Si resuelves problemas de física copiando el enunciado en ChatGPT y apuntando el número que te devuelve, tengo buenas y malas noticias. La mala: hay una probabilidad muy real de que ese número esté mal y de que no te enteres hasta el examen. La buena: con la herramienta adecuada y un método de cinco minutos, esa misma IA deja de ser una lotería y se convierte en el mejor profesor particular que has tenido, disponible a las dos de la mañana y sin cobrarte 25 euros la hora.
Vamos sin rodeos. No existe "la mejor IA para física y química": existe la combinación correcta para cada tarea. Para entender conceptos, Claude y ChatGPT. Para que el número salga bien, con sus unidades y sus cifras significativas, Wolfram Alpha o ChatGPT ejecutando código. Para formular y ajustar reacciones, ChatGPT o Gemini verificando siempre contra una base de datos real. Y para dibujar moléculas o el esquema de una práctica, herramientas específicas como MolView, Chemix o ChemDraw. Aquí te doy esa combinación montada, con precios, ejemplos y el método para comprobar que lo que dice la máquina es verdad.
Vengo del software de contabilidad, donde un decimal mal puesto te lo devuelve Hacienda con recargo. Esa deformación profesional es la que traigo: me da igual que la respuesta suene bien, me importa que sea correcta y que puedas demostrarlo.
¿Por qué la física y la química se le atragantan a la inteligencia artificial?
Entiende esto antes de tocar nada, porque explica el 90% de los errores que te vas a encontrar.
Un modelo de lenguaje no calcula: predice. Cuando le pides "explícame por qué un cuerpo en caída libre tiene aceleración constante", está en su terreno. Cuando le pides "calcula la velocidad final si cae 47,3 metros desde el reposo", hace algo para lo que no fue diseñado: aritmética.
En 2026 ha mejorado mucho gracias a los modelos de razonamiento y a la capacidad de ejecutar código Python: cuando escriben un script en vez de calcular "de cabeza", el número sale bien casi siempre. El problema es que, si no se lo pides, tiran de cálculo mental probabilístico.
Hay tres modos de fallo que verás una y otra vez:
- Aritmética silenciosa. El planteamiento es perfecto, la fórmula correcta, y en el paso 4 se come un factor 2 o mueve una coma. Lo peor: lo presenta con la misma seguridad que si estuviera bien.
- Unidades zombis. Mezcla julios con calorías, pasa de kPa a atm mal, o te da una densidad en g/cm³ con el resto del problema en SI. En química el error rey es gramos frente a moles.
- Física implausible. Un coche acelerando a 340 m/s², una entalpía con el signo cambiado, un rendimiento del 140%. Un estudiante con oficio lo detecta a ojo; una IA sin sentido común físico, no.
En química se añade un cuarto: la nomenclatura inventada. Son razonablemente buenos con compuestos comunes y bastante peligrosos con orgánica de cierta complejidad: un nombre IUPAC que suena perfecto puede corresponder a una molécula que no es la que pediste.
La conclusión no es "no uses IA". Es: usa la herramienta correcta para cada parte del problema y verifica siempre el número final. El mismo criterio que aplico en cómo resolver problemas de matemáticas con IA.
Comparativa: las mejores IA para física y química en 2026
Esta es la tabla que tendría pegada en la pared si volviera a estudiar una carrera de ciencias.
| Herramienta | Precio orientativo | Para qué | Veredicto |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | Gratis limitado · Plus desde 20€/mes (consulta el precio actual) | Todoterreno: explicar, resolver, graficar, laboratorio | El más completo si activas la ejecución de código. Mi opción por defecto |
| Claude | Gratis limitado · Pro desde 20€/mes (consulta el precio actual) | Conceptos, deducciones largas, informes de prácticas | El mejor explicando el porqué y el que menos se inventa. Flojea en cálculo si no le pides código |
| Gemini | Gratis · AI Pro desde 21,99€/mes (consulta el precio actual) | Fotos de enunciados, Drive/Docs, química descriptiva | Muy bueno leyendo enunciados fotografiados. Gratis da mucho de sí |
| Wolfram Alpha | Gratis limitado · Pro desde 5-7€/mes estudiante (consulta el precio actual) | Cálculo simbólico, unidades, constantes, compuestos | No es un chatbot: es un motor de cálculo. Insustituible como verificador |
| Photomath / Gauth | Gratis con anuncios · Plus desde 10€/mes (consulta el precio actual) | Bachillerato: cinemática, estequiometría básica | Cómodo con la cámara, corto en cuanto el problema tiene chicha. No es para universidad |
| MolView / Chemix / ChemDraw | Los dos primeros gratis · ChemDraw por licencia de tu universidad | Dibujar moléculas y montajes de laboratorio | Imprescindibles para la parte visual. ChemDraw es el estándar profesional |
Y ahora, una por una, con criterio.
