Investigando la investigación

Hoy conversamos con Guillermo Restrepo, investigador en el Instituto Max Planck de matemáticas en las ciencias, cuyo trabajo combina química, matemáticas, historia y filosofía de la ciencia. La conversación gira en torno a entender la química no solo como una práctica experimental, sino como una forma de conocimiento que plantea preguntas conceptuales, sociales y éticas.

Uno de los ejes principales es la filosofía de la química, entendida como una rama de la filosofía de la ciencia que analiza qué hace única a la química y cómo se relaciona con otras ciencias como la física o la biología. Frente al enfoque habitual del químico, centrado en sintetizar sustancias, esta perspectiva introduce cuestiones más amplias, como el impacto social de los materiales, las implicaciones éticas de la investigación o la naturaleza de conceptos como sustancia o reacción. También se discute si la química puede reducirse a la física o si posee una autonomía conceptual propia.

Se aborda por qué estas preguntas no suelen formar parte del día a día científico. Restrepo señala que la historia de la química, especialmente desde el siglo XIX, ha estado marcada por una fuerte presión por producir resultadossustancias, lo que ha orientado la formación hacia objetivos prácticos. Esto, junto con la creación de comunidades académicas separadas, ha generado una distancia entre científicos y filósofos.

Otro tema clave es la tensión entre especialización e interdisciplinariedad. Aunque la especialización ha permitido grandes avances, también ha fragmentado el conocimiento. Se plantea la necesidad de enfoques más integradores que permitan conectar disciplinas y recuperar una visión más global de la ciencia.

Una parte relevante del episodio se centra en el trabajo de Restrepo sobre la tabla periódica. A partir de datos empíricos y herramientas matemáticas, propone entenderla como una estructura basada en relaciones de semejanza y de orden entre elementos. Este enfoque permite interpretarla como una estructura matemática, similar a una red, y conecta con intuiciones ya presentes en el trabajo de Mendeleev.

También se discuten estudios históricos que muestran una paradoja: el conocimiento químico crece de forma exponencial, pero su diversidad disminuye. La investigación se concentra en unos pocos elementos, lo que refleja sesgos tanto científicos como sociales. Este problema se extiende a la inteligencia artificial, que tiende a reproducir esos mismos patrones si se entrena con datos poco diversos.

En la parte final, se explora su trayectoria personal y su forma de investigar, basada en la curiosidad y en conectar ideas de distintas disciplinas. Muchas de sus ideas surgen fuera de la química, al interactuar con otras áreas o contextos.

Como cierre, se subraya la importancia de la divulgación. Generar conocimiento no es suficiente si no se comunica de forma comprensible. El valor de la ciencia depende también de su capacidad para ser compartida.

Para más información sobre su trabajo, puedes consultar su web https://sites.google.com/site/guillermorestrepo/Home y su perfil en Google Scholar https://scholar.google.com/citations?user=b4CW5CEAAAAJ&hl=en, o contactarle en [email protected].

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Investigar está en todo, pero transformar ideas en contenido no siempre es un proceso directo. En este episodio abordo un problema muy común: el bloqueo a la hora de escribir o crear, esa sensación de quedarte frente a la página en blanco sin saber cómo empezar o cómo avanzar.

La causa principal de este bloqueo no suele ser técnica, sino conceptual: no tener las ideas claras. Podemos tener habilidades de escritura o experiencia, pero si no sabemos exactamente qué queremos decir, es muy difícil construir algo sólido.

A esto se suma un segundo factor frecuente: la sensación de desbordamiento ante proyectos grandes. Incluso cuando las ideas están más o menos definidas, el tamaño del contenido (como un artículo científico o un informe extenso) puede generar fricción y dificultar el arranque.

A partir de aquí, planteo dos formas extremas de abordar este problema. La primera es el enfoque “a las bravas”: empezar a escribir sin planificación previa, volcando todo lo que se tenga en mente y confiando en que la estructura aparecerá a través de iteraciones sucesivas de corrección, recorte y mejora.

Este enfoque funciona especialmente bien en contenidos cortos o familiares, donde ya existe una estructura implícita (como en el caso de un email). Sin embargo, en contenidos más complejos puede resultar ineficiente, ya que obliga a reconstruir varias veces el texto hasta encontrar una forma coherente.

En el extremo opuesto está el enfoque basado en estructura. Aquí no se empieza a escribir hasta tener clara una escaleta simple con los puntos clave que se quieren tratar. Esa estructura actúa como un mapa que guía todo el proceso posterior.

