El Gran Filtrado: Por Qué la Ciencia Lucha por Cultivar a Sus Inconformistas
A medida que los descubrimientos audaces se ralentizan, una teoría provocadora toma forma: el propio sistema podría estar excluyendo a las mismas personas que podrían cambiarlo todo.
¿Adónde se han ido los Newtons? ¿Los Einsteins, los Cricks, los iconoclastas que doblegaron la realidad con un solo artículo o una idea descabellada?
Han pasado décadas desde que la física sacudió el mundo con algo parecido a un salto cuántico. La biología tuvo su gran impacto con el Proyecto Genoma Humano, pero la ola de curas milagrosas que la gente esperaba se ha desvanecido en su mayor parte. Se suponía que el siglo XXI sería la era de la ciencia. En cambio, nos quedamos con una cinta transportadora interminable de artículos incrementales, la mayoría sin leer, muchos irrelevantes, casi todos olvidables.
Las explicaciones familiares fluyen con facilidad: hemos recogido la fruta al alcance de la mano, los problemas son más difíciles, el equipo es más caro. Pero en conversaciones susurradas en conferencias y debates nocturnos en las cafeterías de los laboratorios, otra teoría ha ido ganando terreno. ¿Y si el problema no es la ciencia? ¿Y si son los científicos que el sistema produce?
¿Y si hemos construido una máquina académica tan eficiente, tan profesionalizada, que elimina a los mismos inadaptados que podrían haber cambiado el mundo?
El Aprendizaje de 35 Años
Eche un vistazo a la trayectoria profesional de investigación moderna. Cuatro años de grado universitario. Quizás un par más para un máster. Otros cinco a siete persiguiendo un doctorado. Luego, el infame carrusel de postdoctorados —dos o tres estancias, a veces cuatro, cada una de varios años. Para cuando un investigador finalmente consigue un codiciado puesto independiente, a menudo se acerca a los 35 años.
Esto dista mucho de los gigantes de la historia. Newton tenía veintitantos años cuando inventó el cálculo y sentó las bases de la mecánica clásica. Einstein tenía solo 26 años cuando publicó sus artículos del "año milagroso". Watson tenía 25 años cuando él y Crick desentrañaron la estructura del ADN.
El proceso moderno no solo ralentiza a las personas. Moldea a quienes sobreviven. Para durar quince años en la academia, se necesitan dos rasgos por encima de todo: paciencia y obediencia. Hay que repetir experimentos cuidadosamente, pulir propuestas de financiación en el formato aprobado y publicar en las revistas adecuadas. Hay que trabajar sin problemas bajo la supervisión. Hay que seguir las reglas del juego.
Pero los revolucionarios de la ciencia rara vez seguían la corriente. Eran obsesivos. Tercios. Persiguieron ideas que sus tutores odiaban. Discutieron, se distrajeron, rompieron las reglas. En el sistema actual, estas personas son eliminadas. El estudiante brillante pero espinoso nunca obtiene las cartas de recomendación entusiastas. Al candidato a doctorado que quiere dedicar tres años a una apuesta arriesgada se le advierte en contra. El postdoctorado que cuestiona el dogma es etiquetado como problemático.
Para cuando termina el filtrado, lo que queda es una fuerza laboral de profesionales diligentes y deferentes. Exactamente el perfil equivocado para la ciencia innovadora.
La Tiranía de las Métricas
Si el largo aprendizaje es el primer filtro, la obsesión por las cifras es el segundo.
Las carreras de investigación modernas dependen por completo de las métricas: artículos por año, factores de impacto, número de citas, fondos de subvenciones. Estas estaban destinadas a aportar equidad a las evaluaciones. En cambio, distorsionaron toda la cultura.
Cuando las promociones dependen de la producción, los investigadores optimizan la producción. Esto significa perseguir temas de moda en lugar de problemas oscuros pero importantes. Significa dividir un descubrimiento en múltiples "unidades mínimas publicables". Significa elegir un trabajo seguro e incremental en lugar de saltos audaces y arriesgados.
El resultado es una industria de "artesanos del papel": altamente calificados, infinitamente productivos y casi completamente olvidables.