ChatGPT: el todoterreno, si sabes activarle el cerebro de calculadora
Su ventaja real en ciencias no es el modelo: es que puede escribir y ejecutar Python dentro de la conversación. Cálculo numérico exacto, sistemas de ecuaciones y gráficas de verdad.
La clave es una frase que deberías pegar en todos tus prompts: "resuelve ejecutando código Python, no calcules mentalmente, y comprueba las unidades con la librería pint". Con eso la tasa de error aritmético se desploma. También es el mejor con imágenes: foto al enunciado y lo interpreta bien.
Veredicto: mi opción por defecto si vas a pagar una sola suscripción, con la condición de forzar el código.
Claude: el que mejor te lo explica
Si tu problema no es que no salga el número, sino que no entiendes qué está pasando, Claude es la mejor herramienta ahora mismo. Deducciones largas, cambios de sistema de referencia, por qué aumenta la entropía, qué significa el potencial químico: sus explicaciones son más pacientes y menos propensas a inventarse un atajo falso.
Es también el más honesto: te dice "esto no lo puedo asegurar" en vez de fabricar una respuesta bonita. En ciencias eso vale oro. Su punto débil es el cálculo bruto: pídele el código.
Veredicto: el mejor para aprender y para redactar informes de prácticas.
Gemini: el rey de la foto del enunciado y del plan gratuito
Gemini tiene dos bazas concretas. Su lectura de imágenes es excelente, y buena parte de los problemas de física llegan como foto de un boletín con un dibujo de un plano inclinado. Y su versión gratuita es generosa, que para un estudiante no es un detalle menor. Suma la integración con Drive y NotebookLM para machacar el temario.
Veredicto: la mejor opción si no vas a pagar nada.
Wolfram Alpha: esto no es un chatbot, es tu red de seguridad
Para aquí un segundo: es la herramienta que casi nadie usa y la que más te va a salvar. Wolfram Alpha no genera texto: calcula, con un motor simbólico. Y hace algo que ningún LLM hace nativamente bien: gestiona las unidades como ciudadanas de primera. Escribes (3.2 kJ/mol) / (8.314 J/(mol K) * 298 K) y da el resultado adimensional correcto, sin comerse el factor 1000. balance Fe + O2 -> Fe2O3 y te ajusta la reacción. molar mass of Ca3(PO4)2 y te da la masa exacta. sulfuric acid y te da estructura, densidad, punto de ebullición y pKa.
Veredicto: insustituible como verificador. El flujo ganador es "razono con un LLM, verifico con Wolfram". Si solo pudieras usar dos herramientas, serían estas dos.
Photomath y compañía: útiles en bachillerato, insuficientes en carrera
Photomath, Gauth y similares resuelven fotografiando el enunciado, y para cinemática de bachillerato, estequiometría sencilla o disoluciones cumplen. Pero se pierden en cuanto el problema encadena varios apartados, y su diseño invita a copiar el resultado sin entender el proceso, que es justo lo que hace que suspendas.
Veredicto: válido en bachillerato como comprobación rápida. En universidad, ChatGPT o Gemini con foto hacen lo mismo y mejor.
MolView, Chemix y ChemDraw: la parte que la IA no dibuja bien
Las IA generativas siguen siendo malísimas dibujando estructuras químicas y montajes de laboratorio: te darán una imagen que "parece" un Erlenmeyer con tubos que no van a ninguna parte. No la uses jamás en un informe.
Para eso están MolView (gratis, visualiza moléculas en 3D desde el nombre o el SMILES), Chemix (gratis, esquemas de montajes con aspecto profesional) y ChemDraw, el estándar de la industria, normalmente accesible con la licencia de tu universidad.
El truco elegante: pídele al LLM el código SMILES de la molécula (el ácido acetilsalicílico es CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O), pégalo en MolView y tienes la estructura correcta en 3D en cinco segundos.
