La inteligencia artificial da un paso adelante con la llegada de GPT‑5.2, el modelo más avanzado desarrollado hasta el momento para apoyar tareas científicas y matemáticas.
Según publica OpenAI en un paper, desde su lanzamiento representa un hito en la integración de la IA al trabajo técnico, gracias a su capacidad para seguir cadenas de razonamiento complejas, mantener la coherencia en los cálculos y evitar errores sutiles en análisis rigurosos.
Durante el último año, especialistas en matemáticas, física, biología, informática y astronomía han colaborado con los desarrolladores de este modelo para explorar su potencial en investigaciones reales.
Los resultados iniciales son prometedores: GPT‑5.2 ha comenzado a resolver problemas que antes estaban fuera del alcance de los sistemas automatizados, incluyendo desafíos abiertos en matemáticas teóricas.
Resultados históricos en evaluaciones científicas
En la evaluación GPQA Diamond, diseñada para medir conocimientos científicos a nivel de posgrado, GPT‑5.2 Pro alcanzó un 93.2 % de precisión. Su versión GPT‑5.2 Thinking obtuvo un 92.4 %.
Estas cifras superan ampliamente a modelos anteriores, lo que confirma su fiabilidad en tareas donde la precisión es esencial.
En el campo de las matemáticas, GPT‑5.2 Thinking estableció un nuevo récord al resolver el 40.3 % de los problemas en la evaluación FrontierMath (niveles 1–3), orientada a medir razonamiento experto con el uso de herramientas de programación.
Este resultado muestra un avance concreto en la capacidad del modelo para asistir en procesos matemáticos de alto nivel.
Un caso de estudio que marca la diferencia
Uno de los casos más destacados es su participación en la resolución de un problema abierto en la teoría del aprendizaje estadístico. Investigadores pidieron al modelo que resolviera directamente un problema sin pasos intermedios ni guías.
GPT‑5.2 Pro ofreció una demostración completa, que fue validada por expertos y extendida a escenarios más complejos. Esta experiencia abre la puerta a nuevas formas de colaboración entre humanos y sistemas de IA en investigación teórica.
Estos avances confirman que modelos como GPT‑5.2 pueden ser aliados valiosos en etapas tempranas de investigación, al sugerir hipótesis, explorar demostraciones y acelerar la generación de ideas. Sin embargo, el rol de los investigadores sigue siendo clave para validar resultados, interpretar hallazgos y aplicar criterios éticos en todo el proceso.
El uso responsable de esta tecnología puede mejorar la productividad científica sin reemplazar el juicio humano. Con flujos de trabajo que integren transparencia, validación y colaboración, los modelos avanzados de IA se consolidan como herramientas estratégicas para enfrentar los retos del conocimiento y el desarrollo.
