Google DeepMind y MIT desarrollan conjuntamente el agente de IA CoDaS: puede realizar investigaciones científicas de forma autónoma, escribir artículos en solo 8 horas

El AI no solo chatea, ¡ahora también realiza investigaciones y escribe artículos por sí mismo! La inteligencia artificial “CoDaS”, desarrollada conjuntamente por Google DeepMind y MIT, ha sorprendido recientemente a la comunidad académica. Puede analizar de forma autónoma datos de dispositivos inteligentes de miles de personas, identificar automáticamente que el “uso excesivo del teléfono por la noche (doomscrolling)” es un posible indicador de depresión, y además verificar y redactar artículos científicos por su cuenta. Lo que antes requería más de un mes de trabajo de expertos, CoDaS puede hacerlo en solo 6 a 8 horas.
(Resumen previo: Conferencia de He Yiyan: Mejorar la eficiencia 10 veces con AI, para servir a 3 mil millones de usuarios en todo el mundo)
(Información adicional: una herramienta de AI de código abierto que nadie miraba, advirtió hace 12 días sobre la vulnerabilidad de 292 millones de dólares en Kelp DAO)

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• Sin guía humana, la IA descubre por sí misma que el “uso nocturno del teléfono” puede causar depresión
• Incluye “verificación adversarial” integrada para detectar falsificaciones y evitar errores
• De 37 días de trabajo a 8 horas, el test de lectura de artículos fue aprobado por expertos

Con los avances vertiginosos en la tecnología de inteligencia artificial, el papel de la IA está evolucionando de ser una simple “herramienta auxiliar” a convertirse en un “investigador científico independiente”.

Recientemente, un estudio destacado conjunto de Google Research, Google DeepMind y el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) mostró un sistema de IA llamado CoDaS (Científico de Datos de IA), un sistema multi-agente que logra realizar todo el proceso de descubrimiento biomarcador de forma completamente autónoma. Líderes de opinión en comunidades tecnológicas como Wes Roth y Samuel Schmidgall también compartieron ampliamente en la plataforma X este logro académico tan innovador.

Un equipo conjunto de Google Research, Google DeepMind y MIT ha presentado CoDaS, un sistema de IA multi-agente diseñado para gestionar de forma autónoma todo el ciclo de descubrimiento de biomarcadores, desde analizar datos brutos de sensores portátiles y generar hipótesis hasta realizar análisis estadísticos y… https://t.co/KLgxFT4OSq pic.twitter.com/4ursWqeo7l

— Wes Roth (@WesRoth) 20 de abril de 2026

Sin guía humana, la IA descubre por sí misma que el “uso nocturno del teléfono” puede causar depresión

CoDaS es un sistema especializado en descubrir biomarcadores de salud de forma autónoma a partir de datos originales de “sensores portátiles”. Su flujo de trabajo abarca desde la generación de hipótesis, análisis estadístico, verificación adversarial hasta razonamiento basado en literatura, y puede incluso producir borradores completos de artículos científicos.

En las pruebas, el equipo alimentó a CoDaS con un gran conjunto de datos de casi diez mil participantes, incluyendo información sobre sueño, actividad, ritmo cardíaco y hábitos de uso del teléfono. Sin ninguna indicación humana, la IA identificó varias características de salud relevantes, destacando una:

La IA descubrió que comportamientos como navegar en redes sociales o ver noticias negativas en exceso durante la noche estaban significativamente correlacionados con la gravedad de la depresión (coeficiente de correlación ρ = 0.177, p < 0.001, muestra n = 7,497).

Lo sorprendente es que, la IA incluso nombró de forma autónoma este comportamiento como “doomscrolling nocturno” (desplazamiento por la noche hacia el fin del mundo). Además de la salud mental, también encontró una correlación negativa entre la proporción de pasos diarios y la frecuencia cardíaca en reposo, relacionada con enfermedades metabólicas (resistencia a la insulina).

Incluye “verificación adversarial” integrada para detectar falsificaciones y evitar errores

Para evitar que la IA genere “alucinaciones científicas” comunes o realice inferencias estadísticas sin sentido, CoDaS cuenta con un potente mecanismo de verificación adversarial (Adversarial Validation).

Por ejemplo, al buscar características relacionadas con la salud metabólica, el sistema propuso usar “el cuadrado de la glucosa” para predecir la resistencia a la insulina. Aunque esta fórmula parecía tener una alta correlación estadística, el mecanismo de verificación de CoDaS detectó rápidamente que era una “tautología” sin sentido científico, y rechazó decididamente esa característica. Este mecanismo mejora en gran medida la fiabilidad científica y el potencial clínico de las salidas de la IA.

De 37 días de trabajo a 8 horas, el test de artículos fue aprobado por expertos

La eficiencia y calidad de producción de CoDaS revolucionan por completo el modo de investigación tradicional. Según los datos del artículo, una tarea que normalmente requeriría 37 días-hombre de análisis de datos y redacción, puede ser completada por CoDaS en solo 6 a 8 horas.

Aún más convincente, en evaluaciones a ciegas por expertos en el campo:

• El artículo generado por CoDaS obtuvo una tasa de “no rechazo” del 86% (es decir, fue aceptado, con pequeñas o grandes revisiones).
• En comparación, otros agentes de IA científica de referencia tenían tasas de rechazo que oscilaban entre el 85% y el 100%.

Este estudio demuestra cómo un sistema multi-agente de IA puede transformar datos pasivos de dispositivos portátiles en conocimientos clínicamente valiosos. Como un avance representativo de la “IA agente” en el campo de la salud digital, CoDaS señala la llegada de una nueva era en la que humanos y IA colaboran en el descubrimiento científico, quizás ya en marcha.