Pavel Rabtsevich no tiene ningún título en astronomía ni telescopio propio. Es un gestor de producto de 28 años en Tarragona, España. Lo que sí tenía era una conexión a internet, varias suscripciones a herramientas de IA y acceso gratuito a los datos de TESS, el telescopio espacial de la NASA que observa el cielo en busca de planetas desde 2018. En septiembre usó agentes de codificación con IA para examinar esos datos, y encontró una señal que podría ser un planeta que nadie había detectado.

Cómo lo hizo

TESS encuentra planetas midiendo el brillo de las estrellas. Cuando un planeta pasa por delante de su estrella, esta se oscurece ligeramente, y si la caída se repite de forma regular, puede tratarse de un planeta que orbita a su alrededor. Rabtsevich tomó los datos de un período de observación de TESS, que fue de noviembre del año pasado a principios de enero y abarcó, según sus cálculos, más de 126.000 estrellas.

Entregó los mismos datos a tres herramientas de IA: Claude Code, de Anthropic; Codex, de OpenAI; y Jev, de TypeSafe. No se trata de chatbots sino de agentes: escriben y ejecutan su propio código, descargan datos y repiten el análisis hasta que funciona. Rabtsevich les pidió que buscaran caídas regulares de brillo, redujeran la lista de candidatos y mejoraran sus propios métodos, y luego comparó lo que encontraban los distintos modelos.

El trabajo se dividió con claridad. La IA escribió y ejecutó el análisis. Rabtsevich decidió qué comprobaciones realizar, si un resultado era convincente y qué conservar.

Lo que encontró

El candidato más fuerte está alrededor de la estrella TIC 4206066, una enana de tipo K ligeramente más pequeña que el Sol, a unos 116 años luz de distancia. Cada 3,18 días la estrella se oscurece, lo que encaja con un planeta de aproximadamente 1,4 veces el tamaño de la Tierra, con un año que dura poco más de tres días y una temperatura superficial estimada en torno a los 1.000°F (unos 540°C). Una segunda señal, más débil, se repite cada 11,13 días y podría corresponder a un segundo planeta, aunque el propio Rabtsevich la califica de más tentativa.

Después intentó demostrar que se equivocaba. Con Claude Code ejecutó 74 pruebas diseñadas para refutar la hipótesis. En una de ellas, el agente usó dos conjuntos de observaciones de la estrella, incluidos datos de archivo de 2018 y 2020, para predecir cuándo debería oscurecerse en un tercero. Las predicciones se cumplieron en los tres casos.

Una prueba escrita antes de que exista la respuesta

El paso más riguroso desde el punto de vista científico vino a continuación. El 6 de octubre, Rabtsevich publicó un protocolo en Zenodo, el archivo abierto de investigación, en el que detallaba exactamente qué debería ocurrir cuando TESS vuelva a observar la estrella, en el período de observación 110, del 31 de octubre al 26 de noviembre, midiendo su brillo cada dos minutos. El documento ofrece nueve oscurecimientos previstos para la señal principal y tres para la segunda, cada uno con un margen de unos cuatro minutos.

Como las predicciones quedaron fijadas antes de que existan los nuevos datos, nadie puede ajustar la respuesta después. El protocolo también establece de antemano cuatro resultados posibles: señal confirmada, inconsistente, descartada o datos insuficientes. Rabtsevich es cauteloso sobre lo que significaría un éxito: incluso si la estrella se oscurece según lo previsto, eso por sí solo no demostraría que se trata de un planeta. Según Gizmodo, su solicitud al MIT, que gestiona las operaciones de TESS, para medir la estrella a ese ritmo de dos minutos, fue aprobada.

Lo que dicen los científicos

Kevin Hardegree-Ullman, científico investigador del Exoplanet Science Institute de la NASA, dijo a Gizmodo que encontrar una señal es la parte más fácil. Lo difícil es descartar falsas alarmas, como dos estrellas que orbitan entre sí, que pueden producir caídas similares. En su opinión, las herramientas de IA no necesariamente ayudarán en ese paso de confirmación.

Rabtsevich coincide en que una coincidencia no demuestra la causa. Dijo a Gizmodo que si la estrella se oscurece a tiempo en noviembre, "esto se vuelve mucho más serio". Hasta ahora se han catalogado más de 6.400 exoplanetas, y los candidatos de TESS han dado lugar a más de mil planetas confirmados, pero cada uno de ellos requirió astrónomos profesionales y observaciones adicionales.

Qué significa esto si usas IA para tus propios datos

Elige un agente, no un chat, para trabajar con datos reales. Un chatbot puede explicar un método. Un agente como Claude Code o Codex de OpenAI puede descargar miles de archivos, escribir el análisis, ejecutarlo, detectar el error y corregirlo. Eso es lo que permitió que una sola persona procesara datos de 126.000 estrellas.

Contrasta un modelo con otro. Rabtsevich entregó los mismos datos a tres herramientas y comparó sus respuestas. Cuando dos modelos independientes llegan al mismo resultado, es una señal más sólida que la confianza de un solo modelo.

Pide a la IA que demuestre que te equivocas. Las 74 pruebas se diseñaron para refutar la idea, no para confirmarla. El mismo enfoque sirve para una previsión de negocio o un análisis de mercado.

Escribe tu predicción antes de mirar. Publicar las predicciones de antemano es el hábito más valioso de esta historia, y funciona con cualquier IA: hace imposible ajustar la respuesta a escondidas para que encaje.

Informaremos de lo que muestre TESS después del 26 de noviembre.