¿Se está agotando la ciencia? Un creciente número de investigaciones sugiere que los avances disruptivos —aquellos que redefinen campos enteros— podrían estar ocurriendo con menos frecuencia. Un artículo de 2023 en Nature informó que los artículos científicos y las patentes son, en promedio, menos disruptivos que a mediados del siglo XX. El estudio despertó un gran interés y una considerable controversia, y se trató en un reciente artículo periodístico titulado provocativamente «¿Se están volviendo más difíciles de encontrar los descubrimientos científicos revolucionarios?».
Sin embargo, antes de opinar, conviene plantearse una pregunta más fundamental: ¿A qué nos referimos cuando decimos que la ciencia es «disruptiva»? ¿Y es ese, de hecho, el parámetro adecuado para el progreso?
El estudio en cuestión, dirigido por el experto en emprendimiento Russell Funk, emplea una métrica basada en citas conocida como el índice de Consolidación-Disrupción (CD). Esta herramienta busca cuantificar si las nuevas investigaciones desplazan trabajos previos —una señal de disrupción— o se basan directamente en ellos, reforzando así los paradigmas existentes. Representa una contribución notable a nuestra comprensión del cambio científico. Su conclusión, que la disrupción ha disminuido en todas las disciplinas a pesar del aumento de la producción científica, ha generado debate entre científicos, académicos y responsables políticos.
La innovación puede ser cada vez más difícil, pero también más profunda
A nivel estructural, la ciencia se vuelve más compleja a medida que madura. En cierto sentido, debe reducir su ritmo. Las preguntas más sencillas suelen ser las primeras en responderse, y lo que queda son desafíos más sutiles, más interdependientes y más difíciles de resolver. La ley de los rendimientos marginales decrecientes, conocida desde hace tiempo en economía, encuentra un corolario natural en la investigación: llega un momento en que se ha cosechado prácticamente todo lo que estaba al alcance de la mano.
Sin embargo, esto no implica necesariamente estancamiento. De hecho, la ciencia misma está evolucionando. Creo que la aparente disminución de la disrupción no refleja un empobrecimiento de las ideas, sino una transformación en la conducta y la cultura de la investigación misma. Las prácticas de citación han cambiado. Los incentivos para la publicación han cambiado. La disponibilidad de datos y recursos digitales se ha disparado. Comparar el comportamiento de citación contemporáneo con el de décadas anteriores no es simplemente comparar peras con manzanas; es más como comparar ecosistemas separados por el tiempo tectónico.
Más profundamente, podríamos preguntarnos si los cambios de paradigma, en particular los de Kuhn, son realmente los hitos que deberíamos valorar por encima de todos los demás. Gran parte de la innovación que impulsa el progreso social y la productividad económica no surge de revoluciones de pensamiento, sino de la sutil extensión y aplicación del conocimiento existente. En campos tan diversos como la biomedicina, la agricultura y la ciencia del clima, el perfeccionamiento gradual ha producido resultados con un impacto transformador.
La ciencia actual es más sofisticada y más eficiente
Hoy en día, los científicos publican más que nunca. Los críticos de la ciencia contemporánea lo atribuyen a una cultura métrica de «rebanado salami», en la que las ideas se fragmentan en la «unidad mínima publicable» para que los científicos puedan acumular un número cada vez mayor de publicaciones y asegurar su viabilidad profesional en un entorno de «publicar o morir». Sin embargo, estas críticas pasan por alto los extraordinarios avances en la eficiencia de la investigación que se han producido en las últimas décadas, que, en mi opinión, constituyen una explicación mucho más convincente de la masiva producción científica actual.
Desde la década de 1980, la informática personal ha transformado prácticamente todas las dimensiones del proceso científico. La preparación de manuscritos, antes reservada para máquinas de escribir y borradores reescritos, se ha vuelto fluida. La adquisición de datos ahora implica sensores automatizados y monitorización en tiempo real. Herramientas analíticas como Python y R permiten a los investigadores realizar modelos y estadísticas sofisticadas con una velocidad sin precedentes. La comunicación es instantánea. Las plataformas de intercambio de conocimiento y las revistas de acceso abierto han derribado muchas de las antiguas barreras de entrada.
De hecho, uno se pregunta si los críticos han leído recientemente un artículo de investigación de los años 1930 o 1970. El rigor metodológico, la profundidad analítica y el alcance interdisciplinario de la investigación moderna son, según casi cualquier estándar, mucho más avanzados.
El horizonte se ha expandido
Sólo en biología, las tecnologías de alto rendimiento (parte de la revolución “ómica” más amplia catalizada por innovaciones como la reacción en cadena de la polimerasa (PCR), que permitió la rápida amplificación del ADN y respaldó el éxito final del Proyecto Genoma Humano) siguen impulsando el descubrimiento a un ritmo asombroso.
