{"id":51898,"date":"2026-07-03T13:49:43","date_gmt":"2026-07-03T11:49:43","guid":{"rendered":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/?p=51898"},"modified":"2026-07-03T13:49:44","modified_gmt":"2026-07-03T11:49:44","slug":"como-cambiara-la-ia-la-carrera-cientifica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/como-cambiara-la-ia-la-carrera-cientifica\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo cambiar\u00e1 la IA la carrera cient\u00edfica"},"content":{"rendered":"\n

La inteligencia artificial ya forma parte del d\u00eda a d\u00eda de la ciencia. Ayuda a escribir c\u00f3digo, resumir literatura cient\u00edfica, preparar textos, explorar datos o automatizar tareas que hasta hace poco requer\u00edan mucho m\u00e1s tiempo. Pero su impacto va m\u00e1s all\u00e1 de la productividad. \u00bfC\u00f3mo cambiar\u00e1 el trabajo en los laboratorios? \u00bfQu\u00e9 competencias deber\u00e1n adquirir las personas que se inician en la carrera cient\u00edfica? Y, sobre todo, \u00bfcu\u00e1l es el papel de las instituciones para que esta transici\u00f3n sea responsable, segura e inclusiva?<\/p>\n\n\n\n

A ra\u00edz de la mesa redonda \u2018Will AI change your career? The impact of AI on science jobs’<\/em> \u2014 en el marco del Career Month<\/a> organizado por los centros del Parque de Investigaci\u00f3n Biom\u00e9dica de Barcelona (PRBB)<\/a> e Intervals<\/a> \u2014 conversamos con David Brena<\/strong><\/a>, moderador de la sesi\u00f3n, sobre c\u00f3mo estas tecnolog\u00edas pueden transformar la manera de trabajar en ciencia. Para Brena, la cuesti\u00f3n no es solo qu\u00e9 puede hacer la IA, sino c\u00f3mo incorporarla sin perder pensamiento cr\u00edtico, conocimiento experto ni capacidad de decisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La charla cont\u00f3 con la participaci\u00f3n de Nat\u00e0lia Dave<\/strong><\/a>, Head of Strategy and Funding (SaF) <\/em>en el Centro de Regulaci\u00f3n Gen\u00f3mica (CRG) <\/a>y representante de EU-LIFE<\/a> en la ERA<\/a> <\/a>Action: AI in Science<\/a>, Marta Lloret<\/strong><\/a>, Associate Director, Culture, Capability, Comms & Change <\/em>en AstraZeneca y Alejandro Torres-S\u00e1nc<\/strong><\/a>h<\/a><\/strong>ez<\/strong><\/a>, Group Leader<\/em><\/a> en la sede de Barcelona del Laboratorio Europeo de Biolog\u00eda Molecular (EMBL Barcelona)<\/a>. Tres ponentes cuyas trayectorias aportaron perspectivas diferentes sobre la IA: la estrategia institucional y pol\u00edtica europea en ciencia, la formaci\u00f3n, la industria, la investigaci\u00f3n computacional y la pr\u00e1ctica cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n

David Brena<\/strong><\/a> es senior scientific project manager<\/em> en SaF del CRG, y est\u00e1 involucrado en iniciativas de estrategia institucional, talento y transformaci\u00f3n, incluyendo el desarrollo de capacidades en inteligencia artificial, aprendizaje y adopci\u00f3n de nuevas herramientas. Sus reflexiones sirven como punto de partida para poner en contexto las aportaciones de los ponentes y las preguntas del p\u00fablico durante la sesi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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Aunque, tal y como reconoci\u00f3 David Brena al inicio de la sesi\u00f3n, el t\u00edtulo de la charla ten\u00eda un punto dram\u00e1tico, para \u00e9l la cuesti\u00f3n va m\u00e1s all\u00e1 de si la IA eliminar\u00e1 puestos de trabajo o no: se trata de entender c\u00f3mo cambiar\u00e1 la manera de trabajar en ciencia<\/strong>. \u201cNo creo que sustituya a las personas, pero s\u00ed que afectar\u00e1 a c\u00f3mo vivimos la ciencia desde casi cualquier perspectiva\u201d, explica. Un impacto que cree que se ver\u00e1 reflejado en todos los perfiles que contribuyen a la investigaci\u00f3n: personal investigador, t\u00e9cnico, gestores de proyectos, personal administrativo y equipos de apoyo, entre otros.<\/p>\n\n\n\n

