Los estudiantes que ganaron donde sus profesores perdieron: nace una nueva definición de brillantez

Otra pregunta que deja esta historia es si a medida que la IA se convierte en una presencia cada vez más potente en el ámbito académico, surge una pregunta inevitable: ¿qué significa ser brillante en una era en la que la IA podría resolver casi cualquier cosa?

La IMO no es cualquier competencia. Durante dos días, los estudiantes enfrentan seis problemas que no solo requieren lógica y técnica, sino creatividad e intuición matemática. Las preguntas, que abarcan desde álgebra hasta teoría de números, están diseñadas para ser únicas. Si se parecen a algo ya resuelto en cualquier parte del mundo, se descartan.

Este año, entre los participantes figuraban algunos de los jóvenes más brillantes del planeta y como invitadas, las grandes tecnológicas, destacando el modelo de IA, Gemini Deep Think de Google DeepMind. Esta IA fue evaluada con los mismos criterios y tiempo que los humanos: cuatro horas y media por examen, sin ayuda externa. La OMI aborda problemas originales, novedosos y poco convencionales, mientras que una IA se entrenan con cantidades ingentes de problemas y repiten el proceso. No obstante, la IA obtuvo la medalla de oro y resolvió a la perfección cinco de los seis problemas y consiguió 35 de los 42 puntos posibles, pero no fueron las mejores puntuaciones del evento.

Veintiséis estudiantes superaron a las máquinas. Del equipo estadounidense, que quedó por detrás de los chinos, sobresalió Alexander Wang, un estudiante de Nueva Jersey que ganó su tercer oro consecutivo, siendo en palabras del 'The Wall Street Journal', uno de los matemáticos jóvenes más condecorados de todos los tiempos. El otro fue Qiao «Tiger» Zhang, quien se enfrentó con valor al temido problema 6, el más difícil de este año. Este último problema, de combinatoria, dejó perplejas tanto a las IAs como a 569 de los 630 concursantes. Solo seis estudiantes lo resolvieron por completo.

Zhang no fue uno de ellos, pero su solución parcial valió más que la ausencia total de ideas de las máquinas. No obstante, el propio Zhang vaticinó que el próximo año la IA puede llegar a obtener una puntuación perfecta. «El día que una IA pueda resolver el Problema 6», dijo Zhang, «me empezaría a preocupar».

Y cuando preguntaron a Thang Luong, líder del equipo de Google DeepMind, si será este el año que se recordará como el último en que los humanos superarán a la IA, «bien podría ser», dijo.

Los creadores de estas IAs celebraron sus logros. Google calificó el desempeño de Gemini como un salto histórico, no solo por la puntuación obtenida, sino porque, a diferencia del año anterior, el modelo fue capaz de razonar directamente en lenguaje natural, sin necesidad de traducir los problemas a código. También respetó el tiempo de examen, una hazaña que hace solo un año era impensable. OpenAI, por su parte, probó su modelo fuera del evento oficial, pero con evaluadores independientes y los mismos problemas. El resultado fue el mismo: oro.

Unos meses antes a esta competición, en mayo de 2025, en el campus de la Universidad de California en Berkeley, tuvo lugar un encuentro inusual. Treinta de los matemáticos más prestigiosos del mundo se reunieron en un cónclave secreto, no para debatir entre ellos, sino para enfrentarse a una inteligencia artificial: o4-mini. Un modelo de lenguaje de última generación desarrollado por OpenAI, capaz de razonar con una velocidad y precisión sin precedentes. Intentaron plantearles problemas muy complejos que consiguieran colapsar a la IA, sin embargo exhibió una capacidad de resolución insólita. Los participantes destacaron que era como estar ante un estudiante de doctorado extremadamente comptente, «incluso más que eso».

Significa eso que estos investigadores fueron derrotados donde los jóvenes triunfaron, la respuesta es no porque el contexto y planteamiento de problemas es diferente, pero hay un trasfondo interesante.

Si preguntamos a la propia Gemini, su conclusión es que en la IMO, los estudiantes vencieron a la IA en la resolución de problemas diseñados para personas con entrenamiento competitivo haciendo uso de la creatividad, el rigor y la intuición matemática en tiempo limitado. Y es que los problemas de la IMO están diseñados para estimular ingenio y pensamiento lateral, no solo fuerza bruta lógica, y las IA aún tienen dificultades con este tipo de cuestiones que requieren saltos no obvios de razonamiento. Pero la IA gana cada vez más en problemas formales, estructurados o de exploración masiva, como los de investigación pura.

Los matemáticos consagrados trabajan para descubrir nuevas teorías, no solo acertijos. La comparación muestra que el camino de la matemática humana no es lineal, se puede brillar resolviendo lo que otros te plantean (IMO), y después se puede intentar crear los problemas que nadie ha resuelto jamás. Así que no es que unos pierdan y otros ganen. Es que están en fases distintas del mismo proceso.

Lejos de ver esta evolución como una amenaza, algunos de los mismos humanos que diseñaron estas máquinas lo ven como una nueva forma de colaboración. «Esta IA es como una nueva calculadora», dijo Thang Luong, líder del equipo de DeepMind. «Una herramienta que puede llevarnos más lejos, no reemplazarnos».

El propio Zhang, pese a haber vencido a la IA, no la ve como rival, sino como un incentivo para pensar mejor, más profundamente, con más audacia. Lo mismo cree Junehyuk Jung, ex medallista de oro y actual investigador en DeepMind: los problemas realmente complejos —como el famoso Problema 6— seguirán desafiando a las máquinas durante años.

Los matemáticos en la reunión secreta reflexionaron sobre si podrían terminar por convertirse en «formuladores de preguntas», guiando a las IA hacia nuevos descubrimientos. Y si es así aún no saben qué implicaría.

Hace unos años, ser brillante en matemáticas era, entre otras cosas, sinónimo de poder resolver lo que nadie más podía. Hoy, eso ya no basta. Cuando las máquinas pueden alcanzar esos mismos niveles, el nuevo terreno de la genialidad está en otro lado: en la capacidad sobre todo de formular nuevas preguntas. Porque si bien la IA puede resolver con destreza lo planteado, aún no sabe qué vale la pena plantear.