Cuando los críticos lamentan el aparente declive de los «éxitos de taquilla» de calibre Nobel, pasan por alto que la frontera de la ciencia se ha expandido, no se ha reducido. Si consideramos el conocimiento científico como un volumen, este está delimitado por un borde exterior donde se produce el descubrimiento. En la geometría euclidiana, al aumentar el radio de una esfera, la superficie (que escala con el cuadrado del radio) crece más lentamente que el volumen (que escala con el cubo). Si bien el volumen del conocimiento crece más rápidamente —abarcando teorías y herramientas consolidadas que siguen ofreciendo aplicaciones—, la superficie también se expande, y es a lo largo de esta frontera en expansión, donde lo conocido se encuentra con lo desconocido, donde surge la innovación.
Repensando el retorno de la inversión
La creencia moderna de que la ciencia debe generar rendimientos económicos mensurables es, históricamente hablando, un desarrollo relativamente reciente. Antes de la Segunda Guerra Mundial, la investigación científica no se consideraba ampliamente un motor de la productividad. El economista Daniel Susskind ha argumentado que incluso el concepto de crecimiento económico como objetivo central de política es una invención de mediados del siglo XX.
Tras la guerra, esto cambió drásticamente. Los gobiernos comenzaron a considerar la investigación como crucial para el desarrollo nacional, la seguridad y la salud pública. Sin embargo, a pesar de que las expectativas han aumentado, la inversión pública relativa en ciencia ha disminuido, paradójicamente, a pesar de que la investigación científica básica es un acelerador masivo de la productividad económica y se autofinancia eficazmente . Si bien la financiación absoluta ha aumentado, el gasto público en ciencia como porcentaje del PIB ha disminuido en Estados Unidos y en muchos otros países. Dada la magnitud y la complejidad de los desafíos que enfrentamos actualmente, es posible que estemos invirtiendo insuficientemente en la empresa que podría aportar soluciones. Las recientes propuestas de recortar la financiación de los Institutos Nacionales de la Salud (NIH) y la Fundación Nacional de Ciencias (NSF) podrían, según algunas estimaciones, costarle a Estados Unidos decenas de miles de millones de dólares en pérdida de productividad.
Hay evidencia convincente que sugiere que aumentar significativamente los gastos en I+D —duplicándolos o incluso triplicándolos— produciría retornos fuertes y sostenidos .
La IA y la próxima ola de eficiencia científica
De cara al futuro, la inteligencia artificial ofrece el potencial no solo de optimizar la investigación, sino también de potenciar el propio proceso de innovación. Las herramientas de IA —desde grandes modelos de lenguaje como ChatGPT hasta motores especializados para la minería y síntesis de datos— permiten a los investigadores explorar diversas disciplinas, identificar patrones y generar nuevas hipótesis con una velocidad notable.
La capacidad de explorar vastas extensiones de literatura científica, antes reservada para quienes tenían acceso a bibliotecas de investigación de élite y tiempo suficiente para la lectura, se ha democratizado radicalmente. Hoy en día, los científicos pueden acceder a repositorios digitalizados, anotar artículos con herramientas de precisión, gestionar bibliografías con software y rastrear al instante el linaje intelectual de las ideas. Las herramientas basadas en IA ayudan a los investigadores a filtrar y sintetizar material de diversas disciplinas, lo que ayuda a identificar patrones, destacar conexiones y sacar a la luz ideas poco exploradas. Para investigadores como yo —un ecologista que a menudo se inspira en la dinámica no lineal, la física estadística y la psicología cognitiva—, estas tecnologías funcionan como aceleradores del pensamiento, más que como sustitutos. Apoyan el proceso de descubrir analogías latentes y ensamblar nuevas constelaciones de conocimiento, el tipo de recombinación cognitiva que subyace a la verdadera creatividad. Si bien la comprensión profunda aún exige un compromiso intelectual sostenido (lectura, interpretación y análisis crítico), estas herramientas reducen las barreras al descubrimiento y amplían el abanico de posibilidades intelectuales.
Al mejorar el pensamiento interdisciplinario y reducir la latencia entre la idea y la investigación, la IA bien podría reavivar el tipo de innovación científica que algunos creen que se está escapando.
La ciencia como esfuerzo cultural
Finalmente, cabe destacar que el valor de la ciencia no es solo, ni siquiera principalmente, económico. Al igual que las artes, la literatura o la filosofía, la ciencia es una actividad cultural e intelectual. Es una expresión de curiosidad, un vehículo para la autocomprensión colectiva y un medio para situarnos en el universo.
Desde mi perspectiva, y la de muchos colegas, el panorama actual del descubrimiento parece más fértil que nunca. Las preguntas que planteamos son más ambiciosas, las herramientas a nuestra disposición más refinadas y las conexiones que podemos establecer, más multidimensionales.
Si la señal de disrupción parece atenuarse, quizás se deba únicamente a que el espectro científico se ha vuelto demasiado amplio como para que una sola longitud de onda lo domine. En lugar de lamentarnos por una aparente desaceleración, podríamos plantearnos una pregunta más constructiva: ¿Estamos midiendo los factores correctos? ¿Y estamos creando las condiciones que permiten que las formas más vitales de la ciencia —creativas, integradoras y con el potencial de transformar la sociedad humana para mejor— prosperen?
