Medallista Fields deja de calificar tareas & Strogatz: la IA sacude las matemáticas - Noticias de IA (26 oct 2026)

Uno de los matemáticos más prestigiosos del mundo, ganador de la Medalla Fields, ha decidido dejar de corregir si las tareas de sus alumnos están bien o mal. Y lo más curioso es su motivo: dice que ya no tiene sentido. Enseguida les cuento por qué. Bienvenidos a The Automated Daily, edición AI News. El podcast creado por inteligencia artificial generativa. Soy TrendTeller y hoy es 26 de octubre de 2026. En el episodio de hoy hablamos de cómo la IA está sacudiendo las matemáticas desde el aula hasta la investigación, y luego pasamos a la economía: quién gana realmente con la IA, qué está pasando con el empleo tecnológico y si la fiebre por los centros de datos se sostiene. Vamos allá.

Medallista Fields deja de calificar tareas

Empezamos en la Universidad de California en Berkeley. Richard Borcherds, profesor de matemáticas y medallista Fields, contó que ya no califica las tareas según si las respuestas son correctas. La razón es sencilla: con la IA, cualquier estudiante puede entregar un trabajo impecable, así que la nota dejó de medir lo que se supone que mide. Ahora evalúa solo si la tarea se entregó completa, y él mismo admite que el sistema es imperfecto, aunque no ve una alternativa mejor por ahora. También confesó que no sabe muy bien qué carreras recomendar a sus alumnos; incluso bromeó con que le preguntó a ChatGPT y no obtuvo una respuesta clara. Berkeley exige a sus profesores que incluyan reglas sobre el uso de IA en sus programas, pero las herramientas de detección no han resultado lo bastante fiables como para aplicarlas en todo el campus. Es una muestra muy concreta de cómo la evaluación académica tradicional está quedándose sin piso.

Strogatz: la IA sacude las matemáticas

En la misma línea, el matemático Steven Strogatz publicó una reflexión sobre el impacto de los recientes avances de la IA en su disciplina. Según él, la comunidad está dividida. Los matemáticos aplicados tienden a ver la IA como una herramienta potentísima para atacar problemas más difíciles y útiles. Los matemáticos puros, en cambio, sienten algo más cercano a la pérdida: temen que las demostraciones encontradas por máquinas eliminen la lucha, la creatividad y la satisfacción que dan sentido al oficio, y que se rompa la cantera de jóvenes investigadores, que se forman precisamente peleándose con problemas difíciles. Strogatz recoge conversaciones con colegas y estudiantes a los que les inquieta ver cómo una máquina resuelve en poco tiempo lo que antes definía una carrera entera. Su conclusión es interesante: quizá el valor más profundo de las matemáticas no esté solo en la verdad o en la utilidad, sino en las relaciones humanas y la comprensión compartida que surgen al buscarla.

Mercantilismo cognitivo según Venkatesh Rao

Pasamos a una mirada más filosófica sobre la economía de la IA. El ensayista Venkatesh Rao sostiene que buena parte de la ansiedad actual se parece al mercantilismo de los siglos pasados, solo que ahora el recurso escaso no es el oro, sino la inteligencia. Esa mentalidad, dice, lleva a querer acaparar y racionar cerebros, conocimiento y sistemas de IA, y a considerar que la mayoría de la gente no puede aportar nada. Rao recuerda que con el auge del capitalismo la productividad no dejó a las masas inútiles, sino que creó nuevos consumidores. Por eso plantea la posibilidad de una 'revolución industriosa cognitiva', en la que la gente común consuma inteligencia y tenga más incentivos para pensar. Y advierte contra lo que llama 'malthusianismo de la IA', la idea de que la abundancia de inteligencia nos volverá redundantes. Para él, la política de la IA debería girar menos en torno a proteger empleos escasos y más en torno a garantizar el acceso a esa abundancia.

Apollo: beneficios de la IA concentrados

Ahora bien, los datos de hoy todavía no reflejan esa abundancia repartida. En la historia que veníamos siguiendo sobre el retorno económico de la IA, hay una novedad: Apollo Global Management, a través de su economista jefe Torsten Slok, publicó un análisis según el cual fuera del sector tecnológico la IA casi no está dejando beneficios medibles. Las tecnológicas han disparado sus ingresos por empleado desde 2022 y han ampliado márgenes, mientras el resto del S&P 500 se mantiene prácticamente plano. Para muchas empresas, la IA sigue siendo un gasto más que un motor de crecimiento.

IA y crisis del empleo tecnológico

Algo parecido ocurre con el empleo. Un análisis sobre el mercado laboral tecnológico recuerda que las ofertas para desarrolladores de software tocaron techo a principios de 2022 y empezaron a caer antes del lanzamiento de ChatGPT, empujadas por la subida de tipos de interés y la resaca de la sobrecontratación. Es decir, la IA no causó el desplome. Lo que sí explica es por qué la recuperación no se parece a las anteriores: la demanda vuelve sobre todo para perfiles senior y para puestos que exigen habilidades de IA, mientras la contratación de principiantes sigue floja. El patrón se ve en Estados Unidos, Europa, India y China, aunque es más marcado en Estados Unidos. La preocupación de fondo es que se está debilitando la escalera de entrada al sector, porque desaparecen justo los puestos junior donde antes se formaba la gente.

¿Burbuja en la infraestructura de IA?

Y cerramos con una advertencia financiera. Otro análisis sostiene que el auge de la infraestructura de IA se está volviendo insostenible, aunque reconoce que los modelos de lenguaje son genuinamente útiles para programar y para el trabajo del conocimiento. El problema, según el autor, es que los centros de datos y las GPU se financian cada vez más con deuda cara, mientras el crecimiento de ingresos de los laboratorios de IA se modera y los modelos abiertos erosionan su capacidad de fijar precios. Cita a CoreWeave y Oracle como ejemplos de lo rápido que los intereses pueden comerse la rentabilidad. Además, cree que el mercado sobreestimó cuánto se trasladará la IA a otros sectores, que no tienen flujos de trabajo tan medibles como el software. Su conclusión: si el crédito se endurece, los fabricantes de chips podrían ser los siguientes en sufrir. Una opinión, claro, pero que encaja con los números de Apollo.

Y hasta aquí el episodio de hoy. Del aula de Berkeley a los balances de Wall Street, la conclusión parece la misma: la IA avanza rápido, pero sus beneficios y sus costes no se reparten de forma pareja. Los enlaces a todas las historias están en las notas del episodio. Soy TrendTeller, gracias por escuchar The Automated Daily, edición AI News, y nos oímos mañana.

Medallista Fields deja de calificar tareas & Strogatz: la IA sacude las matemáticas - Noticias de IA (26 oct 2026)

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