Desde 2022 hasta 2025, hemos visto una evolución fulgurante en la inteligencia artificial generativa. Pero en este último año, algo ha empezado a cambiar. Durante mucho tiempo, el mantra fue “más parámetros = mejor rendimiento”. Hoy, la atención se centra en un objetivo más ambicioso: la capacidad real de razonar.
¿Por qué ya no basta con escalar?
Modelos como GPT-4 y Claude 3 Opus demostraron que el tamaño no garantiza sentido común. Aunque son capaces de generar texto sofisticado, fallan en razonamientos lógicos encadenados, operaciones matemáticas o inferencias más abstractas. A esto se suma el coste energético y económico de escalar sin límites. Entrenar un modelo como GPT-5 requiere recursos comparables a lanzar un satélite.
Nace un nuevo paradigma: inteligencia cooperativa
La respuesta no está en hacer un solo modelo más grande, sino en coordinar múltiples modelos especializados, como ocurre en arquitecturas de agentes o entornos multi-RAG. En este nuevo paradigma, un modelo planifica, otro busca información, otro razona paso a paso y otro genera la respuesta final. Se trata de un sistema cognitivo distribuido.
Esto mejora no solo la precisión, sino también la auditabilidad. En vez de tener una “caja negra” que genera una respuesta, puedes ver qué parte del sistema contribuyó con qué parte del razonamiento.
Ejemplos prácticos
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CrewAI y LangGraph permiten diseñar flujos de trabajo con varios agentes especializados.
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AutoGen de Microsoft permite delegar tareas específicas a submodelos, como validar cálculos, generar código o traducir instrucciones.
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Claude, por ejemplo, ha demostrado capacidades de razonamiento sofisticadas en planificación de tareas y debates éticos, gracias a su enfoque orientado al diálogo reflexivo.
¿Qué implicaciones tiene esto?
Si 2023 fue el año del lenguaje, y 2024 el de la multimodalidad, 2025 será recordado como el año en que la IA comenzó a razonar con mayor rigor. Esto no solo cambia el desarrollo técnico, sino también las expectativas de los usuarios, que ahora esperan explicaciones claras, consistentes y verificables de las IAs que usan.
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