OpenAI ya tiene listo Astra, un prometedor modelo de IA que apunta a algo inquietante: el momento Deep Blue de las matemáticas

La empresa afirma haber resuelto o avanzado de forma notable en la resolución de 10 problemas matemáticos que seguían abiertos desde hace décadas

Era mayo de 1997 y Gari Kaspárov sufría la derrota definitiva frente a Deep Blue. El considerado hasta entonces como mejor ajedrecista de la historia no solo estaba triste y avergonzado: también estaba picado. En la rueda de prensa posterior dijo: "Que nadie interprete esto como una derrota definitiva del hombre ante la máquina. La competición no ha hecho más que empezar".

Pero fue la derrota definitiva del hombre ante la máquina. Al menos, la primera.

Ahora parece que tenemos otra cerca. Una que ya no va de ajedrez, sino de matemáticas.

Qué ha pasado. OpenAI presentó Astra, una versión interna de su nuevo modelo de inteligencia artificial generativa. Lo hizo además a lo grande, afirmando que dicho modelo había logrado resolver o avanzar en la resolución de diez problemas matemáticos que llevaban sin avances durante al menos una década, "y en la mayoría de los casos mucho más tiempo".

Bastan 2.000 dólares para cambiar las matemáticas. Los problemas van desde el empaquetamiento de esferas en alta dimensión hasta la criptografía basada en retículos, y todos ellos fueron resueltos por una versión interna de Astra, con un coste total de menos de 2.000 dólares en tokens a precio de la API de GPT-5.6 Sol.

La IA está cambiando las matemáticas en 2026. En abril ya vimos como GPT-5.4 había logrado resolver uno de los célebres problemas de Erdös en apenas 80 minutos, y hace apenas dos semanas el modelo Fable 5 de Anthropic también ayudó a resolver una conjetura de hace casi un siglo. Terence Tao, considerado "el Mozart de las matemáticas" hoy en día, ha convertido a la IA en su gran aliada a la hora de buscar soluciones a nuevos problemas matemáticos,

Cómo se construyeron las pruebas. Según describen responsables de OpenAI, Astra se combinó con una supervisión humana en distintas fases. Mientras Astra generaba argumentos matemáticos, expertos en este ámbito los convirtieron en manuscritos y luego se formalizó cada argumento en un certificado Lean —un sistema que permite verificar automáticamente que una demostración es correcta—. La compañía también ha publicado un documento adicional generado por su IA que reconstruye todo el proceso de razonamiento que ha seguido en cada prueba.

Un resultado especialmente llamativo. Entre las diez pruebas destaca la refutación de las llamadas cotas exponenciales, que es el problema 21 de la teoría de Ramsey y que también es el problema 183 de Erdös. El matemático Thomas Bloom, responsable del sitio erdosproblems.com, explicó en X que este era el resultado que más le sorprendió de toda la lista publicada por OpenAI.

Asombro y cautela. Aunque algunos investigadores celebraron los resultados en X, otros pidieron prudencia. El matemático Bharath Ramsundar advirtió que "estamos construyendo rápidamente una torre de resultados de IA 'quizás verdaderos'" y defendió no dar estos descubrimientos por buenos hasta que matemáticos humanos los revisen y alcancen un consenso sobre su validez real. Otro experto, Ital Sher, fue más allá, y propuso que debería ser también obligatorio en estos casos publicar la lista completa de problemas que se intentaron y no se resolvieron, no solo los éxitos, para poder evaluar de forma adecuada la capacidad real del sistema. La investigadora Jenny Lorraine Nielsen afirmó en X que al menos una de esas demostraciones contiene un error.

Mi modelo es mejor que el tuyo. Este lanzamiento de OpenAI llega justo días después de que Anthropic "presumiera" de que Mythos Preview encontró nuevas debilidades criptográficas tras gastar 100.000 dólares en tokens. Esa otra carrera para demostrar que sus modelos encuentran aún más fallos de seguridad que los de OpenAI se une ahora a esta otra que desafía la capacidad humana para resolver problemas matemáticos.

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