Imagina un mundo en el que las máquinas no solo calculan, sino que también razonan de forma análoga a un ser humano: resolviendo ecuaciones complejas, demostrando teoremas o generando código impecable al instante.
Hoy día, este sueño es una realidad gracias a los modelos de IA de razonamiento, que se han consolidado como herramientas imprescindibles en ámbitos tan diversos como la investigación matemática o la programación avanzada.
Sin embargo, un reciente informe de Epoch AI, una organización sin ánimo de lucro dedicada a la investigación de tendencias en inteligencia artificial (IA), alerta de que el ritmo exponencial de progreso podría estancarse antes de lo esperado.
Mientras algunos expertos vislumbran un próximo “techo” computacional y económico, otros, como Sam Altman de OpenAI, siguen apostando por nuevas innovaciones. ¿Estamos a las puertas de una desaceleración o simplemente afrontamos un bache temporal?
Sigue leyendo y descubre qué es lo que podría frenar estos avances, las promesas que aún mantienen el optimismo y las vías de investigación que pretenden sortear las barreras actuales.
¿Por qué podría frenarse el avance?
Epoch AI sostiene que la escalada en recursos necesarios para entrenar modelos de razonamiento está alcanzando niveles insostenibles.
Por ejemplo, para pasar del modelo o1 al o3, OpenAI invirtió aproximadamente diez veces más potencia de cálculo, concentrada en fases de refinamiento mediante aprendizaje por refuerzo.
Si esta trayectoria continúa, se estima que el desarrollo de las siguientes generaciones podría superar los 1000 millones de euros en 2027, una cifra que pone en jaque los márgenes de cualquier laboratorio de investigación.
Límites de infraestructura
La producción de semiconductores y la disponibilidad de energía eléctrica son dos cuellos de botella críticos. Los centros de datos ya consumen un porcentaje elevado de la energía global, y la fabricación de chips avanzados se enfrenta a restricciones de suministro y costes crecientes.
Según Epoch AI, para alcanzar los objetivos de 2030 harían falta hasta 2·10²⁹ FLOP, una magnitud que supera con creces la actual capacidad instalada en la actualidad.
Rendimientos decrecientes
Las “leyes de escalado” tradicionales indican que cada incremento de potencia o parámetros produce mejoras en rendimiento que siguen una curva de rendimientos decrecientes.
Es decir, a medida que el modelo y el cómputo crecen, la ganancia por unidad extra de recurso va disminuyendo, haciendo cada avance más costoso y menos rentable.
Los modelos de razonamiento han dependido de escalar tanto el tamaño como el cómputo (y también el tiempo de inferencia) para batir récords en benchmarks especializados. Epoch AI y otros análisis proyectan que, dentro de poco, ya no compense escalar solo añadiendo potencia de cálculo.
¿Qué nos prometen los modelos de razonamiento?
En la parte anterior hablamos de por qué podríamos llegar a un freno (costes, infraestructuras, rendimientos decrecientes). Así que es el momento de recordar por qué invertimos tanto en estos modelos.
Soluciones a problemas complejos
Pese a las sombras, los avances han sido sorprendentes. Modelos como o3 o DeepSeek-R1 pueden:
- Demostrar teoremas matemáticos de complejidad moderada en minutos, una tarea que antes requería semanas de trabajo humano.
- Generar código con un nivel de corrección que roza el 90 % en plataformas como LeetCode o GitHub Copilot.
- Resolver problemas de lógica y procesar cadenas de razonamiento largas con coherencia.
Estas capacidades están transformando sectores como la investigación académica, la ingeniería de software y el análisis cuantitativo.
Automatización cognitiva
Se estima que, para 2027, estos modelos podrán superar a los mejores matemáticos en pruebas de teoremas con una probabilidad de alrededor del 60 %. Esto abre la puerta a:
- Automatizar auditorías de código y contratos inteligentes.
- Optimizaciones avanzadas en finanzas cuantitativas.
- Asistentes de investigación que formulen hipótesis preliminares o diseños experimentales.
¿Para qué NO han servido los modelos de razonamiento?
Cuando salimos del dominio puramente digital, la eficacia de los modelos de razonamiento cae.
