La escritura científica tiene algo de ritual: días enteros ajustando una frase para que sea precisa, persiguiendo una referencia que se resiste, comprobando que una ecuación no se ha roto por un símbolo mal puesto. En ese contexto, OpenAI ha presentado Prism, una herramienta gratuita que integra ChatGPT dentro de un editor de texto pensado para redactar papers. La noticia la adelantó MIT Technology Review, que la describe como una especie de “vibe coding” aplicado a la ciencia: la IA en primer plano, dentro del lugar donde realmente se trabaja, no como una pestaña aparte a la que se entra de vez en cuando.
El movimiento no surge de la nada. Según cifras citadas por la propia compañía, alrededor de 1,3 millones de científicos formulan más de 8 millones de consultas semanales a ChatGPT sobre temas avanzados de ciencia y matemáticas. La lectura que hace Kevin Weil, responsable de OpenAI for Science, es clara: la IA deja de ser curiosidad y empieza a convertirse en parte del flujo de trabajo. Si muchas personas ya “piensan en voz alta” con un chatbot, la siguiente jugada lógica es meter ese chatbot en el documento donde se redacta, se corrige y se entrega.
OpenAI for Science y la apuesta por el flujo de trabajo, no por el “científico automático”
En redes sociales se ha alimentado durante semanas la expectativa de un gran salto: un sistema que resuelva problemas matemáticos de forma deslumbrante, o incluso un “científico” totalmente automatizado capaz de descubrir algo nuevo sin intervención humana. El enfoque que traslada Weil, también en declaraciones recogidas por MIT Technology Review, va por otra vía. Dice que le encantaría ver a un modelo como GPT-5 firmar un hallazgo, pero no cree que ese sea el impacto más probable a corto plazo.
Su tesis es menos cinematográfica y más parecida a cómo progresa la ciencia real: muchos avances pequeños que se acumulan. La IA, en vez de ser un faro único, actuaría como una corriente a favor que ahorra tiempo, reduce fricción y acelera iteraciones. Pensándolo con una metáfora cotidiana, no sería el chef que inventa un plato imposible; sería un ayudante que pica ingredientes, ordena la despensa, revisa la receta y evita que se te queme la salsa. Esa ayuda no sale en la portada, pero cambia cuántas veces puedes cocinar en una semana.
Un editor para LaTeX con GPT-5.2 incrustado
La decisión técnica más relevante es el lugar donde vive la herramienta. Prism incorpora GPT-5.2, el modelo que OpenAI presenta como su mejor versión para razonamiento matemático y científico, dentro de un editor orientado a LaTeX. Para quien no conviva con ello, LaTeX es como un lenguaje de “maquetación con código” que se usa muchísimo en matemáticas, física, informática y áreas cercanas: no haces clic en “negrita” o “insertar ecuación”, sino que escribes comandos y estructuras. A muchos les encanta por la precisión y el control; a otros les desespera porque un carácter fuera de sitio puede romper el documento entero.
En Prism, la interfaz coloca el texto y su vista previa, con un cuadro de chat persistente en la parte inferior. La idea no es pedirle a la IA un resultado final y copiarlo, sino interactuar con ella mientras el documento avanza: pedir alternativas de redacción, revisar consistencia, o discutir una prueba matemática como si lo hicieras con un colega paciente que nunca se cansa.
Qué puede hacer: de pulir párrafos a convertir una foto en ecuación
OpenAI presenta Prism como un asistente para tareas que consumen horas y atención. En el plano de escritura, puede ayudar a redactar secciones, reformular frases para ganar claridad, ajustar el tono académico y señalar incoherencias. En el plano de lectura, promete resumir artículos relacionados para reducir el tiempo de “cribado” de literatura, ese momento en el que tienes 20 PDFs abiertos y buscas cuál contiene la idea que necesitas.
Hay funciones especialmente atractivas para quienes viven entre símbolos: gestionar citas y referencias, ayudar con fragmentos de LaTeX, o incluso transformar fotos de una pizarra —garabatos, flechas, ecuaciones a medio borrar— en expresiones digitales y diagramas más limpios. Es el tipo de tarea que, hecha a mano, resulta tan mecánica que agota. Como pasar a limpio apuntes después de clase: no es la parte creativa, pero sin ella no avanzas.
