51 % de las respuestas tenía problemas importantes y que el 19 % de aquellas que citaban contenido de la BBC contenían errores factuales, como datos y fechas incorrectas.
Algunos ejemplos de inexactitudes incluyen: Gemini afirmando erróneamente que el NHS no recomienda el vapeo para dejar de fumar, ChatGPT y Copilot diciendo que Rishi Sunak y Nicola Sturgeon aún estaban en el cargo tras haberlo dejado, y Perplexity tergiversando una noticia sobre Medio Oriente.
La directora de BBC News, Deborah Turness, advirtió que las empresas de IA están «jugando con fuego» y pidió que las compañías tecnológicas «retiren» estos resúmenes, como ya hizo Apple tras quejas previas de la BBC.
El informe también señala que los chatbots no solo presentan errores fácticos, sino que tienen dificultades para diferenciar entre opinión y hechos, editorializan y omiten contexto esencial. La BBC busca dialogar con las empresas de IA para encontrar soluciones y garantizar que los editores tengan control sobre el uso de su contenido.
El informe, además señala que, en general, Copilot y Gemini fueron los chatbots con mayores problemas, mientras que ChatGPT y Perplexity mostraron un desempeño algo mejor, aunque también presentaron errores significativos.
El artículo destaca la innovación de DeepSeek, una firma china que ha revolucionado la creación de modelos de lenguaje de gran escala. La compañía presentó su modelo R1, que no solo compite con los mejores modelos estadounidenses, sino que fue desarrollado a una fracción del costo y distribuido de forma gratuita. Esta innovación causó un gran impacto en la industria tecnológica, tanto en EE. UU. como en China, y ha generado un cambio significativo en la forma en que se entrenan los modelos de IA.
Lo más relevante de DeepSeek es su enfoque en el aprendizaje automático autónomo. A diferencia de otros enfoques que dependen de la retroalimentación humana (como el aprendizaje reforzado con retroalimentación humana, RLHF), DeepSeek utiliza retroalimentación generada por computadoras para entrenar sus modelos de manera más eficiente y a menor costo. Este proceso de aprendizaje reforzado automatizado permite que los modelos aprendan por prueba y error sin la intervención humana constante.
La compañía también ha logrado reducir costos mediante el uso de chips antiguos y el uso eficiente de grandes conjuntos de datos, como el conjunto Common Crawl, lo que permite entrenar modelos sin necesidad de construir nuevos datos desde cero. Además, la técnica multi-token prediction ha mejorado la precisión y reducido el costo de la formación del modelo.
El modelo R1 es un ejemplo de cómo la IA puede evolucionar rápidamente, y al compartir sus métodos, DeepSeek ha permitido que otros laboratorios y empresas sigan su ejemplo. Grandes empresas como OpenAI y Google DeepMind podrían estar adoptando enfoques similares en secreto, lo que sugiere que la creación de modelos de razonamiento es más accesible de lo que se pensaba. Esto podría llevar a una proliferación de modelos gratuitos y más avanzados, lo que cambiaría el panorama de la IA.
Tras una análisis en 24 fuentes Deep Research elaboró una tabla que incluía títulos de puestos de trabajo, explicaciones de por qué una IA es mejor que un humano en esa función y la probabilidad de que el puesto sea sustituido.
ChatGPT, utilizando su nueva función Deep Research, identificó 20 trabajos que podrían ser reemplazados por inteligencia artificial, basándose en una investigación de 24 fuentes. La lista de trabajos incluye roles como asesor fiscal, grabador de datos, telemarketing, contable, asistente virtual, traductor y otros. Estos trabajos, según ChatGPT, dependen de habilidades técnicas que la IA puede realizar de manera más eficiente y autónoma, como la transcripción, traducción y revisión de textos, o la gestión de redes sociales y análisis de datos.
¿Qué trabajos sustituirá la IA, según ChatGPT?
el papel de «Asesor fiscal»., con una probabilidad de sustitución del 98%, lo que ChatGPT considera una «automatización casi segura». ChatGPT explicó que la IA sería mejor en esta tarea porque puede procesar rápidamente las normas y cálculos fiscales, lo que la haría más rápida que un humano. Para apoyar su argumento, ChatGPT destacó que ya existen programas fiscales basados en IA.