La clave es mantener esa estructura lo más compacta posible al principio, evitando convertirla en texto. A partir de ahí, el trabajo consiste en desarrollar cada parte de forma progresiva, lo que reduce la fricción y permite avanzar con mayor control.

Este enfoque es especialmente útil en contenidos largos o técnicos, como artículos científicos o libros, donde es necesario organizar muchas ideas. En estos casos, la estructura puede refinarse por niveles, descomponiendo cada sección en subapartados cada vez más específicos.

Sin embargo, no todos los contextos requieren este nivel de planificación. En contenidos más abiertos o creativos, la estructura puede no existir al inicio y emerger durante el propio proceso de creación mediante iteración.

En la práctica, muchas veces se utiliza un enfoque intermedio. Este episodio es un ejemplo: partiendo de una estructura mental básica (plantear el problema, analizarlo y proponer soluciones), el contenido se ha desarrollado de forma progresiva sin un guion detallado escrito previamente.

Este enfoque híbrido combina dirección inicial con flexibilidad durante la ejecución, aunque también tiene limitaciones, como el riesgo de olvidar ideas o perder precisión si no hay revisión posterior.

En definitiva, el bloqueo frente a la página en blanco no es tanto un problema de escritura como de claridad y de enfoque. Definir qué se quiere decir y decidir cómo estructurarlo son los dos pasos clave para poder avanzar en cualquier tipo de contenido.

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Si eres investigador y piensas que “vender” tu investigación no va contigo, este episodio es para ti. Porque hay algo que conviene asumir: si quieres que tu investigación avance más allá del laboratorio, vas a necesitar conectar con empresas. No es solo una cuestión económica, es una cuestión de impacto.

Una estrategia habitual para encontrar partners es el contacto directo, empresa a empresa. Funciona, pero tiene un problema claro: no es escalable. Requiere tiempo, esfuerzo y entrar en dinámicas de ventas y negociación que muchos investigadores no dominan o directamente evitan.

En este episodio planteo una alternativa mucho más eficiente: los eventos de partnering. Son espacios diseñados para conectar investigadores, empresas e inversores en pocos días, concentrando múltiples reuniones con organizaciones que ya tienen predisposición a colaborar.

Comparto mi experiencia reciente en BioEurope Spring 2026 (Lisboa), un evento internacional con más de 1.500 participantes. El funcionamiento es sencillo: accedes a una plataforma de matching, filtras perfiles según tus intereses y solicitas reuniones. Si hay interés mutuo, se agenda automáticamente un encuentro de 30 minutos durante el evento.

En nuestro caso, acudimos con un objetivo claro: encontrar partners para avanzar un proyecto en oncología hacia ensayos clínicos, una fase donde la colaboración con empresa es imprescindible. A partir de ahí, identificamos compañías relevantes, enviamos mensajes muy concisos explicando qué hacemos y qué buscamos, y cerramos reuniones.

Aquí hay una clave importante: la claridad. Tanto en los mensajes como en las reuniones, necesitas un pitch muy directo (2–3 minutos) donde se entienda rápidamente qué ofreces y qué necesitas. No es el lugar para presentaciones largas ni exceso de detalle técnico.

Durante las reuniones pueden surgir oportunidades inesperadas, pero también es fácil perder tiempo si no se va preparado. Es fundamental revisar previamente la empresa, entender su actividad y evitar compartir información confidencial sin acuerdos previos. Si hay interés real, los siguientes pasos (como NDAs) deben moverse rápido.

También es importante gestionar bien la parte económica: si estás explorando servicios, intenta obtener al menos un rango de precios durante la reunión. Y si te ofrecen algo, pide siempre validación: casos reales, resultados o evidencia.

Además de las reuniones, estos eventos ofrecen otras oportunidades: stands de empresas donde interactuar sin cita previa y presentaciones donde startups explican su tecnología y buscan inversión, mostrando claramente cómo conectan ciencia y negocio.

En definitiva, los eventos de partnering son una herramienta muy potente para cualquier investigador que quiera llevar su trabajo más lejos, permitiendo acceder de forma mucho más eficiente a partners que de otra manera serían difíciles de alcanzar.

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En este episodio retomo una idea que llevaba tiempo rondándome: hasta qué punto los procesos de investigación, creación y composición musical comparten una misma lógica de fondo. No tanto a nivel superficial, sino en cómo se generan, organizan y conectan las ideas. A partir de mi experiencia reciente volviendo a Ableton Live, un software de producción musical que permite crear, editar y combinar sonidos mediante loops y pistas, utilizo la creación musical como un laboratorio para observar estos procesos en acción.

