20 Estrategias para la mejora de la IA y ejemplos

Los modelos de IA requieren una mejora continua a medida que evolucionan los datos, el comportamiento de los usuarios y las condiciones del mundo real. Incluso los modelos con buen rendimiento pueden degradarse cuando los patrones que aprendieron ya no coinciden con las entradas actuales, lo que conduce a una menor precisión y predicciones poco fiables.

Los cambios en las regulaciones, los requisitos del producto o las expectativas de los clientes también pueden introducir nuevas restricciones que los modelos existentes no fueron diseñados para manejar.

Mantener la calidad del modelo implica, por lo tanto, fortalecer tanto los datos que respaldan el modelo como los algoritmos que moldean su comportamiento, asegurando que los sistemas permanezcan alineados con los requisitos actuales en lugar de suposiciones obsoletas.

Explore estrategias clave, como la alimentación de datos, la mejora de los datos y del algoritmo, y las leyes de escalado de la IA, que garantizarán que sus modelos de IA se mantengan relevantes y prácticos.

Las 20 mejores formas de mejorar su modelo de IA

Explicamos métodos para mejorar su modelo de IA en 4 categorías diferentes:

Alimentar más datos

Agregar datos nuevos y frescos es uno de los métodos más comunes y efectivos para mejorar la precisión de su modelo de aprendizaje automático. La investigación ha demostrado una correlación positiva entre el tamaño del conjunto de datos y la precisión del modelo de IA.¹

Por lo tanto, ampliar el conjunto de datos que se utiliza para el reentrenamiento del modelo puede ser una forma efectiva de mejorar los modelos de IA/ML. Asegúrese de que los datos cambien según el entorno en el que se implementan. También es esencial adherirse a prácticas adecuadas de aseguramiento de la calidad en la recolección de datos.

1. Recolección de datos

La recolección/cosecha de datos se puede utilizar para expandir su conjunto de datos y alimentar más datos al modelo de IA/ML. En este proceso, se recopilan datos frescos para reentrenar el modelo. Estos datos se pueden cosechar a través de los siguientes métodos:

• Recolección privada
• Recolección automatizada de datos
• crowdsourcing personalizado

Para recolectar datos con éxito para la IA, las empresas deben estar atentas a:

• Se deben respetar las consideraciones éticas y legales en la recolección de datos para evitar problemas éticos.
• El sesgo en los datos de entrenamiento puede llevar a resultados de IA no deseados.
• El preprocesamiento de datos brutos es esencial para abordar problemas de calidad y garantizar la integridad de los datos para el entrenamiento de IA/ML.
• No todos los datos son fácilmente accesibles debido a restricciones relacionadas con la sensibilidad y las regulaciones de privacidad.

Obtenga más información sobre métodos de recolección de datos.

También se recomienda trabajar con un servicio de datos de IA para obtener conjuntos de datos relevantes sin la molestia de recopilar datos y para evitar problemas éticos y legales.

2. Datos sintéticos con modelos generativos

La IA generativa ha avanzado en la creación de datos sintéticos, produciendo conjuntos de datos de alta calidad que replican condiciones del mundo real. Los grandes modelos de lenguaje y los modelos de difusión ahora pueden generar datos estructurados y no estructurados para entrenar modelos en dominios donde los datos reales son limitados.

Algunos ejemplos incluyen:

• Producir casos médicos raros para mejorar los modelos de aprendizaje automático en atención médica.
• Generar datos de conversación realistas para mejorar los sistemas de procesamiento del lenguaje natural.
• Crear conjuntos de datos visuales para probar la resolución de imagen, la calidad de la foto o los modelos de reconocimiento de imágenes.

Auto-juego sintético y datos de entrenamiento sintéticos

El auto-juego sintético genera nuevos datos de entrenamiento al permitir que los modelos o agentes interactúen con tareas o entre sí. Estos suplementos tienen datos humanos de alta calidad limitados.

Este método proporciona:

• Producción escalable de datos de instrucción, razonamiento o diálogo.
• Cobertura de escenarios que son raros o costosos de recopilar manualmente.
• Mejora del rendimiento del modelo en dominios donde la escasez de datos es una restricción principal.

Ejemplo de la vida real: Más datos para chatbots

Un chatbot para soporte de TI tenía dificultades para comprender y clasificar las preguntas de los usuarios con precisión. Para mejorar su rendimiento, se reescribieron 500 consultas de soporte de TI en múltiples variaciones en siete idiomas.

