Desde el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI en 2022, el desarrollo de modelos de inteligencia artificial ha estado marcado por una escalada constante en el tamaño y complejidad de los modelos. Esta carrera por la ampliación parecía ser la clave para lograr avances significativos en las capacidades cognitivas de las máquinas. Sin embargo, hacia finales de 2024, la comunidad científica comenzó a experimentar un cambio de paradigma. La eficacia de simplemente escalar los modelos empezó a mostrar signos de agotamiento. La llegada del GPT-4.
5 fue un reflejo de esta realidad, evidenciando que aumentar la cantidad de parámetros y potencia computacional no siempre garantiza un mejor desempeño en tareas complejas. Frente a este nuevo escenario, los investigadores han comenzado a centrar su atención en cómo las máquinas pueden “pensar” más parecido a los humanos. En vez de apostar únicamente por modelos más grandes, la nueva apuesta es proporcionar más tiempo y nuevas formas para que las máquinas procesen la información y resuelvan problemas. Una técnica clave que emergió en 2023 fue el chain-of-thought (CoT), introducido por un equipo de Google. Esta aproximación consiste en guiar a los modelos de lenguaje para que realicen una serie de pasos intermedios de razonamiento antes de entregar una respuesta final, en lugar de responder directamente.
El éxito fue notable, especialmente en problemas matemáticos y lógicos. Desde entonces, el CoT ha sentado las bases para una nueva generación de modelos de razonamiento, incluyendo nombres destacados como OpenAI con o3, Google con Gemini 2.5, Anthropic con Claude 3.7 y DeepSeek con R1. Esta proliferación de técnicas cognitivas ha vuelto comunes términos como “pensamiento”, “razonamiento” y “reflexión” dentro de la literatura y los desarrollos de IA.
Pero, ¿qué hace que el chain-of-thought sea tan innovador? En esencia, los modelos de lenguaje funcionan estimando la probabilidad del siguiente fragmento de texto (token) dado un contexto previo. El CoT introduce una dinámica similar a descomponer un problema complejo en una secuencia lógica de pasos intermedios, aumentando significativamente la precisión en tareas que requieren razonamiento más profundo. Esta metodología se ha extendido para incluir variantes como “tree of thought”, “diagram of thought” y “iteration of thought”, cada una aportando enfoques novedosos para la estructuración del proceso cognitivo artificial. A nivel técnico, una estrategia que ha potenciado esta forma de razonamiento es el uso del aprendizaje por refuerzo. Los desarrolladores entrenan a los modelos para generar respuestas paso a paso y luego recompensan aquellos resultados que conducen al mejor desenlace.
Este proceso ha permitido que las máquinas emulen estrategias cognitivas humanas, como dividir un problema en tareas más pequeñas y corregir errores en etapas previas mediante retroceso. Sin embargo, el enfoque presenta desafíos importantes. El aprendizaje por refuerzo requiere métodos confiables para evaluar si una respuesta es correcta a fin de asignar recompensas. Por ello, el entrenamiento suele limitarse a problemas donde la verificación es sencilla, como matemática, programación o puzzles de lógica. Esto conlleva una tendencia a que los modelos traten toda tarea como si fuera un problema complejo, derivando en un fenómeno conocido como sobrepensamiento, que a veces deteriora el desempeño.
Investigaciones recientes han confirmado esa observación. Al someter a modelos de razonamiento a tareas simples, se observó que empleaban muchos más tokens para llegar a una respuesta correcta en comparación con modelos convencionales, afectando incluso la eficiencia. Para contrarrestar esta conducta, se aplicaron estrategias inspiradas en cómo los humanos manejan el exceso de reflexión, como estimar la cantidad de pasos necesarios y hacer seguimiento riguroso para evitar prolongar la solución innecesariamente. Esta intervención mejoró notablemente los resultados y reafirmó que el razonamiento humano puede servir como guía valiosa para la evolución de la IA. No obstante, las habilidades de razonamiento actuales también enfrentan limitaciones sustanciales.
