> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.digitalbrain.news/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # OpenAI crea un consejo de matemáticos tras resolver 100 problemas - URL: https://www.digitalbrain.news/noticias/openai-consejo-matematicos-100-problemas-abiertos/ - Published: 2026-09-22T11:33:23.000Z - Updated: 2026-09-22T11:35:35.000Z - Description: OpenAI dice que el mismo modelo interno que resolvió Navier-Stokes ha resuelto ya más de 100 problemas abiertos de matemáticas, repartidos… - Author: Ramón Pérez Coronado - Tags: #noticias, openai, matematicas-ia, investigacion-cientifica, ia-ciencia [OpenAI](https://www.digitalbrain.news/glosario/#openai) dice que el mismo modelo interno que resolvió Navier-Stokes [ha resuelto ya más de 100 problemas abiertos de matemáticas](https://openai.com/index/advisory-group-on-mathematics-and-ai?ref=digitalbrain.news), repartidos por "la mayoría de áreas". Lo cuenta en el mismo anuncio en el que crea un grupo asesor de nueve matemáticos, alojado en el Institute for Advanced Study de Princeton, para que la comunidad matemática tenga voz en cómo se publican esos resultados. El grupo podrá opinar sobre qué significa cada resultado y cómo se difunde. Sobre la velocidad a la que OpenAI los produce, no tiene nada que decir: la propia empresa lo deja fuera del mandato por escrito. ## Puntos clave - **Más de 100 problemas abiertos** resueltos, según OpenAI, por un modelo que empezó a entrenarse el 28 de agosto y que no está publicado. No hay lista ni papers en el anuncio. - **9 miembros iniciales**: François Charles, Camillo De Lellis, Timothy Gowers, Martin Hairer, Nikhil Srivastava, Ulrike Tillmann, Ravi Vakil, Edward Witten y Melanie Matchett Wood. - **Independencia sobre el papel**: no cobran de OpenAI, deciden quién entra y quién sale, y pueden hacer públicos sus consejos aunque nadie se los pida. - **Fuera del mandato**: aconsejar a OpenAI sobre el ritmo de su progreso interno en matemáticas. ## De Navier-Stokes a cien problemas en dos semanas El 8 de septiembre OpenAI anunció que había resuelto Navier-Stokes, uno de los siete problemas del milenio del Clay Mathematics Institute. Lo contamos con detalle en [cómo lo hizo con 10.000 agentes en 88 horas](https://www.digitalbrain.news/noticias/openai-navier-stokes-88-horas-10000-agentes/): grupos de agentes trabajando en paralelo, 2,7 millones de mensajes entre ellos solo en ese problema y 17 horas más para verificar la prueba en Lean con [GPT-6](https://www.digitalbrain.news/glosario/#gpt) Astra. En aquel anuncio OpenAI ya avisaba de que el modelo detrás era "significativamente más capaz que GPT-6 Astra" y de que su [entrenamiento](https://www.digitalbrain.news/glosario/#entrenamiento) seguía en marcha. Dos semanas después, el mismo modelo lleva más de cien problemas abiertos. OpenAI dice que el ritmo ha sorprendido a los propios matemáticos que trabajan dentro de la empresa, y que eso abrió una discusión interna sobre cómo avisar al resto del gremio. Aquí conviene separar dos cosas. Navier-Stokes llegó con una prueba formalizada en Lean, que una máquina comprueba paso a paso. Los cien problemas de ahora llegan como una frase en un post corporativo. No sabemos cuáles son, en qué áreas caen ni quién los ha revisado. Puede que sean resultados sólidos y que se publiquen con calma, que es justo lo que pide la comunidad. Pero hoy son una afirmación de OpenAI, y así hay que leerla. ## La carta que ha provocado el grupo OpenAI no esconde el origen. El anuncio cita la carta abierta "A Severe Misalignment of AI in Mathematics", la que firmaron 25 matemáticos de primer nivel encabezados por Terence Tao, varios de ellos medallas Fields. Ya contamos [qué pedían los 25 firmantes](https://www.digitalbrain.news/noticias/medallas-fields-carta-abierta-openai-tao-matematicas/): menos prisa al anunciar, citar el trabajo previo del que parte cada prueba y dejar de usar los problemas famosos como marcador para comparar modelos. OpenAI acepta la crítica en su texto. Reconoce que las externalidades de usar problemas abiertos como [benchmark](https://www.digitalbrain.news/glosario/#benchmark) son un problema real y que hace falta "una implicación reflexiva" de las empresas de IA con la comunidad matemática. El dato que más dice del grupo lo ha sacado TechCrunch: de los nueve miembros, solo Camillo De Lellis firmó la carta de los medallas Fields. El resto son nombres enormes (Witten, Gowers y Hairer