La Trampa de la Especialización
Hay otra capa en el problema. La ciencia moderna está fracturada en nichos cada vez más estrechos.
Un biólogo podría dedicar toda una carrera a una única familia de proteínas. Un científico de materiales podría dedicar décadas a una clase de aleaciones. Esta profundidad es necesaria: los campos son complejos, las técnicas tardan años en dominarse. Pero el costo es la creatividad. Los polímatas de antaño, que saltaban entre la física, la química y la filosofía, han sido reemplazados por especialistas que trabajan en los límites de la oscuridad.
Cuando el trabajo de tu vida se reduce a aclarar una nota al pie en un campo que la mayoría de tus colegas apenas reconocen, asumir riesgos parece inútil. Cada vez más investigadores aceptan su papel en la cadena de montaje intelectual y renuncian discretamente a la grandeza.
La Paradoja de la IA
Y ahora, en este panorama, irrumpe la inteligencia artificial.
Los optimistas ven la salvación. La IA puede asumir el trabajo pesado: procesar datos, diseñar experimentos, escanear literatura, incluso redactar hipótesis. AlphaFold ya ha resuelto estructuras de proteínas en segundos que antes tardaban años. Los laboratorios autónomos, impulsados por la IA y la robótica, prometen acelerar el descubrimiento al tiempo que liberan las mentes humanas para el pensamiento audaz.
Pero los pesimistas plantean una posibilidad más sombría. Si el sistema recompensa la producción masiva de artículos por encima del descubrimiento genuino, ¿no hará la IA que esta vorágine se sobrecargue? Los modelos de lenguaje ya se están utilizando para producir artículos más rápidamente, obligando a las revistas a una carrera armamentista de detección. Entrenados con la literatura existente, estos sistemas tienden a hacer eco del consenso y a desincentivar ideas extrañas y de alto riesgo. Recomiendan el siguiente experimento "sensato", no el loco que podría encender una revolución.
Peor aún, los estudios demuestran que la IA a veces pasa por alto matices, tergiversa los hallazgos o exuda confianza donde no está justificada. La velocidad sin precisión no es progreso.
Un Camino a Seguir
Escapar de la trampa requiere más que nuevas herramientas. Significa repensar los incentivos que dirigen la ciencia hoy en día.
Imagine si las universidades limitaran el número de artículos considerados para la promoción, priorizando la calidad sobre el volumen. O si los financiadores reservaran fondos reales para proyectos arriesgados y de alto rendimiento con una probabilidad conocida de fracaso. ¿Qué pasaría si las revistas publicaran resultados negativos con el mismo entusiasmo que los positivos? ¿Qué pasaría si los currículos narrativos reemplazaran los recuentos de citas?
Algunas instituciones lo están intentando. Algunas han establecido fondos para "investigación arriesgada". Un puñado de revistas ahora alojan secciones para resultados nulos. Pero estas siguen siendo excepciones en una cultura todavía enganchada a la producción segura y constante.
La IA podría ayudar, si se usa sabiamente. Que elimine el trabajo tedioso, pero que proteja el tiempo para ideas extrañas y especulativas. Exija transparencia para las afirmaciones asistidas por IA: fuentes, versiones de modelos, registros de prompts. Combine las sugerencias generadas por máquinas con el escepticismo humano. Y, sobre todo, dirija las potentes nuevas herramientas hacia lo inexplorado, lo pasado de moda, lo salvaje.
Lo que está en Juego
Hacer esto mal no solo perjudicará carreras o universidades. Podría frenar la capacidad de la humanidad para abordar sus mayores problemas.
Necesitamos nuevos materiales para la energía limpia. Necesitamos curas para enfermedades que no entendemos completamente. Necesitamos formas de alimentar y sostener a miles de millones sin destruir el planeta. El progreso incremental no será suficiente.
Lo que necesitamos son los tipos de descubrimientos que solo provienen de personas que el sistema actual filtra silenciosamente: los obsesivos, los indomables, los extraños.
Los Newtons todavía están ahí fuera. Solo tenemos que dejar de apartarlos con nuestros filtros.