La capacidad de estas tecnologías para procesar cantidades masivas de información, identificar patrones que antes quedaban ocultos y acelerar procesos complejos está abriendo una nueva etapa en la investigación, especialmente en ámbitos donde la exploración de materiales, los modelos multiescala y el análisis de datos son elementos clave para avanzar.

Sin embargo, este potencial solo adquiere sentido cuando se integra de forma racional, ética y coherente en el día a día de la actividad científica, garantizando que la IA actúa siempre como un instrumento de apoyo y nunca como un sustituto indiscriminado de la labor investigadora.

En este escenario, desde CIC energiGUNE trabajamos en comprender y aprovechar el verdadero alcance de la IA, tanto en su vertiente analítica como en su capacidad para facilitar y estructurar procesos complejos. Por ejemplo, el análisis automatizado de datos experimentales —capaz de cruzar información procedente de múltiples ensayos y obtener correlaciones que difícilmente emergerían en un análisis manual— está permitiendo avanzar hacia una investigación más precisa, más rápida y más orientada a resultados.

Lo que antes podía requerir semanas de interpretación manual ahora puede abordarse en cuestión de horas, lo que libera un tiempo valioso para que los investigadores puedan centrarse en el diseño crítico de nuevas hipótesis y en la toma de decisiones científicas con mayor valor añadido.

DISEÑO DE MATERIALES, ENTORNOS COMPLEJOS Y TOMA DE DECISIONES

Algo similar ocurre en el ámbito del descubrimiento y diseño de materiales. La IA está permitiendo explorar espacios químicos inmensos, identificar candidatos prometedores y predecir propiedades antes incluso de sintetizarlos.

Este enfoque no sustituye la experimentación, pero sí permite orientarla, focalizarla y priorizarla, algo especialmente relevante en sectores como el del almacenamiento energético, donde la identificación de nuevas químicas, estructuras y composiciones exige un equilibrio adecuado entre simulación, intuición científica y verificación experimental. De este modo, la IA se convierte en un facilitador que incrementa la probabilidad de éxito, reduce el número de iteraciones necesarias en el laboratorio y acelera el camino hacia materiales más competitivos.

También es evidente el impacto que estas herramientas tienen en tareas de gestión de información científica, revisión bibliográfica o preparación de materiales documentales. Aunque estas funciones podrían considerarse secundarias respecto a la actividad experimental, en realidad condicionan de manera significativa el ritmo y la eficiencia general de la investigación.

La posibilidad de analizar grandes bases de datos, identificar tendencias o extraer información relevante de forma automatizada no solo mejora la capacidad de seguimiento de la literatura científica, sino que permite estructurar mejor el pensamiento, situar con mayor claridad las lagunas del conocimiento y orientar el esfuerzo investigador hacia los puntos donde existe mayor valor añadido.

LOS RETOS DE UNA TECNOLOGÍA QUE DEBE SER USADA CON CRITERIO

A pesar de este potencial, el avance de la IA exige una reflexión crítica constante.

1. Una de las limitaciones más evidentes es la generación de información incorrecta o no verificable, especialmente en modelos generativos capaces de producir respuestas plausibles pero imprecisas. En la investigación, donde la exactitud es esencial, esto obliga a una validación rigurosa de cualquier contenido generado por IA y a la comprobación sistemática de datos, referencias o conclusiones sugeridas por estas herramientas.
2. Existe además el riesgo de que el uso excesivo de IA pueda mermar el criterio crítico del investigador si se utiliza como sustituto, y no como apoyo, del razonamiento científico. La creatividad y la intuición científica —componentes fundamentales en cualquier avance disruptivo— no pueden delegarse en modelos algorítmicos.
3. Del mismo modo, la dependencia de herramientas externas puede afectar a la protección de información sensible, especialmente cuando la investigación se realiza en el marco de proyectos industriales, colaboraciones internacionales o iniciativas estratégicas que requieren altos niveles de confidencialidad.
4. A todo ello se suma el riesgo de homogeneización del trabajo científico cuando la IA se utiliza de manera indiscriminada, generando textos, ideas o propuestas con patrones excesivamente uniformes. Por ello, resulta imprescindible mantener un equilibrio adecuado entre aprovechamiento tecnológico y pensamiento propio, garantizando que la IA impulsa la actividad científica sin limitar su diversidad o su profundidad intelectual.

HACIA UNA IA RESPONSABLE, RIGUROSA Y AL SERVICIO DE LA INVESTIGACIÓN

Para que la IA se convierta en un verdadero aliado de la investigación científica, resulta imprescindible avanzar hacia un modelo de uso basado en responsabilidad, rigor metodológico y claridad ética. El valor de estas herramientas emergentes no reside únicamente en su capacidad técnica, sino en la forma en que se integran en el ecosistema investigador, en cómo complementan la creatividad humana y en su capacidad para reforzar —y no sustituir— la excelencia científica. Esto implica validar siempre cualquier información generada, garantizar que su uso se enmarca en entornos seguros y preservados, y mantener la autonomía crítica del investigador para evitar que la tecnología condicione la dirección o la interpretación de la actividad científica.

En CIC energiGUNE avanzamos precisamente en esta dirección. Nuestro compromiso es aprovechar la IA como un recurso capaz de liberar tiempo, potenciar la interpretación científica y acelerar la llegada de nuevos resultados, pero siempre bajo las garantías necesarias para que esta tecnología se utilice con responsabilidad. Por ello, hemos trabajado en el desarrollo de protocolos específicos y guías internas que orientan su uso, establecen criterios claros de validación y aseguran que cualquier información generada mediante IA sea revisada y contrastada antes de integrarse en procesos de investigación, comunicación o documentación.

Este enfoque no solo garantiza la calidad y la integridad científica, sino que refuerza la competitividad de nuestro trabajo, permitiendo que la IA funcione como un activo estratégico que acompaña y complementa el talento investigador sin sustituirlo. En un entorno en constante evolución tecnológica, contar con criterios estables y una dirección clara permite aprovechar la IA sin comprometer los principios esenciales de la investigación.

Desde CIC energiGUNE seguiremos trabajando para integrar la IA de forma coherente, segura y alineada con los valores que guían nuestra actividad científica. Entendemos esta tecnología como un elemento más dentro de una visión amplia de la investigación: un recurso valioso, siempre que se utilice con responsabilidad y sentido, y un aliado que, bien gestionado, puede multiplicar la capacidad de impacto de nuestra labor y aportar una ventaja competitiva sostenible en el tiempo.