¿Qué herramienta uso para cada tarea concreta?
| Tarea | Herramienta principal | Verificación |
|---|---|---|
| Entender un concepto (entropía, campo eléctrico, resonancia) | Claude o ChatGPT | Contrapregunta con un caso extremo |
| Resolver un problema numérico de física | ChatGPT con código Python | Wolfram Alpha |
| Unidades y análisis dimensional | Wolfram Alpha | Comprobar el exponente a mano |
| Formular compuestos inorgánicos | ChatGPT o Gemini | PubChem o Wolfram |
| Ajustar reacciones químicas | Wolfram Alpha (balance ...) | Recuento manual de átomos |
| Estequiometría, molaridad, rendimiento | ChatGPT con Python | Wolfram y orden de magnitud |
| Orgánica: mecanismos y nomenclatura | ChatGPT o Claude | Siempre PubChem |
| Gráficas y ajustes de datos de laboratorio | ChatGPT con matplotlib | Excel o LibreOffice |
| Redactar el informe de prácticas | Claude | El guion del profesor |
| Dibujar el montaje experimental | Chemix | — |
Cómo resolver un problema de física con IA sin que te la cuele
Siete pasos, cinco minutos, y pasas de "a ver qué sale" a "esto está bien y lo sé".
- Transcribe el enunciado entero, sin resumir. El 80% de los errores nacen de un dato que no le diste. Si hay dibujo, súbelo.
- Pide primero el planteamiento, no el resultado. "Antes de calcular nada: dime qué principio físico aplica y qué fórmulas vas a usar."
- Exige unidades del SI en todos los pasos. "Convierte todo al SI antes de operar y escribe las unidades en cada línea."
- Fuerza el cálculo con código. "Haz el cálculo ejecutando Python. No calcules mentalmente."
- Pide el análisis dimensional final. "Comprueba que las unidades del resultado son las esperadas."
- Aplica el test de plausibilidad. ¿Un coche a 4.000 m/s? ¿Un rendimiento del 130%? Si el número te chirría, te está mintiendo.
- Verifica en Wolfram Alpha. Copia la operación final. Treinta segundos.
Y un octavo paso, el que de verdad hace que apruebes: pídele problemas similares sin solución y resuélvelos tú. "Genera tres parecidos con distinta configuración, sin resolverlos. Luego corrígeme." Ahí la IA deja de ser una muleta.
¿Te preocupa el futuro con la IA?
Descubre cómo la inteligencia artificial ha liquidado las viejas reglas del juego y qué puedes hacer tú al respecto.
Leer más sobre el libroFormular y ajustar reacciones químicas con IA: dónde sí y dónde no
La formulación es la tarea donde más gente usa IA y donde más falsos positivos hay.
Dónde funciona bien:
- Inorgánica común. Óxidos, hidróxidos, ácidos, sales binarias y ternarias: aciertan prácticamente siempre. Le pides "formula el sulfato de hierro(III)" y te da Fe₂(SO₄)₃ sin dudar.
- Ajuste de reacciones sencillas. Combustiones, neutralizaciones, precipitaciones.
- Explicar el porqué. Por qué ese número de oxidación, por qué esa sal es insoluble, por qué esa reacción es redox. Aquí brillan.
Dónde falla y te la juegas:
- Redox complejas en medio ácido o básico. El método del ion-electrón tiene muchos pasos y ahí se pierden. Verifica contando átomos y cargas a mano, o usa
balanceen Wolfram Alpha. - Nomenclatura orgánica con varios sustituyentes. Aquí te inventan compuestos que suenan perfectos y no existen. Regla de oro: todo nombre IUPAC de orgánica se contrasta en PubChem antes de escribirlo en un examen o un informe. Si no aparece la molécula que esperabas, se lo ha inventado.
- Estequiometría con reactivo limitante y varios pasos. Se equivoca al arrastrar moles. Pide el cálculo con Python y una tabla explícita.
El flujo que recomiendo: el LLM plantea y explica, Wolfram ajusta y calcula, PubChem confirma la identidad del compuesto. Tres herramientas, ninguna de pago obligatorio.
Prácticas de laboratorio: aquí la IA sí que te ahorra horas de verdad
La parte infravalorada: el informe es donde más tiempo pierdes y donde la IA aporta más con menos riesgo, porque el contenido crítico (tus datos) lo pones tú.
- Tratamiento de datos. Sube la tabla de medidas y pide un ajuste por mínimos cuadrados con su coeficiente de correlación, la gráfica en matplotlib y la interpretación de la pendiente. Dos minutos frente a dos horas de Excel.
- Propagación de incertidumbres. La joya. Dale la fórmula y las incertidumbres de cada medida y pide la propagación por derivadas parciales, con las cifras significativas correctas. Tedioso y mecánico: justo lo que la máquina hace mejor.
- Discusión de errores. "Dame cinco fuentes de error sistemático plausibles en esta práctica de calorimetría y cómo se minimizarían."