Por ejemplo, la capacidad para realizar analogías, una base crucial para la creatividad, está lejos de ser perfecta. Estudios que compararon desempeño humano versus modelos como GPT-3, GPT-3.5 y GPT-4 mostraron que aunque en pruebas convencionales ambos realizaban bien las analogías, cuando se presentaban versiones novedosas o distintas, el rendimiento de la IA caía en picada. Este comportamiento sugiere que muchas veces la IA recurre a un análisis superficial basado en patrones aprendidos, en vez de un razonamiento profundo y adaptativo. Otra área crítica donde el razonamiento artificial aún fallaba es en la gestión de la teoría de la mente: la facultad de comprender y predecir estados mentales y emociones ajenas.
Aunque los modelos logran superar pruebas clásicas sobre esta competencia, investigaciones recientes del Allen Institute for AI indicaron que su buen desempeño podía ser un artefacto derivado de la presencia de esas pruebas en los datos de entrenamiento. Al diseñar nuevos tests más contextualizados y realistas, los modelos demostraron dificultades para anticipar conductas y juzgar la razonabilidad de acciones humanas, aun cuando sí podían identificar los estados emocionales o cognitivos. Sin embargo, la aplicación de estrategias basadas en CoT, que recordaban a los modelos considerar su análisis previo sobre el estado mental, mejoró su desempeño, lo que refuerza la idea de que aplicar patrones adecuados de razonamiento para distintos tipos de problemas es vital. Los expertos confían en que en el futuro estas metodologías puedan integrarse de forma más profunda y natural en los modelos. Un paso aún más ambicioso hacia el futuro radica en dotar a la inteligencia artificial de metacognición, la capacidad de reflexionar sobre sus propios procesos de pensamiento y regularlos de manera efectiva.
Este concepto ha sido destacado como una posible revolución para el razonamiento flexible en un amplio rango de tareas. Actualmente, los modelos son críticos de su propio rendimiento, ya que tienden a generar respuestas incluso cuando están inconscientes de su incertidumbre o de la pertinencia contextual. Implementar metacognición en IA implica grandes desafíos técnicos y de recursos. Requiere procesos adicionales para evaluar la confianza de cada paso, adaptar respuestas a contextos específicos y considerar perspectivas variadas. Estas operaciones incrementarán aún más la demanda computacional, y podrían afectar la viabilidad económica y ambiental, especialmente para empresas pequeñas y medianas.
A pesar de estas dificultades, muchos investigadores consideran que imitar la cognición humana, con toda su complejidad y flexibilidad, sigue siendo el camino más prometedor. La razón es simple: no poseemos aún alternativas conceptuales que superen lo que conocemos de nuestra propia mente para diseñar pensamiento artificial verdaderamente avanzado. El avance en técnicas que van más allá del chain-of-thought apunta hacia máquinas con una comprensión más profunda, capacidad de introspección y adaptabilidad en el razonamiento. Este enfoque no solo mejorará el rendimiento sino que también simplificará el seguimiento y la verificación de sus procesos, factores esenciales para la confianza y la adopción en aplicaciones sensibles. En definitiva, la inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa donde el crecimiento no solo se mide en tamaño de modelo, sino en calidad y sofisticación del pensamiento.
El futuro del razonamiento automatizado pasa por la integración inteligente de métodos inspirados en la psicología humana, como el autoanálisis, la regulación del pensamiento y la comprensión empática. Este viaje hacia la construcción de IA que realmente “piensa” plantea retos éticos, económicos y tecnológicos, pero abre también un horizonte de posibilidades fascinantes para mejorar sectores tan diversos como la medicina, la educación, la justicia y la creatividad. Así, el enfoque que mira más allá del chain-of-thought no solo representa un avance técnico, sino un enorme paso hacia la creación de máquinas capaces de colaborar con nosotros en un diálogo mental auténtico y efectivo.