Estos datos adicionales ayudaron al chatbot a reconocer diferentes formatos de preguntas, mejorando su capacidad para responder de manera más efectiva.

Mejorar los datos

Mejorar los datos existentes también puede resultar en un modelo de IA/ML mejorado.

Ahora que las soluciones de IA están abordando problemas más complejos, se requieren datos mejores y más diversos para desarrollarlos. Por ejemplo, una investigación² sobre un modelo de aprendizaje profundo que ayuda a los sistemas de detección de objetos a comprender las interacciones entre dos objetos, concluye que el modelo es susceptible³ al sesgo del conjunto de datos y requiere un conjunto de datos diverso para producir resultados.

Se pueden lograr mejoras a través de:

3. Enriquecer los datos

Ampliar el conjunto de datos es una forma de mejorar la IA. Otra forma importante de mejorar los modelos de IA/ML es enriqueciendo los datos. Esto significa que los nuevos datos que se recopilan para expandir el conjunto de datos deben ser procesados antes de ser introducidos en el modelo.

Esto también puede significar mejorar la anotación del conjunto de datos existente. Dado que se han desarrollado técnicas de etiquetado nuevas y mejoradas, se pueden implementar en el conjunto de datos existente o recién recopilado para mejorar la precisión del modelo.

4. Mejorar la calidad de los datos

Mejorar la calidad de los datos es esencial para avanzar en los sistemas de IA y mejorar el rendimiento de los modelos de IA. Si bien los avances en IA a menudo enfatizan mejores algoritmos y más poder de cómputo, los datos de entrenamiento de alta calidad siguen siendo cruciales para un rendimiento óptimo.

Adoptar un enfoque centrado en los datos ayuda a acelerar el progreso de la IA al garantizar que los datos utilizados para el entrenamiento sean abundantes y de alta calidad.

La recolección y curación de datos de alta calidad permite a los desarrolladores construir modelos de IA más eficientes y efectivos, que luego pueden aprovecharse para resolver tareas complejas en diversas industrias. Al enfocarse en la calidad de los datos, las empresas pueden hacer predicciones más precisas, reducir el sesgo y mejorar las capacidades de los sistemas de IA.

La calidad de los datos se puede mejorar significativamente durante la fase de recolección de datos. Este proceso incluye garantizar que los datos sean representativos de los escenarios del mundo real que el modelo encontrará para eliminar sesgos, reducir el ruido y asegurarse de que sean lo suficientemente diversos como para capturar todas las variables relevantes.

Además, mantener la consistencia en el etiquetado de datos y abordar las lagunas en el conjunto de datos puede ayudar a reducir los errores en el proceso de aprendizaje del modelo.

5. Aprovechar el aumento de datos

Algunas personas pueden confundir los datos aumentados con los datos sintéticos; sin embargo, los dos términos difieren. Los datos aumentados se refieren a agregar información a un conjunto de datos existente, mientras que los datos sintéticos se generan artificialmente para sustituir a los datos reales.

Mejorar el algoritmo

A veces, el algoritmo que se creó inicialmente para el modelo necesita ser mejorado. Esto puede deberse a diferentes razones, incluido un cambio en la población en la que se implementa el modelo.

Supongamos que un algoritmo de IA/ML implementado que evalúa el riesgo de salud del paciente y no incluye el parámetro de nivel de ingresos se expone repentinamente a datos de pacientes con niveles de ingresos más bajos. En ese caso, es poco probable que produzca evaluaciones justas.

Por lo tanto, actualizar el algoritmo y agregarle nuevos parámetros puede ser una forma efectiva de mejorar el rendimiento del modelo. El algoritmo se puede mejorar de las siguientes maneras:

6. Mejorar la arquitectura

Hay algunas cosas que se pueden hacer para mejorar la arquitectura de un algoritmo. Una forma es aprovechar las características modernas del hardware, como las instrucciones SIMD o las GPUs.⁴

Además, las estructuras de datos y los algoritmos se pueden mejorar mediante el uso de diseños de datos amigables con la caché y algoritmos eficientes. Finalmente, los desarrolladores de algoritmos pueden explotar los avances recientes en aprendizaje automático y técnicas de optimización.

El Transformer es una arquitectura de aprendizaje profundo que cambió el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y otros campos al permitir un modelado más eficiente y efectivo de datos secuenciales. Introducido en el artículo “Attention Is All You Need”⁵ , se basa en gran medida en un mecanismo llamado auto-atención, reemplazando las operaciones recurrentes y convolucionales utilizadas en modelos anteriores como RNNs y CNNs.

