La IA, entre las matemáticas y la realidad
El Instituto de Física y Tecnología de Moscú (MIPT) ha creado una nueva cátedra de base de Sber, llamada «Matemáticas de la inteligencia artificial». Su creación fue formalizada por el rector Dmitry Livanov y Olga Tsukanova, directora general adjunta de Sber para las alianzas académicas. La cátedra estará dirigida por Gleb Gusev, director general adjunto sénior responsable del desarrollo de soluciones de IA del banco.
La formación de los estudiantes comenzará en 2026-2027. En otoño de 2026 empezarán las clases los alumnos de máster y, en primavera de 2027, los estudiantes de tercer curso de grado que sigan los itinerarios «Investigación teórica en IA», «Investigación práctica en IA» y AI360. Se han reservado para ellos 45 plazas financiadas con fondos públicos.
El principal foco de la cátedra serán las áreas más prometedoras del desarrollo de las tecnologías actuales de IA. Los estudiantes aprenderán a trabajar con modelos de lenguaje de gran tamaño de nueva generación, arquitecturas de redes neuronales más eficientes y métodos de sistemas multiagente, que permiten a los modelos interactuar y aprender prácticamente sin intervención humana. Todos estos avances se apoyan en las matemáticas fundamentales: estadística aplicada, optimización, matemáticas discretas, lógica formal e incluso economía matemática.
El proceso docente se está diseñando con un planteamiento poco convencional. En lugar de clases teóricas áridas, habrá seminarios prácticos periódicos y análisis de las publicaciones científicas más recientes sobre IA, incluso de temas para los que todavía no existe un programa docente completo. Los estudiantes aprenderán a analizar artículos científicos junto con especialistas de Sber, lo que les permitirá orientarse más rápidamente en nuevos campos.
La cátedra se propone formar especialistas que no solo creen modelos, sino que entiendan dónde se convierte la ciencia fundamental en resultados empresariales concretos. Se enseñará a los futuros graduados a distinguir las modas de las perspectivas reales, plantear problemas de investigación y construir soluciones sólidas.
Olga Tsukanova destacó que las próximas generaciones de IA serán imposibles sin personas capaces de trabajar con las matemáticas en profundidad y desarrollar nuevos enfoques de investigación. Dmitry Livanov señaló que la colaboración con Sber es un paso estratégico que crea un entorno donde los conocimientos fundamentales se conectan con los retos de la industria y forman a una nueva generación de investigadores.
PEREC.RU
La nueva cátedra de Sber en el MIPT parece un escaparate para demostrar que el país se toma en serio el futuro de la IA. El texto está cargado de solemnidad sobre «ciencia fundamental» y «una generación de investigadores», pero el mensaje se entiende: sin matemáticas no hay nada que hacer.
La idea de combinar la formación con el análisis de publicaciones científicas recientes no está mal; claro que funciona allí donde los estudiantes tienen fuerzas para no ahogarse entre demostraciones. Apostar por los sistemas multiagente y los grandes modelos de lenguaje también tiene sentido, aunque da la impresión de que la cátedra intenta subirse a un tren que ya está en marcha.
La conexión entre investigación fundamental y necesidades empresariales se presenta como una innovación, pero más bien parece un intento de convencer a todos de que las matemáticas pueden dar beneficios. Tsukanova habla de la base científica de los avances; Livanov, de estrategia. Ambos están convencidos de que el futuro pertenece a quienes saben resolver ecuaciones sin perderse en los problemas reales.
En definitiva, la cátedra parece un experimento: combinar el rigor académico con los intereses corporativos. Si funciona, los estudiantes aprenderán algo útil. Si no, quedarán un escaparate bonito y una colección de seminarios que solo saldrán a relucir en las entrevistas de trabajo.
