La inteligencia artificial se presenta como el gran motor del futuro, pero un reciente trabajo académico matiza este optimismo. Si bien potencia las capacidades individuales, está mermando el alcance colectivo del progreso.
James Evans y Max Palevsky explican cómo se genera un fenómeno de "multitudes solitarias". Los focos de interés se concentran, pero la interacción entre estudios decae, provocando una reiteración en soluciones ya conocidas en lugar de generar nuevas.
Tras examinar más de 41 millones de documentos, se observó que el uso de estas herramientas triplica la publicación de artículos. No obstante, esta eficiencia tiene un coste: el volumen de temas abordados cae casi un 5% y la interacción entre expertos se desploma un 22%.
La optimización
El motivo reside en la migración hacia campos con abundancia de datos, donde los algoritmos garantizan resultados medibles. Se descuidan así áreas potencialmente fructíferas pero con menor base documental, priorizando la optimización sobre la verdadera expansión.
Los autores urgen a rediseñar los sistemas para que no solo compriman información, sino que amplíen la capacidad experimental. Para un avance sostenible, será necesario incentivar la búsqueda en dominios inaccesibles y no solo perfeccionar el análisis de lo existente.