Rango
Trabajo
Por qué es mejor que el humano
Probabilidad
1
Asesor de impuestos
Puede procesar reglas fiscales y cálculos sin errores mucho más rápido que los humanos.
98% (Automatización casi segura)
2
Grabador de datos
Procesa datos a alta velocidad con 100% de consistencia, eliminando errores y ahorrando tiempo.
95% (Muy alta)
3
Teleoperador
Sigue guiones y maneja interacciones con clientes sin descanso ni fatiga, automatizando muchas tareas rutinarias.
94% (Muy alta)
4
Contable
Registra transacciones y concilia cuentas más rápido y con mayor precisión que los humanos.
94% (Muy alta)
5
Asistente legal
Escanea y resume documentos legales rápidamente, realizando investigaciones de leyes y redactando archivos de manera eficiente.
90% (Extremadamente alta)
6
Programador de citas
Maneja calendarios y logística de reuniones las 24 horas, coordinando horarios con facilidad.
90% (Extremadamente alta)
7
Asistente virtual
Realiza tareas rutinarias de oficina simultáneamente para varios usuarios, mejorando la productividad.
88% (Extremadamente alta)
8
Transcriptor
Convierte audio a texto en tiempo real con una precisión de hasta un 99%, mucho más rápido que un humano.
87% (Muy alta)
9
Corrector de estilo
Detecta errores de ortografía y gramática instantáneamente, mejorando con el tiempo.
86% (Muy alta)
10
Redactor publicitario
Genera contenido escrito como anuncios y eslóganes más rápido y con mayor eficiencia que los humanos.
82% (Muy alta)
11
Representante de servicio al cliente
Responde preguntas frecuentes y resuelve consultas simples al instante, manejando múltiples clientes a la vez.
80% (Alta)
12
Especialista en marketing por correo electrónico
Personaliza campañas masivas de correos electrónicos a gran escala, analizando datos para optimizar tiempos de envío.
78% (Alta)
13
Generador de contenido
Produce artículos y contenido SEO rápidamente, generando más contenido y de menor costo que los humanos.
75% (Alta)
14
Community manager
Genera y programa publicaciones en plataformas sociales, monitorea tendencias y optimiza tiempos de publicación.
75% (Alta)
15
Traductor
Traduce textos instantáneamente con alta precisión, mejorando la comprensión y rapidez.
71% (Alta)
16
Analista de soporte técnico
Resuelve problemas comunes de TI usando vastas bases de conocimiento, reduciendo la necesidad de humanos.
70% (Alta)
17
Especialista en Selección de Personal
Filtra currículums y empareja candidatos usando IA, acelerando el proceso de contratación.
70% (Alta)
18
Analista de investigación de mercado
Recolecta y analiza datos de mercado en una fracción del tiempo que los humanos.
68% (Alta)
19
Agente de viajes
Proporciona recomendaciones de viaje personalizadas, ajustando planes al instante.
65% (Moderadamente alta)
20
Tutor
Ofrece enseñanza personalizada y práctica interactiva a bajo costo, con retroalimentación instantánea.
60% (Moderada)
El resto de profesiones citadas en la lista por orden son: grabador de datos, teleoperador, contable, asistente jurídico, programador de citas, asistente virtual, transcriptor, corrector, redactor, representante de atención al cliente, comercializador de correo electrónico, comercializador de contenidos, gestor de redes sociales, traductor, analista de soporte técnico, reclutador, analista de estudios de mercado, agente de viajes y tutor.
Todos los trabajos sugeridos por ChatGPT tienen un denominador común: la función depende principalmente de una habilidad técnica que la IA puede realizar bien de forma autónoma. Por ejemplo, la IA puede transcribir, traducir y corregir de forma eficaz, lo que hace menos necesario que los humanos realicen estas tareas.
Sin embargo, el análisis destaca que aunque la IA pueda realizar bien las tareas técnicas de estos roles, las habilidades blandas, como la comunicación, el pensamiento crítico y la gestión interpersonal, siguen siendo esenciales y no pueden ser replicadas por la IA. Por lo tanto, la automatización no necesariamente llevará a la pérdida de empleos, aunque algunas funciones podrían ser más susceptibles al reemplazo. Además, las organizaciones aún enfrentan obstáculos para implementar la IA a gran escala, como la falta de claridad en el retorno de inversión y limitaciones de infraestructura.