Durante la charla, esta idea se ampli\u00f3 con una reflexi\u00f3n compartida por los ponentes: el impacto de la IA no depender\u00e1 solo de qu\u00e9 tareas pueda automatizar, sino de qu\u00e9 lugar ocupar\u00e1n las capacidades humanas en este nuevo escenario. Nat\u00e0lia Dave apunt\u00f3 al riesgo de perder criterio si dejamos de enfrentarnos a tareas mentalmente exigentes, mientras que Marta Lloret defendi\u00f3 la necesidad de encontrar un nuevo equilibrio entre lo que puede aportar la IA y lo que sigue dependiendo de las personas.<\/p>\n\n\n\n

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La pregunta no es si la IA eliminar\u00e1 puestos de trabajo, sino c\u00f3mo cambiar\u00e1 la manera de trabajar en ciencia.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Aprender a usar la IA sin dejar de pensar<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Una de las ideas que apareci\u00f3 con fuerza durante la sesi\u00f3n es que no basta con saber que estas herramientas existen o haberlas probado. El reto es aprender a usarlas con criterio<\/strong>: entender cu\u00e1ndo tiene sentido recurrir a ellas, c\u00f3mo darles contexto, c\u00f3mo verificar los resultados y qu\u00e9 partes del proceso no deber\u00edan delegarse f\u00e1cilmente.<\/p>\n\n\n\n

Brena insiste en la importancia de no dar por buenos los resultados de la IA sin revisarlos, ya que estas herramientas pueden generar respuestas que suenan convincentes, pero que no siempre son correctas. Por eso, el pensamiento cr\u00edtico sigue siendo esencial. La IA puede ayudar a preparar una primera versi\u00f3n, generar ideas o proponer caminos, pero la responsabilidad de validar, interpretar y decidir sigue recayendo en las personas.<\/p>\n\n\n\n

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El criterio cient\u00edfico tambi\u00e9n se construye desde la experiencia, la pr\u00e1ctica y los errores.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Este punto es especialmente relevante para quienes empiezan una carrera cient\u00edfica. El uso temprano de estas herramientas no implica un problema en s\u00ed mismo, pero s\u00ed transforma la manera de aprender, de formular preguntas y de construir conocimiento. Por eso, m\u00e1s que desaconsejar su uso, el reto est\u00e1 en acompa\u00f1arlo con una formaci\u00f3n m\u00e1s consciente y cr\u00edtica<\/strong>. Seg\u00fan Brena, el desaf\u00edo es transmitir criterios de calidad: c\u00f3mo saber si una respuesta es buena, si un c\u00f3digo es correcto, si un an\u00e1lisis tiene sentido o si una fuente es fiable.<\/p>\n\n\n\n

Esta preocupaci\u00f3n tambi\u00e9n apareci\u00f3 entre el p\u00fablico de la charla: si cada vez automatizamos m\u00e1s partes del trabajo cient\u00edfico, \u00bfc\u00f3mo aprender\u00e1n las nuevas generaciones a hacer ciencia? El debate apunt\u00f3 que la IA puede acompa\u00f1ar el aprendizaje, pero que el criterio cient\u00edfico tambi\u00e9n se construye desde la experiencia directa, la pr\u00e1ctica y el error.<\/p>\n\n\n\n

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Nuevas formas de trabajar en ciencia<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La IA no solo puede cambiar la manera de aprender, sino tambi\u00e9n c\u00f3mo se organizan las tareas dentro de la investigaci\u00f3n. En los laboratorios, la automatizaci\u00f3n y los sistemas basados en IA podr\u00edan modificar el papel de perfiles t\u00e9cnicos e investigadores. En \u00e1mbitos m\u00e1s computacionales, las herramientas generativas ya est\u00e1n cambiando la manera de programar, analizar datos o visualizar resultados.<\/p>\n\n\n\n

Torres-S\u00e1nchez aport\u00f3 la mirada del d\u00eda a d\u00eda de un grupo de investigaci\u00f3n. Aunque la IA no es una tecnolog\u00eda central en su laboratorio, s\u00ed se ha incorporado como herramienta de apoyo en tareas como la escritura, la traducci\u00f3n, la preparaci\u00f3n de propuestas, el trabajo con modelos matem\u00e1ticos o la programaci\u00f3n. Seg\u00fan explic\u00f3, algunas tareas de programaci\u00f3n que antes pod\u00edan requerir semanas ahora pueden resolverse en pocas horas.<\/p>\n\n\n\n

