El agente de IA de Inherent supera a Anthropic y OpenAI en investigación

Inherent, un laboratorio de IA con sede en Londres fundado por exempleados de Google DeepMind, afirma que su agente de IA Faraday superó a modelos más grandes y más conocidos de Anthropic y OpenAI en una tarea específica: reproducir de forma independiente los hallazgos de artículos científicos publicados sin conocer la respuesta de antemano. La startup salió del sigilo hace apenas unas semanas con una ronda semilla de USD 50 millones.

La replicación de artículos es también un ejercicio de formación estándar para los científicos humanos, dijo a TechCrunch el cofundador y científico jefe Edward Hughes, señalando que muchos estudiantes de doctorado comienzan así sus carreras de investigación. Superar a otros sistemas de IA no era el objetivo, según Hughes; lo que importaba era cómo Inherent construyó a Faraday. Frente a Claude Opus 4.8 de Anthropic y GPT-5.5 de OpenAI —ambos sistemas mucho más grandes y de vanguardia—, Faraday funciona sobre un modelo comparativamente diminuto llamado Qwen 3.6, de apenas 27 000 millones de parámetros.

La vara de éxito de Inherent iba más allá de la precisión: quería que Faraday demostrara “intuición investigativa”, un instinto para saber qué experimentos vale la pena realizar y cómo diseñarlos bien. Para enseñar algo tan intangible, la empresa recurre al aprendizaje por refuerzo —que premia los buenos resultados en lugar de imponer reglas explícitas—, apostando a que este enfoque generalizará mejor hacia su objetivo de largo plazo: agentes capaces de aportar en muchos campos científicos. “Siempre nos guía esa estrella polar de construir un agente científico de IA e imbuir a nuestros agentes de intuición”, dijo Hughes.

Ese enfoque también ha definido lo que Inherent decide no construir: en lugar de desarrollar su propia herramienta de programación, hizo que Faraday usara GPT-5.5 Codex de OpenAI, de forma similar a como los científicos humanos se apoyan en software existente en lugar de construir todo desde cero. La empresa también intenta evitar crear agentes que simplemente le digan a los usuarios lo que quieren oír, buscando en cambio un compañero de equipo colaborativo que regrese con sus propios hallazgos y preguntas.

Los cerca de doce empleados de Inherent trabajan todos de manera presencial en una oficina en King’s Cross, el barrio londinense que la presencia de Google DeepMind ayudó a convertir en un importante polo de IA, y la empresa planea aumentar su plantilla a entre 20 y 25 personas para fin de año. Hughes también ha sumado su voz a los llamados para poner fin al “garden leave”, la práctica en el Reino Unido de impedir que los empleados que se van se unan a una empresa rival o fundan una durante meses tras su renuncia, una restricción que dice haber sufrido él mismo y que los investigadores estadounidenses generalmente no enfrentan.

Por qué importa

Que un agente diminuto supere a modelos de escala de vanguardia en una tarea científica sugiere que la “intuición investigativa” impulsada por aprendizaje por refuerzo —y no la cantidad de parámetros— podría ser la ventaja más defendible para las startups de IA aplicada a la ciencia que compiten contra laboratorios con más financiamiento.