- Seguridad. Pregunta por las frases H y P y los pictogramas GHS de los reactivos, y contrasta luego con la ficha real.
Lo que no debes hacer: pedirle que invente datos experimentales. Además de ser fraude académico, se detecta con una facilidad pasmosa: son demasiado perfectos, el ajuste da un R² de 0,9999 y nadie mide así de bien.
Fiabilidad real: el checklist de 60 segundos
Antes de dar por bueno cualquier resultado que te dé una IA, pasa estos cinco filtros:
- ¿Las unidades del resultado son las que deberían ser? Si buscabas una fuerza y sale algo en m/s, alto.
- ¿El orden de magnitud tiene sentido? Estima a ojo antes de mirar. Si esperabas decenas y te da millones, hay un error de conversión.
- ¿El signo es coherente? Trabajo, entalpía, energía potencial: los signos son el error más frecuente en termodinámica.
- ¿Coincide con Wolfram Alpha?
- ¿Puedes reproducirlo tú, a mano, con la calculadora? Si no puedes, no lo entiendes, y en el examen no habrá IA.
Ese último punto separa a quien usa la IA para aprender de quien la usa para engañarse. Lo desarrollo a fondo en IA para estudiantes universitarios, porque el problema de fondo no es técnico, es de hábito.
Los tres errores que veo una y otra vez
Uno: pedir el resultado en vez del razonamiento. "Resuélveme este problema" produce un número. "Explícame cómo se plantea y luego resuélvelo" produce aprendizaje. Cuesta lo mismo escribirlo.
Dos: usar una sola herramienta para todo. Un chatbot sin verificación es un compañero muy elocuente que a veces se equivoca con total seguridad.
Tres: no contrastar la química. En física, un error se ve porque el número chirría; en química, un compuesto mal formulado parece razonable. Ahí hace falta más disciplina.
Si llevas matemáticas en paralelo, el criterio es parecido: lo tienes en la mejor IA para matemáticas.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la mejor IA para física en 2026?
Para problemas numéricos, ChatGPT ejecutando código Python y verificado con Wolfram Alpha. Para entender la teoría, Claude. Si no vas a pagar nada, Gemini con la foto del enunciado. La combinación LLM más Wolfram es lo que marca la diferencia frente a usar un chatbot a pelo.
¿Se puede resolver un problema de física con IA de forma fiable?
Sí, si fuerzas tres cosas: que convierta todo al Sistema Internacional antes de operar, que calcule ejecutando código en vez de mentalmente, y que compruebe el análisis dimensional del resultado. Con esas condiciones la fiabilidad en nivel universitario es alta. Sin ellas, es una lotería.
¿Qué IA es mejor para formular en química?
Para inorgánica común, ChatGPT y Gemini van sobrados. Para ajustar reacciones, Wolfram Alpha con el comando balance es más fiable que cualquier chatbot. Para orgánica, plantea con el LLM pero verifica el nombre o la estructura en PubChem: es donde más compuestos se inventan.
¿Wolfram Alpha es mejor que ChatGPT para ciencias?
Son cosas distintas y se complementan. Wolfram calcula con motor simbólico y no falla en aritmética ni en unidades, pero no explica nada ni interpreta un enunciado. ChatGPT entiende el problema y te lo explica, pero puede fallar en el cálculo. Úsalos juntos: uno razona, el otro verifica.
¿Puedo usar la IA para hacer el informe de prácticas?
Para el tratamiento de datos, la propagación de incertidumbres, las gráficas y la redacción, sí, y te ahorra horas. Para inventar datos experimentales, no: es fraude académico y se detecta fácil porque los datos sintéticos son sospechosamente perfectos.
¿Photomath sirve para la universidad?
Poco. Cumple en bachillerato con cinemática, estequiometría básica o disoluciones, pero se pierde cuando el problema encadena apartados o exige interpretar un contexto físico. En universidad, ChatGPT o Gemini con una foto hacen lo mismo, mejor y con explicación.
En resumen
La IA no va a aprobarte física ni química. Lo que hace, bien usada, es quitarte el trabajo mecánico y darte un profesor infinitamente paciente al que preguntar lo mismo cinco veces sin que ponga cara rara.
Móntate el kit: un LLM para razonar (Claude o ChatGPT), Wolfram Alpha para verificar, PubChem para la química y MolView o Chemix para lo visual. Coste real: cero euros con planes gratuitos, unos 20 al mes completo. Y siempre la misma disciplina: la máquina plantea, tú compruebas.
Porque el día del examen, delante del folio, la única IA disponible vas a ser tú.
