Este artículo presenta un novedoso método de síntesis asistida por computadora que imita el razonamiento químico experto mediante el uso de modelos de lenguaje a gran escala (LLM). En lugar de utilizar los LLM para manipular directamente las estructuras químicas, aprovechamos su capacidad para evaluar estrategias químicas y guiar los algoritmos de búsqueda hacia soluciones químicamente significativas. Demostramos este paradigma mediante dos tareas fundamentales: planificación retrosintética con enfoque estratégico y elucidación de mecanismos. En la planificación retrosintética, especificamos la estrategia sintética deseada en lenguaje natural (desde estrategias de grupo protector hasta evaluaciones generales de viabilidad) y utilizamos búsquedas tradicionales o guiadas por LLM mediante árboles de Monte Carlo para encontrar vías que satisfagan estas restricciones. En la elucidación de mecanismos, los LLM combinan principios químicos con exploración sistemática para guiar la búsqueda de mecanismos de reacción plausibles. Este método es robusto en una amplia gama de tareas químicas, y los modelos recientes de mayor tamaño demuestran un razonamiento químico cada vez más sofisticado. Este trabajo presenta un nuevo paradigma para la química asistida por computadora que combina la comprensión estratégica de los LLM con la precisión de las herramientas químicas tradicionales, abriendo la posibilidad de sistemas químicos automatizados más intuitivos y potentes.