El chat también se plantea como espacio para “hablar” hipótesis o pruebas. Quien haya intentado escribir un argumento matemático sabe que, a veces, el bloqueo no viene de no entender, sino de no saber cómo explicarlo sin saltos. Un sistema que señale “aquí falta justificar este paso” o “este símbolo cambia de significado entre párrafos” puede ser valioso incluso cuando no aporta ninguna idea nueva.
Lo que ya cuentan algunos investigadores: menos alucinaciones, más utilidad cotidiana
En el texto de MIT Technology Review aparecen dos voces externas que dan pistas sobre el uso real. Roland Dunbrack, profesor de biología en el Fox Chase Cancer Center, explica que suele usar GPT-5 para programar y, ocasionalmente, para preguntas científicas con la esperanza de encontrar antes información en la literatura. Menciona un punto que mucha gente notará: antes los modelos “alucinaban” referencias con más frecuencia, y él percibe que eso ocurre menos.
Por su parte, Nikita Zhivotovskiy, estadístico en la Universidad de California, Berkeley, describe un uso muy práctico: pulir texto, detectar errores tipográficos en expresiones matemáticas o fallos lógicos que se cuelan como “bugs” en una demostración, y resumir artículos para hacer más fluida la interacción con la literatura. Son beneficios modestos si se miran por separado; juntos, pueden cambiar el ritmo de una semana de trabajo.
El lado incómodo: ¿más productividad o más “slop” científico?
Si una herramienta facilita redactar, también puede facilitar publicar sin suficiente sustancia. La preocupación por el “AI slop” —texto producido en masa, correcto en apariencia pero pobre en contenido— planea sobre cualquier producto que automatiza escritura. En ciencia, el riesgo no es solo saturar con artículos mediocres: también está la posibilidad de que se refuercen patrones de redacción homogéneos, que se citen fuentes de forma acrítica, o que se cometan errores sutiles difíciles de detectar cuando el lenguaje suena convincente.
Aquí importa cómo se use. Un cuchillo afilado puede cocinar mejor o puede cortar mal; la diferencia está en la mano y en el método. En términos concretos, la promesa de Prism como ahorrador de tiempo tiene que convivir con buenas prácticas: verificar referencias, revisar que los resúmenes no omiten matices, y tratar las sugerencias de la IA como un borrador que exige supervisión. Si el incentivo académico sigue premiando cantidad sobre calidad, cualquier acelerador —humano o automático— puede empujar hacia el lado equivocado.
Competencia y “bloqueo”: el editor como nuevo campo de batalla
Otra lectura del lanzamiento es estratégica. Integrar ChatGPT en el lugar donde se escribe convierte el asistente en hábito. Igual que los chatbots se han incrustado en editores de programación, ahora la carrera se mueve hacia herramientas de oficina y creación: navegadores con IA, suites de productividad, entornos de documentación. MIT Technology Review menciona Atlas, el producto de OpenAI que inserta ChatGPT en un navegador, y sitúa Prism en una tendencia más amplia donde compañías como Microsoft y Google DeepMind llevan tiempo empujando asistentes integrados.
Para la comunidad científica, esto tiene un doble filo. Por un lado, menos fricción: no saltas entre ventanas, no copias y pegas constantemente, mantienes el contexto. Por otro, aumenta el riesgo de dependencia de un proveedor concreto. Si tus borradores, tus notas, tu estilo de citación y tu manera de colaborar pasan por un ecosistema, cambiar de herramienta puede sentirse como mudarse de casa con todas las cajas a medio cerrar.
Lo que sí cambia mañana: escribir con IA como parte del oficio
La novedad de Prism no es solo “tener un chatbot”. Es normalizar que el asistente esté sentado en la mesa de trabajo, como ese compañero que te mira el texto por encima del hombro y te dice: “esto se entiende, esto no”, “esta ecuación no cuadra”, “aquí falta un hilo conductor”. Para muchos equipos, el impacto real estará en lo pedestre: menos tiempo corrigiendo formato, menos horas buscando una cita exacta, menos nervios por un error tonto en LaTeX a dos horas del envío.
La pregunta interesante no es si la IA va a escribir ciencia por nosotros, sino si va a devolver tiempo y energía a la parte que más cuesta sustituir: pensar bien, diseñar experimentos, interpretar resultados y discutir con honestidad. Si Prism sirve para quitar piedras del camino sin poner atajos peligrosos, su efecto podría sentirse como el de una buena herramienta de taller: no crea la idea, pero hace que el trabajo salga con menos golpes y más precisión.