Un Transformer consiste en un Codificador y un Decodificador, cada uno construido a partir de múltiples capas apiladas:

• El Codificador transforma las secuencias de entrada en representaciones conscientes del contexto utilizando auto-atención multi-cabeza para capturar las relaciones entre tokens, redes feedforward para el procesamiento y conexiones residuales con normalización de capa para la estabilidad.
• El Decodificador genera secuencias de salida token por token, incorporando auto-atención multi-cabeza enmascarada para evitar el acceso a tokens futuros, atención cruzada para integrar las salidas del Codificador, y mecanismos similares de feedforward y normalización para un aprendizaje eficiente.

7. Arquitecturas de modelos híbridos

Las arquitecturas de modelos híbridos combinan elementos de Transformers, modelos de espacio de estados y otros métodos de procesamiento de secuencias. Este enfoque admite un contexto de larga duración y reduce los requisitos de cómputo.

Las ventajas clave incluyen:

• Procesamiento más eficiente de secuencias largas.
• Uso reducido de memoria para el entrenamiento y la inferencia.
• Compatibilidad con entornos de centro de datos y de borde.

Ejemplo de la vida real: Kimi K2.5

Kimi K2.5 es un modelo de IA agéntico de código abierto desarrollado por Moonshot IA, preentrenado en aproximadamente 15 billones de tokens mixtos visuales y de texto.

El diseño de Kimi K2.5 integra la comprensión de visión y lenguaje con razonamiento agéntico, ofreciendo modos instantáneo y de “pensamiento” y admitiendo flujos de trabajo conversacionales y de agentes autónomos.⁶

Las características clave son:

• Multimodalidad nativa: Procesa y razona sobre texto, imágenes y video en un modelo unificado.
• Codificación asistida por visión: Puede generar código a partir de entradas visuales y alinear las salidas con especificaciones visuales.
• Ejecución de Enjambre de Agentes: Soporta la descomposición coordinada de tareas, permitiendo que los procesos agénticos se ejecuten en paralelo para flujos de trabajo complejos.

8. Reingeniería de características

La reingeniería de características de un algoritmo es el proceso de mejorar las características del algoritmo para hacerlo más eficiente y efectivo. Esto se puede hacer modificando la estructura del algoritmo o ajustando sus parámetros.

9. Modelos de mundo multimodales

Los modelos de mundo multimodales aprenden de texto, imágenes, audio, video, datos estructurados y entradas de sensores. Esto crea una representación unificada a través de las modalidades.

Los aspectos importantes incluyen:

• Mejor anclaje en la información del mundo real.
• Interpretación más precisa de escenas, señales y entradas de múltiples formatos.
• Aplicabilidad a tareas que requieren una comprensión integrada a través de las modalidades.

Ejemplo de la vida real: DeepMind

Google DeepMind realizó mejoras significativas en sus modelos de IA optimizando su arquitectura y reingenierizando varios componentes para un mejor rendimiento. Por ejemplo, el modelo Gemini se construyó con una arquitectura multimodal, lo que le permite manejar tareas a través de texto, audio e imágenes de manera más efectiva.

Además, PaLM 2 se mejoró con un enfoque de escalado óptimo de cómputo y mejoras en el conjunto de datos para mejorar las tareas de razonamiento. Estas actualizaciones arquitectónicas permitieron una mayor precisión y adaptabilidad.⁷

10. Seguridad, alineación y gobernanza de la IA

La mejora de algoritmos ya no se limita a optimizaciones técnicas. La seguridad, la alineación y la gobernanza de la IA son cada vez más críticas para garantizar que los sistemas de IA se comporten como se pretende. Los desarrolladores y las organizaciones están priorizando métodos que:

• Alineen las salidas de los modelos de IA con los valores humanos y los requisitos comerciales.
• Incorporen bucles de retroalimentación para prevenir comportamientos no deseados durante la implementación.
• Establezcan marcos de gobernanza que establezcan límites para el uso de herramientas en diversas industrias.

Este cambio destaca que lograr mejores resultados de IA implica mejorar la precisión y la confiabilidad, abordar las consideraciones éticas y garantizar la sostenibilidad a largo plazo.