El punto de partida es el modo sesión de Ableton, que permite trabajar de forma no lineal, combinando elementos en tiempo real. Esto introduce una improvisación que no es completamente libre, pero tampoco está encorsetada. El problema aparece cuando queremos que esa exploración tenga sentido: demasiadas opciones pueden bloquear el avance. Para evitarlo, propongo un método iterativo basado en reducir la complejidad, empezar con pocos elementos, explorar combinaciones, seleccionar las que funcionan y dejar reposar el material antes de tomar decisiones.

A partir de esas combinaciones surgen bloques principales que luego se ordenan en el tiempo. La estructura no se define al inicio, sino que emerge después. El siguiente paso es trabajar las transiciones entre esos bloques, que son las que realmente dan coherencia al conjunto. Una vez construido ese esqueleto, se añaden nuevas capas y se refina el resultado en ciclos sucesivos, con cuidado de no caer en el perfeccionismo infinito.

Este proceso conecta directamente con la escritura y, en general, con la generación de ideas. También con metodologías como Zettelkasten, donde pequeñas unidades se combinan para formar estructuras más complejas. La idea de fondo es clara: crear no es tanto partir de cero como diseñar un sistema que facilite conexiones interesantes dentro de un marco con ciertas restricciones.

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En este episodio parto de una idea bastante simple: la investigación no está aislada de nada, ni de la imaginación ni de los personajes ficticios. De hecho, muchas veces pensamos mejor cuando somos capaces de ponerle “caras” a procesos mentales que en realidad son abstractos. Por eso empiezo con algo muy reconocible, ese ángel y ese demonio que aparecían en los dibujos cuando había que tomar una decisión. No es tanto por lo psicológico, sino por lo práctico: ya desde pequeños hemos aprendido a representar conflictos internos con figuras.

A partir de ahí doy un paso más y entro en el síndrome del impostor, que en el fondo es otra versión de esas voces, pero más sofisticada y bastante más incómoda. Aquí ya no hay equilibrio entre dos opciones, sino una voz dominante que nos hace dudar continuamente de nosotros mismos. Y lo interesante es que esta voz no hay que invocarla, aparece sola. Todos la conocemos y, aunque en algunos contextos sabemos gestionarla mejor que en otros, suele ser más un freno que una ayuda.

Y entonces introduzco el tercer “personaje”, que es el núcleo del episodio: el famoso Revisor 2. Algo que empieza como meme pero que en realidad refleja muy bien una experiencia común en investigación. Ese revisor que te cuestiona todo, que encuentra problemas donde no los habías visto y que, en el peor de los casos, te complica bastante la vida. Pero precisamente por eso, porque es incómodo, puede ser útil si sabemos cómo integrarlo.

La idea que propongo es bastante directa: ¿por qué no traer ese Revisor 2 a nuestro propio proceso de trabajo? Es decir, cuando estamos escribiendo, diseñando un experimento o desarrollando una idea, parar un momento e invitar a esa voz crítica. No como algo destructivo, sino como una herramienta para detectar huecos, errores o supuestos que estamos dando por buenos sin cuestionarlos. Es una forma de introducir crítica antes de que venga de fuera.

Ahora bien, esto no es gratis. Igual que un revisor externo puede pasarse de la raya, nuestro Revisor 2 interno también puede hacerlo. Puede hacernos perder tiempo, sobredimensionar problemas o incluso desviarnos de lo que realmente queríamos hacer. Por eso la clave no es solo invocarlo, sino aprender a responderle. Filtrar, aceptar lo que aporta valor y descartar lo que no tiene sentido.

Y aquí hay un punto que me parece importante: visualizarlo ayuda. Ponerle forma, nombre o incluso asociarlo a alguien concreto hace que ese proceso sea más manejable. Deja de ser una autocrítica difusa y pasa a ser casi un diálogo. Y eso, en la práctica, facilita mucho integrarlo en el día a día de la investigación.

En el fondo, el mensaje es bastante sencillo: todos tenemos ya voces internas, algunas más útiles que otras. El síndrome del impostor no lo elegimos, pero el Revisor 2 sí podemos decidir cuándo y cómo utilizarlo. Y si se usa bien, puede convertirse en una herramienta bastante potente para mejorar cómo pensamos y cómo investigamos.

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Episodios relacionados: 379, 374, 372, 370

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