El informe del JRC examina, con foco de política pública, cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando todas las fases del trabajo científico: desde plantear preguntas y revisar literatura hasta diseñar experimentos, analizar datos y comunicar resultados. Sirve de base de evidencia para la futura Estrategia Europea de IA en la Ciencia, y sitúa la discusión en el marco del Acta de IA, la ciencia abierta y la competitividad de la UE.

Entre los hallazgos, destaca que la IA actúa como “co-científica”: acelera la generación de hipótesis, habilita laboratorios autodirigidos, procesa datos multimodales y mejora la reproducibilidad (casos profundos: predicción de estructuras de proteínas, descubrimiento de materiales y arqueología computacional). A la vez, emergen riesgos: sesgos, alucinaciones, opacidad de modelos, desigual adopción entre disciplinas y “deriva epistémica” (que la IA estreche preguntas o separe el conocimiento de su autoría humana). El cuello de botella es doble: datos e infraestructuras (HPC, repositorios abiertos, AI factories) y talento híbrido que combine dominio científico y ciencia de datos.

El informe concluye que maximizar beneficios exige tres palancas: (1) expandir ecosistemas de ciencia abierta (datos, modelos e infraestructuras), (2) invertir en cómputo y plataformas para escalar la IA responsable y (3) formar y atraer perfiles interdisciplinarios. Pide gobernanza robusta, trazabilidad y alfabetización en IA para mitigar sesgos y alucinaciones, y mantener la pericia humana en el centro del proceso científico y la confianza pública.