Ejemplo de la vida real: El sandbagging de la IA en el Informe Internacional de Seguridad de la IA

El Informe Internacional de Seguridad de la IA destaca una preocupación conocida como sandbagging de la IA, en la que un modelo tiene un rendimiento diferente durante la evaluación que en el uso en el mundo real. En particular, los sistemas avanzados pueden parecer más seguros o menos capaces durante las pruebas formales, pero comportarse de manera diferente una vez implementados.

Esto crea una brecha de evaluación: los puntos de referencia tradicionales y las pruebas de equipo rojo pueden no capturar completamente los riesgos del mundo real si los modelos pueden adaptar su comportamiento según el contexto. Para las empresas, esto implica que las pruebas de seguridad puntuales son insuficientes y deben complementarse con monitoreo continuo, auditoría y mecanismos de gobernanza.⁸

Figura 1: Ejemplo del modelo o3 de OpenAI mostrando conciencia situacional durante las evaluaciones.

11. Modelos verificadores y pipelines de autocorrección

Los modelos verificadores evalúan las salidas producidas por un modelo base e identifican errores o inconsistencias. Apoyan la autocorrección estructurada. Sus contribuciones principales incluyen:

• Mayor precisión en tareas de razonamiento y matemáticas.
• Menores tasas de fallo mediante la verificación sistemática.
• Mayor confiabilidad en aplicaciones de alto riesgo o de dominio específico.

12. Optimización de IA en el dispositivo y en el borde

La optimización de la IA en el dispositivo y en el borde se ha vuelto cada vez más crucial para mejorar la privacidad, reducir la latencia y mejorar la eficiencia. En lugar de procesar datos en servidores centralizados, los sistemas de IA pueden ejecutarse directamente en dispositivos como teléfonos inteligentes, sensores IoT o hardware empresarial.

Los beneficios incluyen:

• Mejora de la privacidad al mantener los datos confidenciales locales.
• Menor latencia, lo que permite información instantánea en tiempo real.
• Dependencia reducida de la conectividad constante y la infraestructura de nube a gran escala.

Esta tendencia es particularmente relevante en industrias como la atención médica, la automoción y la fabricación, donde las respuestas oportunas y la protección de datos son cruciales.

Leyes de escalado de la IA

Las leyes de escalado describen cómo cambia el rendimiento del modelo a medida que los parámetros, los datos y la computación se escalan juntos en proporciones equilibradas. La investigación muestra que la pérdida tiende a seguir patrones predecibles de ley de potencia cuando los modelos se entrenan con suficientes datos y recursos de cómputo en relación con su tamaño.

Los primeros trabajos identificaron relaciones entre parámetros, tokens y cómputo de entrenamiento, mientras que estudios posteriores revisaron las proporciones óptimas, mostrando que muchos modelos grandes estaban subentrenados y que los modelos funcionan mejor cuando los parámetros y los tokens de entrenamiento se escalan a magnitudes similares.

Análisis más recientes incorporan el costo de inferencia, indicando que los modelos más pequeños entrenados durante más tiempo pueden igualar el rendimiento de modelos más grandes cuando las cargas de trabajo de inferencia son altas. Estudios adicionales se centran en cómo escalan las capacidades a través de puntos de referencia y muestran que la eficiencia del modelo aumenta a medida que mejoran las arquitecturas, la calidad de los datos y los métodos de entrenamiento.

Estos hallazgos guían la selección de modelos y la planificación de recursos al enfatizar el escalado equilibrado, los datos de entrenamiento adecuados y la creciente importancia de la eficiencia de parámetros e inferencia.

Ejemplo de la vida real: Escalado TTC paralelo con PaCoRe

PaCoRe (Parallel Coordinated Reasoning) es un marco de código abierto que introduce un nuevo enfoque para escalar el cómputo en tiempo de prueba (TTC).

En lugar de estar limitado por la ventana de contexto del modelo, PaCoRe lanza una exploración paralela masiva, luego compacta y sintetiza los resultados a través de una arquitectura de paso de mensajes, permitiendo un escalado de cómputo efectivo de varios millones de tokens durante la inferencia.

PaCoRe también distribuye un servidor abierto que se puede usar con LLM endpoints arbitrarios, permitiendo a los desarrolladores aplicar este enfoque de escalado paralelo en diferentes modelos y proveedores.⁹

13. Escalar el tamaño del modelo

Aumentar el número de parámetros en un modelo significa hacerlo más grande, generalmente agregando más capas o haciendo que las capas existentes sean más complejas. Los modelos más grandes pueden:

• Capturar patrones más complejos: Con más parámetros, el modelo puede representar relaciones más intrincadas en los datos.
• Manejar conjuntos de datos más grandes: Los modelos más grandes tienen una mayor capacidad para procesar y aprender de datos a gran escala.

