En el vasto universo del conocimiento científico y tecnológico, la expresión 'el borde que corta' se puede entender como ese punto preciso donde la comprensión termina y la incertidumbre comienza. Es ese límite difuso que separa lo conocido de lo desconocido, donde el esfuerzo humano se dirige a explorar lo que aún no está establecido. Pero, ¿dónde se encuentra realmente ese borde? ¿Cómo lo reconocemos o definimos en un mundo cada vez más complejo y saturado de información? La percepción tradicional del avance científico ha sido lineal y acumulativa: construimos sobre lo que ya sabemos para descubrir nuevas verdades. Sin embargo, esta perspectiva simplificada puede ocultar la propia naturaleza del conocimiento contemporáneo, que está mucho más fragmentado, interdisciplinario y, en ocasiones, saturado de datos, teorías y metodologías diversas. En este contexto, el 'borde que corta' ya no es un lugar estático ni universal, sino una frontera dinámica y personal que varía según el campo de estudio, el investigador e incluso la cultura científica en la que se inscribe.
Para muchos científicos y profesionales, reconocer este límite es un acto de humildad intelectual. El reconocimiento de que nunca se sabrá todo sobre un tema, que existen fisuras en el modelo conceptual que se sostiene, es la esencia misma del trabajo científico. El científico validado no es aquel que no tiene dudas, sino quien se siente cómodo con ellas, quien entiende que la incertidumbre y la ignorancia relativa son parte crucial de la innovación. Históricamente, los grandes avances se han producido precisamente en estos bordes, cuando un investigador se atreve a aplicar ideas o tecnologías de un campo a otro todavía inexplorado. Esta transferencia y adaptación del conocimiento es donde se encuentra gran parte de la innovación.
Muchas tecnologías disruptivas o teorías revolucionarias nacieron justamente en este intersticio, donde convergen distintas disciplinas o perspectivas. Hoy en día, vivimos en una época en la que la cantidad de información generada y disponible es abrumadora. Esto complejiza encontrar y definir qué es realmente novedoso y valioso. La sobreabundancia de ideas hace que identificar el 'borde que corta' sea más difícil, porque hay demasiados caminos posibles y demasiadas fuentes para validar o comparar. En este sentido, la inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta esencial para navegar este océano de información.
Asistentes impulsados por IA pueden ofrecer sugerencias, citaciones y conexiones entre conceptos que facilitan el proceso de descubrimiento. Sin embargo, la inteligencia artificial no está exenta de problemas; uno de los más preocupantes son las 'alucinaciones', es decir, cuando estas máquinas generan información errónea o sin base real. Este fenómeno puede llevar a errores en la investigación si no se interpreta con cuidado. Por tanto, la interacción con estos sistemas debe ser crítica, utilizándolos más como motores de recomendación que como fuentes definitivas. Un buen ejemplo para ilustrar el concepto de 'borde que corta' es el campo de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés).
Estos modelos han recorrido un largo camino desde generar texto incoherente hasta producir resultados que pueden confundirse con escritos por humanos competentes. Sin embargo, a pesar de su avance, no entienden los conceptos fundamentales de manera humana, ni manejan con soltura principios básicos de matemáticas o lógica. Esto revela que, aunque en apariencia los modelos son capaces de gran desempeño, el límite real de su capacidad está aún por delimitarse y superar. Otro punto esencial en la reflexión sobre el límite o 'borde' es que este no es el mismo para todos. Para algunos, el corte está en la perfección de modelos matemáticos y físicos; para otros, en el avance en algoritmos de aprendizaje automático o en la comprensión del caos y la complejidad en sistemas dinámicos.
Esto significa que el límite está configurado por la experiencia, intereses, habilidades y comunidad del investigador. Más aún, el sentir que uno está en su propio borde puede estar relacionado con sensaciones subjetivas como sentirse retado, comprometido, en crecimiento profesional y con impacto visible. Este planteamiento lleva a un enfoque más introspectivo y personalizado de la innovación científica. No se trata simplemente de alcanzar un estado de la técnica reconocido por métricas convencionales, sino de descubrir un espacio propio donde se pueda contribuir y cuestionar lo establecido con autenticidad. En ese sentido, el 'borde que corta' es también una invitación a definir, como individuos, qué significa para nosotros avanzar y crear conocimiento.
Sin embargo, en esta búsqueda el riesgo está en depender demasiado de herramientas externas —como la IA o métricas cuantitativas— sin cultivar una capacidad crítica y reflexiva profunda. La autenticidad del avance científico requiere también la voluntad de cuestionar modelos, proponer y testar hipótesis propias y, sobre todo, estar dispuestos a fracasar para aprender y evolucionar. La relación entre modelos, ya sean científicos o tecnológicos, y la realidad es otra clave para entender el 'borde que corta'. Los modelos son interpretaciones e idealizaciones del mundo natural que intentan reducir su complejidad para poder estudiarlo. Como tales, siempre serán imperfectos y con límites establecidos.
La frontera se encuentra en la ambición continua por mejorar estos modelos para que sean menos abstractos y más próximos a la realidad observada. Esto es la esencia de la investigación científica: disminuir la incertidumbre, reducir la abstracción y construir teorías o sistemas más robustos y aplicables. Algunas voces prominentes, como Yann LeCun, pionero en inteligencia artificial, han opinado que los actuales modelos de lenguaje ya están en un punto donde marcar un nuevo borde representa un reto distinto al que enfrentaban antes. Según él, es momento de que quienes estén en formación busquen nuevos caminos y enfoques que vayan más allá de las tecnologías dominantes hoy en día. Esta mirada crítica subraya que el borde cambia con el tiempo y con el contexto social y tecnológico.