En robótica, por ejemplo, entrenar un brazo mecánico para moverse con precisión en un entorno impredecible exige enormes volúmenes de datos reales y ciclos de prueba y error costosos.
Lo mismo ocurre con la edición de vídeo avanzada o la creación de arte generativo de alta calidad, donde interviene la intuición estética y el “toque” creativo.
Degradación en cadenas de razonamiento muy largas
Aunque los modelos han mejorado su “chain-of-thought”, siguen perdiendo coherencia cuando una tarea requiere decenas de pasos intermedios.
Las técnicas de ingeniería de prompts (prompts encadenados, decomposición de tareas) ayudan, pero añaden complejidad y no garantizan resultados robustos en todos los casos.
¿Vale la pena seguir invirtiendo en IA?
Las empresas como Google u OpenAI deben decidir si continuar invirtiendo en modelos de razonamiento pese al encarecimiento del cómputo. Una alternativa podría ser diversificar su cartera tecnológica apuntando a otros enfoques más accesibles, como el aprendizaje federado o la IA explicable (XAI).
Una desaceleración prolongada podría enfriar la inversión de riesgo y ralentizar el ecosistema de startups centradas en IA de lógica avanzada.
Puja por talento y recursos
El incremento de costes operativos también presiona los salarios de ingenieros especializados. A medida que las grandes tecnológicas compiten por contratar a investigadores de élite, las barreras de entrada para empresas más pequeñas se vuelven prácticamente infranqueables.
¿Cómo sortear el “techo” en modelos de razonamiento?
Arquitecturas modulares y agentes compuestos
Proyectos como Ember (Nvidia + Google + Foundry) promueven pipelines donde varios modelos especializados colaboran: uno gestiona la planificación lógica, otro la búsqueda de datos externos y un tercero la verificación de resultados.
Así se reduce la carga sobre cada uno y se optimiza el uso de recursos.
Mixture of Experts (MoE)
En lugar de activar todo el modelo en cada petición, las arquitecturas MoE invocan solo ciertos “expertos” (subredes) relevantes para la tarea en cuestión. Esto permite escalar los parámetros sin incrementar linealmente el coste de inferencia. Este es uno de los enfoques aplicados en Deepseek.
Recuperación de información y generación híbrida
Integrar bases de conocimiento externas (retrieval-augmented generation) ayuda a minimizar las alucinaciones y reduce la necesidad de memorizar información en el propio modelo.
El sistema consulta documentos o bases de datos en tiempo real, combinando así memoria y razonamiento.
Innovaciones en hardware
Chips especializados (TPU de próxima generación, GPUs ARM-based de eficiencia energética) prometen multiplicar el rendimiento por vatio. Diseño de centros de datos sostenibles, con refrigeración líquida y fuentes renovables, puede aliviar el cuello de botella energético.
Paradigmas más allá del deep learning
Se exploran enfoques neuro-simbólicos, que combinan redes neuronales con motores de razonamiento simbólico tradicional, y modelos causales, que apuntan a entender relaciones de causa-efecto en lugar de correlaciones estadísticas puras.
Entre la preocupación y la esperanza
Los modelos de IA de razonamiento han subido el nivel de lo que entendemos por “inteligencia” artificial, conquistando desafíos que hace solo unos años parecían inasibles.
Sin embargo, los informes de Epoch AI y las señales de rendimientos decrecientes nos advierten de que los avances basados exclusivamente en aumentar el tamaño y el cómputo podrían tocar techo en los próximos 12 a 24 meses.
No obstante, el panorama no es completamente sombrío. La investigación en arquitecturas modulares, técnicas de MoE, sistemas híbridos de memoria externa y el desarrollo de hardware cada vez más eficiente ofrecen rutas prometedoras para prolongar la curva de mejoras.
El próximo capítulo de la IA de razonamiento ya está en marcha: se escribirá con enfoques más inteligentes, no simplemente más grandes.
La cuestión es si esa inteligencia adicional llegará a tiempo para esquivar el “bache” que se avecina, o si deberemos adaptarnos a una etapa de avances más pausados, pero quizá más sostenibles. Bajo esta nueva lógica, el verdadero reto no será ya “¿pueden pensar como nosotros?”, sino “¿cómo podemos hacer que piensen mejor y con menos recursos?”.