El documento de 166 páginas que OpenAI publicó a comienzos de septiembre sobre el problema de Navier-Stokes no copió el trabajo de dos matemáticos, como se llegó a sostener: es un enfoque distinto. Los primeros relatos —incluido el de la propia empresa— apuntaban a que el modelo interno que produjo la prueba había seguido el camino ideado por los matemáticos españoles Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa. Con el paso de las semanas, varios grupos de expertos que diseccionan el texto han llegado a otra conclusión.

El origen de la polémica fue un parecido de superficie. El matemático Tristan Buckmaster, de la Universidad de Nueva York, había pasado buena parte del último año empleando modelos de lenguaje en ese mismo programa, junto a Levent Alpöge, empleado de Anthropic. Cuando OpenAI anunció una prueba que parecía apoyarse en su avance y luego superarlo, la pareja lo denunció públicamente. La semejanza entre ambos métodos, sin embargo, ahora se antoja solo epidérmica.

«Cuando entras en los detalles, es un enfoque diferente», resume Gonzalo Cao-Labora, matemático de la EPFL, el instituto federal suizo. La frase, recogida por Scientific American, es lo más cerca que ha llegado la comunidad de un veredicto. Los expertos que trabajan sobre el documento coinciden en que el trabajo es más extraño —y más propio— de lo que la primera lectura sugería.

La historia importa menos por quién tiene razón que por lo que revela. Navier-Stokes es uno de los problemas del milenio: entenderlo vale un millón de dólares. Que un modelo de lenguaje haya producido una prueba que la comunidad lleva meses descifrando, y que en el proceso se haya cruzado un conflicto público entre compañías rivales, describe un cambio de régimen en las matemáticas. El debate ya no es si la IA puede aportar, sino cómo se acredita, se revisa y se discute un resultado que nadie escribió del todo.

Nuestra lectura: la revisión por pares necesita un manual nuevo. El episodio muestra que el viejo mecanismo —un autor humano, un árbitro, una revista— no da abasto con artefactos de esta clase. Hay matemáticos reconstruyendo a mano una prueba de 166 páginas que quizá no entiendan hasta el año que viene. La pregunta pendiente no es si OpenAI resolvió Navier-Stokes, sino cómo se verificará a partir de ahora cualquier resultado que ni siquiera su autor sabe explicar.

Fuentes
Scientific American: la prueba no es lo que se creía (13-oct-2026)
New Scientist: OpenAI tradujo mal las matemáticas a código
Aipost (Telegram): la prueba puede ser más original de lo pensado

Crédito de la imagen: Imagen abstracta de un fluido con el logotipo de OpenAI. Imagen de [Scientific American](https://www.scientificamerican.com/article/openais-blockbuster-navier-stokes-proof-isnt-what-we-thought-it-was/).