La nueva plataforma de IA lanzada por FutureHouse supone un avance significativo en la aplicación de la inteligencia artificial a la investigación científica, con el potencial de revertir una preocupante tendencia de varias décadas de descenso en la productividad investigadora.
La plataforma está compuesta por cuatro agentes de IA especializados, cada uno diseñado para abordar cuellos de botella específicos en el proceso científico. Crow actúa como agente generalista para búsquedas bibliográficas y respuestas académicas concisas; Falcon se especializa en revisiones profundas de literatura con acceso a bases de datos científicas especializadas; Owl identifica si experimentos concretos ya han sido realizados previamente; y Phoenix ayuda a los investigadores en la planificación de experimentos de química.
Según los cofundadores de FutureHouse, Sam Rodriques (doctor por el MIT en 2019) y Andrew White, estos agentes han sido rigurosamente evaluados y han demostrado superar tanto a los modelos de IA más avanzados como a investigadores con doctorado en tareas de búsqueda y síntesis de literatura. El desarrollo de la plataforma estuvo motivado por la experiencia de Rodriques durante su investigación en neurociencia en el MIT, donde observó que el abrumador volumen de literatura científica había generado un cuello de botella informativo.
"El lenguaje natural es el verdadero lenguaje de la ciencia", explica Rodriques. "Otras personas están construyendo modelos fundacionales para biología, donde los modelos de aprendizaje automático hablan el lenguaje del ADN o de las proteínas, y eso es poderoso. Pero los descubrimientos no se representan en el ADN o en las proteínas. La única forma que conocemos de representar descubrimientos, plantear hipótesis y razonar es con el lenguaje natural".
La plataforma ya ha mostrado resultados prometedores en aplicaciones reales. Científicos de diversas instituciones de investigación han utilizado los agentes de FutureHouse para realizar revisiones sistemáticas de genes relevantes para la enfermedad de Parkinson, con resultados que, según se informa, superan a los de herramientas de IA generalistas. En mayo de 2025, FutureHouse demostró un flujo de trabajo multiagente que identificó un posible nuevo candidato terapéutico para la degeneración macular asociada a la edad seca, mostrando la capacidad de la plataforma para acelerar el proceso de descubrimiento.
A medida que la producción científica sigue creciendo exponencialmente mientras la productividad investigadora disminuye —con descubrimientos que ahora requieren más tiempo, financiación y equipos más grandes que antes—, el enfoque de FutureHouse de crear agentes de IA especializados y orientados a tareas concretas podría ofrecer una solución para ayudar a los científicos a navegar la creciente complejidad de la investigación moderna.