Comerse la semilla: Terence Tao y la utilidad de lo que ahora parece inútil

Tue, 08 Sep 2026 00:00:00 +0000

Sobre: “The paradox at the heart of AI and science” — Terence Tao, Big Think, 3 de septiembre de 2026. (30 min).

El argumento

Tao abre con una analogía de caminata. Alguien escuchó que hay una cascada hermosa en algún lado, sale a buscarla con amigos, tiene que ir armando el mapa, se pierde un poco, y en el extravío encuentra otra cosa que le parece interesante y la anota; y en algún punto del camino ve a lo lejos una cascada todavía más espectacular a la que no puede llegar, pero deja constancia para que alguien llegue después. Las herramientas de IA, dice, son helicópteros: lo dejan a uno frente a la cascada y lo traen de vuelta. El objetivo se cumplió mucho más eficientemente, y no se aprendió nada del camino ni se vio nada que no se hubiera pedido explícitamente.

Conviene registrar quién lo dice, porque cambia el peso de lo que sigue. Tao es probablemente el matemático vivo más reconocido, usa estas herramientas, y el video no es una advertencia sobre el fin de la matemática: es una descripción bastante fría de lo que le está pasando a la práctica. Su reconstrucción histórica es limpia. Primero hubo teoría y experimento (con matemática casi enteramente del lado de la teoría, salvo cosas como los cien mil primos que calculó Gauss para conjeturar lo que hoy llamamos el teorema de los números primos); después llegó la simulación, que permitió correr un huracán en una supercomputadora en vez de esperarlo; después llegaron los datos masivos, con la promesa de extraer leyes de petabytes en lugar de confirmar hipótesis de a una. Cada uno de esos modos tenía como condición un humano que lo ejecutara. Y hoy cada uno tiene su contraparte automatizada: laboratorios que corren experimentos solos, agentes que escriben la simulación, análisis de datos que no requiere que nadie programe el análisis, y —esto es lo nuevo— teoría automática, un sistema al que se le pregunta qué se sigue de estas hipótesis y estos axiomas.

El segundo movimiento es el más útil del video y el que menos circula. Tao objeta la discusión unidimensional (tareas fáciles, difíciles y muy difíciles, una línea donde llegan los humanos y otra donde llegan los modelos, y la pregunta de cuál está más arriba) y propone verlos como complementarios. El experto humano trabaja en profundidad: elige uno o dos problemas difíciles pero no imposibles, y el ejercicio de avanzar un poco en ellos produce hallazgos laterales que después comparte, y sobre los que otros construyen. El modelo trabaja en amplitud, y es malísimo cuando el problema requiere una técnica que no existe. Pero si se lo apunta a mil problemas, algunos van a estar al alcance de un método ya publicado, y a veces la clave está en un paper oscuro de una revista de 1970 que ningún experto tuvo la paciencia de cruzar con este problema en particular. Si resuelve el 5%, son cincuenta problemas. A veces encuentra algo que todos los humanos pasaron por alto, y no por brillante sino por no compartir el prejuicio del gremio: la profesión entera daba por buena la respuesta positiva y nadie miró en serio el caso negativo. La frase honesta viene enseguida: los cincuenta problemas que se resuelven pueden no ser los cincuenta que uno más quería resolver.

Sobre su propia práctica es igual de concreto. No los usa para el problema; los usa para lo secundario —búsqueda bibliográfica, chequear una demostración, escribir código, revisar un borrador propio buscando dónde ajustar—. Y la razón que da no es de capacidad sino de ritmo: con un colaborador de años uno completa las frases del otro, se retoma un hilo abandonado hace tiempo, hay una sintonía que se construyó; con un modelo, incluso con memoria simulada, se rompe el compás. Es una objeción de trato y no de potencia, lo cual la vuelve más interesante, porque envejece de otra manera que las objeciones de capacidad.