Esta capacidad de acompa\u00f1ar procesos t\u00e9cnicos tambi\u00e9n puede reducir la barrera de entrada a tareas que antes requer\u00edan conocimientos m\u00e1s especializados. Brena compara este cambio con lo que supuso YouTube para aprender a hacer cosas nuevas: si los tutoriales ya rompieron muchas barreras, la IA puede reducirlas todav\u00eda m\u00e1s, ya que ofrece una ayuda personalizada y adaptada al problema concreto de cada persona.<\/p>\n\n\n\n

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La automatizaci\u00f3n de procesos o las tareas no elimina la necesidad del conocimiento experto.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Pero eso no elimina el valor del conocimiento experto<\/strong>. Para interpretar los resultados, detectar errores o decidir si una soluci\u00f3n tiene sentido, sigue siendo imprescindible entender el problema cient\u00edfico de fondo. La IA puede acelerar procesos, pero el criterio humano es clave para decidir qu\u00e9 preguntas vale la pena hacerse, valorar los resultados y entender sus implicaciones.<\/p>\n\n\n\n

La discusi\u00f3n tambi\u00e9n llev\u00f3 a reflexionar sobre el papel de los perfiles m\u00e1s j\u00fanior. Torres-S\u00e1nchez record\u00f3 que los y las estudiantes de doctorado son trabajadoras, pero tambi\u00e9n est\u00e1n en una etapa formativa. Por eso, el reto no es solo decidir qu\u00e9 puede hacer la IA, sino qu\u00e9 experiencias siguen siendo necesarias para formarse en la carrera cient\u00edfica<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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El papel de las instituciones<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La IA tambi\u00e9n puede cambiar la manera en que se organizan las instituciones cient\u00edficas. Brena defiende que la adopci\u00f3n de estas herramientas no puede depender solo de la iniciativa individual de personas curiosas o m\u00e1s tecn\u00f3filas. Las instituciones deben ser las encargadas de decidir qu\u00e9 modelos se pueden utilizar, con qu\u00e9 datos y en qu\u00e9 condiciones.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, esta transici\u00f3n no avanzar\u00e1 igual para todo el mundo. Habr\u00e1 personas que incorporen estas herramientas r\u00e1pidamente a su d\u00eda a d\u00eda y otras que necesiten m\u00e1s tiempo, m\u00e1s formaci\u00f3n o m\u00e1s garant\u00edas antes de modificar procesos que ya funcionan. Para Brena, ah\u00ed est\u00e1 una de las responsabilidades de las instituciones: no s\u00f3lo facilitar el acceso a nuevas tecnolog\u00edas, sino acompa\u00f1ar el cambio sin convertirlo en una carga m\u00e1s sobre el trabajo existente.<\/p>\n\n\n\n

En este sentido, las instituciones del \u00e1mbito cient\u00edfico ya empiezan a tomar medidas<\/strong>, elaborando gu\u00edas de uso, ofreciendo licencias profesionales, promoviendo formaciones internas o abriendo espacios para probar herramientas de manera segura.<\/p>\n\n\n\n

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Decidir c\u00f3mo trabajar con datos sensibles, resultados no publicados o informaci\u00f3n interna ser\u00e1 cada vez m\u00e1s importante.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Dave explic\u00f3 que esta transici\u00f3n ya forma parte de las estrategias de algunos centros, como el propio CRG. Tambi\u00e9n mencion\u00f3 el trabajo de EU-LIFE, una alianza europea de centros de investigaci\u00f3n con sede en el PRBB que est\u00e1 contribuyendo a la elaboraci\u00f3n de gu\u00edas vivas sobre el uso \u00e9tico de la IA<\/a>  en el marco de la ERA Action dedicada al AI in Science<\/em>. Esta iniciativa europea busca coordinar estrategias, capacidades y buenas pr\u00e1cticas para integrar la inteligencia artificial de forma responsable en la investigaci\u00f3n, con la idea de que las gu\u00edas puedan ir actualiz\u00e1ndose a medida que las herramientas evolucionen y surjan nuevos retos.<\/p>\n\n\n\n