¿Significa esta investigación que todo el mundo en estos campos va a perder su trabajo? No, es muy poco probable. El análisis de ChatGPT sólo tiene en cuenta la capacidad de la IA para desempeñar eficazmente las habilidades duras. Sin embargo, las habilidades sociales, como la comunicación, el pensamiento crítico, la resolución de conflictos, el liderazgo, la gestión del tiempo y las habilidades interpersonales, son igualmente importantes para el éxito, y la IA no puede replicar esas capacidades.
Además, las organizaciones aún no están preparadas para adoptar la IA de forma generalizada. Por ejemplo, un informe reciente de Accenture mostró que todavía hay muchos obstáculos que impiden a los líderes empresariales la implementación generalizada de la IA en las organizaciones, como la falta de claridad sobre el retorno de la inversión, las limitaciones de infraestructura y la desconexión de los empleados.
Ravšelj, Dejan, et al. “Higher Education Students’ Perceptions of ChatGPT: A Global Study of Early Reactions.” PLOS One 20, no. 2 (February 5, 2025). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0315011
Se analiza cómo los estudiantes universitarios de todo el mundo perciben y utilizan ChatGPT en sus actividades académicas. La investigación se basa en una muestra de 23.218 estudiantes provenientes de 109 países y territorios, convirtiéndose en el estudio más amplio realizado hasta la fecha sobre este tema.
Uno de los principales hallazgos del estudio es que los estudiantes utilizan ChatGPT principalmente para la generación de ideas (brainstorming), la síntesis de textos y la búsqueda de artículos académicos. También se observa que algunos lo emplean para la escritura profesional y creativa, aunque en menor medida. En general, los estudiantes encuentran útil la herramienta para simplificar información compleja y resumir contenido, lo que les ayuda a comprender mejor ciertos temas.
Sin embargo, a pesar de sus ventajas, los estudiantes expresan reservas sobre la fiabilidad de la información proporcionada por ChatGPT, especialmente en contextos que requieren precisión y rigor académico. Algunos incluso consideran que las respuestas de la herramienta son más claras que las explicaciones de sus compañeros o profesores, lo que indica que valoran la capacidad de síntesis y estructuración del contenido que ofrece la IA.
A lo largo del estudio, los participantes manifestaron una preocupación generalizada por el impacto de ChatGPT en la educación, lo que ha llevado a un consenso sobre la necesidad de establecer regulaciones claras para su uso. Entre las principales inquietudes destacan el riesgo de plagio y fraude académico, así como la posibilidad de que fomente el aislamiento social al reducir la interacción entre estudiantes y profesores.
En cuanto al aprendizaje y el desarrollo de habilidades, los estudiantes reconocen que ChatGPT puede mejorar el acceso al conocimiento, aumentar la eficiencia en el estudio y contribuir a la obtención de mejores calificaciones. No obstante, también señalan que su uso excesivo podría afectar el desarrollo de habilidades clave como la comunicación interpersonal, la toma de decisiones, el pensamiento crítico y la competencia en el idioma nativo.
El estudio también explora la percepción de los estudiantes sobre el impacto de la IA en el mercado laboral. En general, creen que la integración de la inteligencia artificial en diversos sectores incrementará la demanda de habilidades digitales y facilitará el trabajo remoto, aunque no prevén un impacto significativo en las tasas de desempleo.
Desde un punto de vista emocional, la mayoría de los estudiantes reportan sentir curiosidad y calma al interactuar con ChatGPT. Esto sugiere que, si bien existen preocupaciones sobre su uso, en términos generales los estudiantes se sienten cómodos utilizando la herramienta y explorando sus posibilidades.
El estudio también identifica diferencias en las percepciones y usos de ChatGPT según factores socioeconómicos y geográficos, lo que indica que el acceso a la tecnología y el contexto cultural influyen en la forma en que los estudiantes adoptan y valoran esta herramienta.
Los hallazgos de esta investigación ofrecen información valiosa para docentes, administradores y legisladores. Los responsables de la educación pueden utilizar estos datos para diseñar planes de estudio que integren la inteligencia artificial de manera efectiva, desarrollar metodologías de enseñanza que fomenten el pensamiento crítico y la autonomía de los estudiantes, y establecer sistemas de evaluación que mitiguen el riesgo de plagio.