De ahí sale la paradoja que da título al video. Los sistemas son cada vez mejores en alcanzar los objetivos por los que medimos la ciencia (corren experimentos, analizan datos, escriben papers) y puede ocurrir que el único que aprenda algo en el proceso sea el modelo: que ningún científico humano quede en condiciones de explicar qué pasó, por qué ese resultado importa, con qué se conecta. Se recomienda ver los treinta minutos completos, que son en su mayor parte descripción y no pronóstico, y que incluyen la mejor explicación breve que escuché de por qué un mecanismo tan tonto como predecir la palabra siguiente termina funcionando.

La semilla

El último punto es el que quiero levantar, y es el que menos se va a citar. Tao lo dice con una metáfora agrícola que en este país no necesita traducción: el riesgo es comerse el maíz de siembra. Los problemas de entrenamiento que se le dan a un doctorando —los que producen su primer paper, su primer reconocimiento, su primera experiencia de haber terminado algo— son exactamente los que un modelo replica hoy. Si se reemplaza al doctorando por el modelo, se obtienen los papers de nivel de doctorando y no se obtiene el doctorando. Y como entonces nadie queda digiriendo esa producción para armar la base sobre la que se paran los que vienen después (humanos y modelos), el sistema entra en algo que Tao llama estancamiento y que define con precisión incómoda: vamos a poder optimizar todo lo que se puede hacer con la tecnología actual, y vamos a dejar de tener ideas originales.

De ahí su conclusión. Hace falta una discusión mucho más abierta sobre qué es la ciencia básica y para qué sirve, sobre por qué sigue haciendo falta investigación movida por curiosidad, y sobre por qué se necesita una comunidad de humanos que explore, a veces despacio y a veces de maneras menos eficientes que el modelo del mes. Y hace falta contar eso afuera, porque el público ve los productos —el teléfono, el GPS, internet— y no ve el proceso, ni la manera en que entender un poco de matemática y de ciencia vuelve el mundo bastante menos aterrador.

Vale mirar la forma de ese argumento antes que su contenido. Lo que Tao defiende no es una disciplina, ni un resultado, ni un genio: es un arreglo institucional, es decir el cargo financiado, la formación lenta, el grupo que el año que viene sigue estando. Es la defensa menos vistosa posible de la ciencia básica, y tiene una propiedad que la vuelve políticamente frágil: el daño de romper ese arreglo no aparece en las métricas con las que se decide romperlo. Un sistema que se come la semilla sigue publicando durante años lo que ya tenía en curso. La curva de producción no cae cuando cae el presupuesto. Cae una década después, cuando ya no queda nadie a quien atribuirle la caída.

La misma cuenta, con otro presupuesto

Antes de mudar este argumento de hemisferio conviene decir desde dónde se hizo, porque la transposición silenciosa es tramposa. Tao habla desde UCLA, donde la comunidad existe y el problema es cómo protegerla de una ganancia de eficiencia que el sistema puede pagar. Es un problema de país rico, y de los buenos.

El problema del sur es el mismo mecanismo sin la ganancia. Acá la semilla se está perdiendo por una vía que no necesitó de ninguna IA para llegar. En 2026 la inversión pública argentina en ciencia y técnica llega a 0,140% del PBI, el valor más bajo desde que hay serie, que empieza en 1972; el presupuesto del CONICET cayó 17,7% en 2024, 14,2% en 2025 y otro 18,2% proyectado para 2026, un 42,2% acumulado en tres años; y la ley 27.614, que fijaba metas crecientes de inversión, está suspendida y se ejecuta en torno a la cuarta parte de lo que establece.¹

El capítulo universitario merece contarse con la secuencia entera, porque el detalle es más elocuente que cualquier adjetivo que uno pudiera ponerle. El Congreso sancionó en agosto de 2025 la ley de financiamiento universitario; el Ejecutivo la vetó; el Congreso insistió con mayoría agravada y la ley quedó promulgada; el Ejecutivo suspendió su aplicación; los rectores fueron a la justicia y obtuvieron una cautelar sobre los artículos de actualización de salarios y becas; el Estado apeló y la Corte Suprema rechazó su recurso el 25 de junio de 2026; y en julio de 2026 el Consejo Interuniversitario Nacional seguía pidiendo que se habilitara la feria judicial para conseguir una sentencia definitiva, porque tampoco la cautelar se estaba cumpliendo.² No faltó la ley, no faltó la mayoría, no faltó el fallo de la Corte. Están los tres.