Un acompa\u00f1amiento al personal cient\u00edfico que tambi\u00e9n pasa por decidir c\u00f3mo trabajar con datos sensibles, resultados no publicados o informaci\u00f3n interna. As\u00ed pues, la calidad de los datos, la confidencialidad, la reproducibilidad o el acceso controlado a la informaci\u00f3n y la soberan\u00eda y gobernanza de los datos ser\u00e1n cada vez m\u00e1s importantes a la hora de incorporar la IA a la investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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Qu\u00e9 competencias necesitaremos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Cuando Brena pregunt\u00f3 durante la sesi\u00f3n qu\u00e9 deber\u00edamos aprender, probar o evitar delegar en la IA, las respuestas fueron m\u00e1s all\u00e1 de una lista de herramientas. No se\u00f1alaron una \u00fanica competencia t\u00e9cnica, sino una combinaci\u00f3n de curiosidad, criterio y capacidad de adaptaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Lloret destac\u00f3 la importancia de mantener la curiosidad, experimentar con las herramientas y entender d\u00f3nde pueden ayudar, pero tambi\u00e9n conocer sus l\u00edmites. Lo que no deber\u00edamos delegar f\u00e1cilmente, defendi\u00f3, es el juicio humano y el pensamiento cr\u00edtico. Dave puso el acento en otras competencias que pueden ganar peso en este nuevo contexto: la imaginaci\u00f3n, la \u00e9tica, la creatividad y, especialmente, la comunicaci\u00f3n con otras personas. Y Torres-S\u00e1nchez insisti\u00f3 en que, aunque cambien las herramientas, seguir\u00e1 haciendo falta criterio experto y dominio en el campo de estudio para interpretar preguntas cient\u00edficas concretas, valorar las respuestas o detectar cu\u00e1ndo algo no encaja.<\/p>\n\n\n\n

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La IA puede ayudar, pero el criterio para decidir e interpretar debe seguir siendo humano.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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M\u00e1s all\u00e1 de perfiles concretos, el debate apunt\u00f3 a una idea com\u00fan: la IA no solo exigir\u00e1 competencias t\u00e9cnicas, sino tambi\u00e9n criterio<\/strong>. Saber formular buenas preguntas, entender los l\u00edmites de las herramientas, evaluar resultados y mantener una mirada cr\u00edtica ser\u00e1n habilidades cada vez m\u00e1s importantes para cualquier persona que trabaje en investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En este sentido, la IA tambi\u00e9n podr\u00eda tener un efecto menos evidente: si muchas personas utilizan las mismas herramientas y modelos, la forma de escribir, pensar o plantear preguntas puede volverse m\u00e1s homog\u00e9nea. Por eso, el valor de la diversidad de perfiles, disciplinas y formas de mirar la ciencia podr\u00eda ser todav\u00eda m\u00e1s importante en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

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Una transici\u00f3n que todav\u00eda podemos decidir<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

M\u00e1s que ofrecer una respuesta cerrada, la charla sirvi\u00f3 para abrir una conversaci\u00f3n que probablemente marcar\u00e1 el futuro de la investigaci\u00f3n. La IA puede automatizar procesos, acelerar tareas y ampliar capacidades, pero la pregunta de fondo sigue siendo profundamente humana: c\u00f3mo queremos trabajar, aprender y hacer ciencia a partir de ahora.<\/p>\n\n\n\n

La clave, seg\u00fan Brena, es no esperar a que el cambio llegue sin haberlo pensado antes. \u201cEstamos a tiempo\u201d, dice. A tiempo de decidir c\u00f3mo incorporar estas herramientas, c\u00f3mo formar a las personas que las utilizar\u00e1n y qu\u00e9 papel queremos que siga teniendo la mirada humana en la ciencia.<\/p>\n\n\n\n

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En el marco del Career Month, el PRBB acogi\u00f3 una charla sobre c\u00f3mo la inteligencia artificial puede transformar el futuro profesional en ciencia. El debate puso el foco en los l\u00edmites de las propias herramientas, las competencias que necesitaremos y el papel de las instituciones.<\/p>\n","protected":false},"author":29,"featured_media":51901,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[33],"tags":[861,228,485],"new-type":[44],"class_list":["post-51898","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-vida-cientifica-es","tag-ia-es","tag-prbb-es","tag-prbb-intervals-es","new-type-noticias"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/51898","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/29"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=51898"}],"version-history":[{"count":17,"href":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/51898\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":51925,"href":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/51898\/revisions\/51925"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/51901"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=51898"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=51898"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=51898"},{"taxonomy":"new-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/ellipse.prbb.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/new-type?post=51898"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}