tienen los tres la medalla Fields), pero no son las voces que encabezaron la protesta. Y el contexto de fondo sigue vivo. La pelea por el crédito de Navier-Stokes con Tristan Buckmaster, de NYU, y Levent Alpöge, empleado de [Anthropic](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-anthropic/), acabó con OpenAI reconociendo la prioridad de ambos en la versión forzada del problema de Euler. OpenAI dice haber investigado que los [prompts](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-un-prompt/) de Buckmaster en [Codex](https://www.digitalbrain.news/glosario/#codex) no influyeron en su resultado. ## Qué puede hacer el grupo y qué no Las funciones están escritas con cuidado: - Evaluar la relevancia de los resultados que vayan saliendo. - Aconsejar cómo coordinar su difusión. - Aconsejar sobre estándares académicos y profesionales de la investigación matemática. - Opinar sobre cómo las herramientas de OpenAI pueden ayudar a investigar y a enseñar matemáticas. La independencia también está bien atada en lo formal. El grupo puede dar consejos que nadie le ha pedido, comentar el impacto de OpenAI en las matemáticas y publicar lo que aconseja. Su valor, dice la propia OpenAI, depende de que sus miembros puedan "ejercer su propio juicio y cuestionar el nuestro". El límite está en la última frase: el grupo "no será responsable de asesorarnos sobre cómo marcar el ritmo de nuestro progreso interno en matemáticas". El Institute for Advanced Study lo remarca en su propia nota, según recoge TechCrunch: darán consejo, pero no tienen poder de decisión en ninguna empresa de IA y la responsabilidad de lo que se decida es de esa empresa. O sea, OpenAI ha arreglado la parte de comunicación. La velocidad la sigue decidiendo OpenAI sola, y las prisas eran justo lo que criticaba la carta de Tao. ## Por qué importa si no eres matemático Por tres motivos, y ninguno tiene que ver con ecuaciones. El primero es el modelo. Lo que resuelve problemas abiertos en paralelo con miles de agentes durante días es un anticipo de lo que llegará a los productos. Hoy GPT-6 Astra es lo que puedes usar en [ChatGPT](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-chatgpt/) o por API. El modelo interno ya está un escalón por encima, y OpenAI lo está enseñando a trozos. Si tu empresa planifica proyectos de agentes a 12 meses, planifícalos con esa capacidad en la cabeza. El segundo es el coste. Todo el esfuerzo de los problemas del milenio consumió unos 300.000 millones de [tokens](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-un-token-en-ia/) de salida, que a precio de mercado rondan los 22,5 millones de dólares según las cuentas que hicimos entonces. Un laboratorio puede pagarlo por un titular. Para una empresa normal, el mismo patrón de miles de agentes durante días es hoy inviable, y el trabajo de verdad sigue siendo elegir bien la tarea pequeña que sí compensa. El tercero es la forma de leer anuncios. "Hemos resuelto más de 100 problemas" sin lista es el mismo tipo de frase que te suelta un proveedor cuando dice que su herramienta ahorra un 40%. La respuesta es igual en los dos casos: enséñame cuáles, con qué datos y quién lo ha revisado. Navier-Stokes pasó esa prueba con Lean. Los otros cien, de momento, no. Fuente original: [OpenAI](https://openai.com/index/advisory-group-on-mathematics-and-ai?ref=digitalbrain.news) --- **Relacionado** [![GPT-6 y Claude con brazos robóticos obedecen órdenes peligrosas](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/09/roboharm-gpt-6-claude-brazos-roboticos-ordenes-peligrosas.jpg)GPT-6 y Claude con brazos robóticos obedecen órdenes peligrosas](https://www.digitalbrain.news/noticias/roboharm-gpt-6-claude-brazos-roboticos-ordenes-peligrosas/)[![25 medallas Fields firman contra OpenAI por cómo anuncia sus pruebas matemáticas](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/09/medallas-fields-carta-abierta-openai-tao-matematicas.jpg)25 medallas Fields firman contra OpenAI por cómo anuncia sus pruebas matemáticas](https://www.digitalbrain.news/noticias/medallas-fields-carta-abierta-openai-tao-matematicas/)[![Claude formaliza el teorema de Fermat en Lean en 11 días y 13 millones de líneas](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/09/claude-formaliza-teorema-fermat-lean-11-dias.jpg)Claude formaliza el teorema de Fermat en Lean en 11 días y 13 millones de líneas](https://www.digitalbrain.news/noticias/claude-formaliza-teorema-fermat-lean-11-dias/)