Ahora júntese eso con el punto de Tao, que es lo que quería dejar anotado. El ajuste no cae sobre la producción científica: cae exactamente sobre la semilla. Lo primero que se recorta son las becas doctorales, el ingreso a la carrera de investigador, la continuidad de una cohorte, la posibilidad de que alguien de veintiocho años se plantee diez años de trabajo en el país. Los papers de este año salen igual, porque estaban hechos. Es la misma invisibilidad estadística que describe Tao, ejecutada con otro instrumento. Y lo que comparten el aceleracionismo y la motosierra es una premisa sobre qué cosa es la ciencia: que la ciencia son sus productos y que el proceso es gasto general. Quien cree eso terceriza el proceso apenas aparece algo que fabrique los productos más barato, y lo desfinancia apenas necesita caja. Son la misma medición con dos presupuestos distintos, y la paradoja del título, leída desde acá, es un error de contabilidad antes que un dilema filosófico.

Lo que la defensa estándar no cubre

La utilidad de lo inútil tiene una forma estándar y bastante gastada: la teoría de números que terminó en criptografía, la geometría no euclidiana que terminó en relatividad, los cien mil primos de Gauss. El repertorio es siempre el mismo, viene siempre de las ciencias duras y termina siempre en un pago diferido. Y esa forma tiene un problema que rara vez se admite: concede la métrica mientras dice discutirla. “Esperen, esto va a rendir” no es una defensa de la investigación por curiosidad; es una promesa de utilidad con plazo largo, y quien la ofrece ya aceptó que el criterio es el rendimiento.

Tampoco cubre lo que está efectivamente bajo ataque en Argentina. La ofensiva contra las ciencias sociales y humanas no es sólo presupuestaria: hubo una campaña de burla pública de títulos de proyectos —en la que llegó a circular como ejemplo de despilfarro un proyecto que ni siquiera estaba financiado por el organismo— y hubo, en una convocatoria de ingreso, una moción de asignar cero cargos a toda el área en el segmento de temas generales.³ La moción no prosperó. Que haya podido formularse ya fijó el precedente. Y una tesis sobre disidencias sexuales, o sobre memoria de una represión provincial, no tiene una medalla Fields que exhibir ni un RSA futuro que prometer.

Acá hay que concederle a Tao lo mejor de su argumento, que es justamente lo que lo separa del cliché. Lo que él defiende no es la utilidad diferida de un resultado sino el proceso y la comunidad que lo sostiene, y esa versión cubre a las humanidades sin necesidad de traducción: la razón para financiar una lectura lenta es la misma que para financiar una demostración lenta. Que ese argumento convenza a un ministerio que está recortando es otra cuestión, y probablemente no. Pero es el argumento correcto, y es el único que no se cae el día que el modelo siguiente resuelva más rápido el 5% de arriba.

Lo que queda pendiente

Debo dos cosas. La primera es la objeción a este mismo texto: se escribió en una tarde, sobre una transcripción automática, con herramientas de las que el video habla, y es exactamente el tipo de producto barato que Tao describe. La defensa que puedo ofrecer no es de artesanía sino la misma que vengo argumentando: lo que hizo posible discutirle algo a Tao no fue la tarde de escritura sino los años de lectura que la preceden, y esos años los pagó —en mi caso y en el de casi todos los que escriben esto desde la región— un sistema público que hoy no está en condiciones de pagarle lo mismo a nadie que empiece ahora.

La segunda es la pregunta que queda abierta. Tao pide una discusión sobre para qué sirve la ciencia básica y sobre por qué hay que sostener una comunidad que trabaje despacio. En el norte esa discusión llega antes de la pérdida, como precaución frente a una herramienta nueva. Acá llega con el sector a la mitad, y discutir desde esa posición tiene un costo que casi nadie contabiliza: cualquier defensa de la investigación por curiosidad, dicha por quien cobra de ella, suena a defensa del propio puesto. Eso también lo destruyó el ajuste, y no figura en ninguna planilla. Tao puede tener esa discusión con tiempo. Acá hay que darla mientras se firma el presupuesto del año que viene.