Por otro lado, los legisladores y formuladores de políticas educativas deben considerar el desarrollo de estrategias de capacitación digital para preparar a los estudiantes para un mercado laboral en evolución, así como la implementación de regulaciones que aborden las preocupaciones éticas y prácticas relacionadas con el uso de la IA en la educación.
En conclusión, el estudio subraya la importancia de encontrar un equilibrio en la integración de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT en la educación superior. Es fundamental maximizar los beneficios que estas tecnologías pueden ofrecer en términos de acceso al conocimiento y eficiencia en el estudio, sin descuidar la necesidad de desarrollar habilidades esenciales para el aprendizaje y el trabajo futuro.
Los bibliotecarios están enfrentando un problema creciente en las bibliotecas públicas de EE. UU. con respecto a los libros de baja calidad generados por inteligencia artificial (IA). Estos libros están siendo incluidos en los catálogos digitales de bibliotecas públicas, lo que obliga a los bibliotecarios a revisar una gran cantidad de material para identificar qué libros son generados por IA y cuáles son escritos por humanos.
Las plataformas Hoopla y OverDrive, que gestionan los libros electrónicos en muchas bibliotecas, están facilitando la inclusión de estos títulos, sin que los bibliotecarios tengan un control efectivo sobre la selección. Aunque Hoopla ofrece un catálogo muy amplio, esto también significa que los bibliotecarios deben lidiar con contenido de baja calidad, incluyendo libros escritos o generados por IA con poca o ninguna supervisión. Este tipo de contenido es conocido como «slop» o «basura de IA», y se ha convertido en un problema debido a la falta de curaduría en las plataformas. Algunos de estos libros, aunque no presentan información peligrosa, están mal escritos y tienen una presentación pobre.
Los bibliotecarios expresan su preocupación por la cantidad creciente de contenido de IA en sus catálogos, ya que los usuarios pueden no ser conscientes de que están leyendo material generado por IA. Además, esto genera un gasto innecesario para las bibliotecas, que deben pagar por libros de baja calidad. Los bibliotecarios piden mayor transparencia y control en el proceso de selección de los libros, y sugieren que los libros generados por IA deben estar claramente identificados en los catálogos para que los usuarios sepan que no fueron escritos por autores humanos.
Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT ha sido utilizado por investigadores para mejorar la redacción académica, revisar literatura científica y escribir código para analizar datos. Aunque algunos creen que el chatbot aumenta la productividad, otros temen que esté facilitando el plagio, introduciendo imprecisiones en los artículos y consumiendo grandes cantidades de energía.
Un estudio de la editorial Wiley, realizado entre marzo y abril de 2024, reveló que el 81% de los investigadores han usado ChatGPT, lo que lo convierte en la herramienta de IA más popular entre los académicos. La mayoría de los encuestados considera que, en los próximos cinco años, será crucial que los investigadores desarrollen habilidades en IA.
Se estima que al menos 60.000 artículos académicos publicados en 2023 fueron escritos con la ayuda de un modelo de lenguaje grande (LLM).
El 10% de los artículos en biomedicina y el 17,5% en informática en 2024 tuvieron sus resúmenes redactados con asistencia de IA.
Se estima que entre el 6,5% y el 16,9% de las revisiones por pares en conferencias de IA en 2023 y 2024 fueron generadas sustancialmente por LLM.
ChatGPT ha demostrado ser útil para superar barreras lingüísticas, ayudando especialmente a investigadores que no tienen el inglés como lengua materna. Sin embargo, se reconoce que tiene limitaciones, especialmente en tareas complejas como revisiones bibliográficas, ya que puede generar información errónea o inventada. Además, la privacidad es una preocupación, ya que los datos introducidos en la IA podrían ser utilizados para entrenar nuevos modelos.
A pesar de estos desafíos, algunos investigadores están explorando la posibilidad de que ChatGPT y otros modelos de IA puedan ir más allá de ser simples asistentes virtuales, convirtiéndose en «científicos» capaces de diseñar proyectos de investigación. Algunos estudios preliminares, como un proyecto reciente en el que los modelos de IA colaboraron para diseñar nanocuerpos contra el coronavirus, han mostrado resultados prometedores.
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