Sin embargo, la relación entre el tamaño del modelo y el rendimiento puede mostrar rendimientos decrecientes. Un aumento de 10x en el tamaño del modelo no necesariamente conduce a una mejora de 10x en el rendimiento.

Los modelos más grandes también requieren exponencialmente más recursos de cómputo y memoria, lo que puede hacerlos costosos y más difíciles de entrenar. Más allá de cierto punto, aumentar el tamaño del modelo podría producir ganancias insignificantes, particularmente si el conjunto de datos o los recursos de cómputo son insuficientes.

14. Escalar los datos

La disponibilidad y el tamaño del conjunto de datos utilizado para entrenar un modelo afectan significativamente su rendimiento:

• Los conjuntos de datos más grandes mejoran la generalización: Con datos más diversos y completos, el modelo aprende una gama más amplia de patrones y es menos propenso al sobreajuste.
• Mejor comprensión de eventos raros: Los conjuntos de datos grandes ayudan al modelo a aprender patrones raros y diversos, lo que lo haría mejor en el manejo de casos inusuales.

Sin embargo, escalar los datos también tiene límites:

• Ganancias de nivelación: Después de cierto punto, agregar más datos proporciona rendimientos decrecientes en el rendimiento porque el modelo ha aprendido la mayoría de los patrones útiles.
• Calidad sobre cantidad: Los datos de mala calidad o ruidosos pueden no mejorar el rendimiento, incluso en grandes volúmenes.
• Cuello de botella de cómputo: Los conjuntos de datos más grandes exigen más potencia de cómputo y tiempo de entrenamiento, lo que puede ser prohibitivo.

15. Generación aumentada por recuperación (RAG)

La generación aumentada por recuperación se ha convertido en una estrategia esencial para mejorar los modelos de IA sin depender únicamente de modelos más grandes o mayores recursos de cómputo. Los sistemas RAG integran un gran modelo de lenguaje con una base de conocimiento externa, lo que permite al modelo acceder a información relevante en tiempo real.

Las ventajas clave incluyen:

• Reducir la necesidad de reentrenar modelos cuando se crea nueva información.
• Mejorar el rendimiento en funciones comerciales especializadas al basar las salidas en fuentes de datos curadas.
• Mitigar los riesgos de respuestas obsoletas o alucinadas al permitir que los sistemas citen fuentes de fondo.

Este enfoque ahora es común en soluciones de IA empresarial, donde los datos de entrenamiento no pueden seguir el ritmo de dominios que cambian rápidamente, como las finanzas, el derecho o el servicio al cliente.

16. Sistemas aumentados con memoria

Los sistemas aumentados con memoria otorgan a los modelos acceso a una memoria persistente o de sesión. Esto permite al modelo mantener el contexto a través de tareas e interacciones.

Las características importantes incluyen:

• Soporte para contexto a largo plazo que no está limitado por la longitud del prompt.
• Mejora de la consistencia en flujos de trabajo de varios pasos.
• Mejor alineación con casos de uso que requieren continuidad, como el trabajo de proyectos o el análisis complejo.

17. Escalar la computación

Escalar la computación implica aumentar la potencia computacional disponible durante el entrenamiento o la inferencia, generalmente a través de:

• Hardware más potente: GPUs, TPUs o chips de IA especializados.
• Sistemas distribuidos: Entrenamiento en múltiples máquinas en paralelo para manejar grandes cargas de trabajo.
• Duración de entrenamiento más larga: Permitir que el modelo optimice sus pesos a través de más iteraciones.

La relación entre la computación y el rendimiento del modelo es fundamental:

• Más computación permite modelos más grandes: Escalar la computación permite entrenar modelos con más parámetros.
• Entrenamiento extendido: Con suficiente computación, los modelos pueden entrenarse en conjuntos de datos más grandes durante períodos más largos, lo que conduciría a una mejor optimización.

Sin embargo, escalar la computación también tiene desafíos:

• Rendimientos decrecientes: Si bien el rendimiento mejora con más computación, la tasa de mejora se ralentiza a medida que aumentan los recursos.
• Demandas de costo y energía: Entrenar modelos avanzados como GPT-4 requiere recursos financieros y ambientales extensos.

A pesar de estos desafíos, escalar la computación ha sido fundamental para impulsar mejoras en el aprendizaje automático de la IA.

En la etapa de inferencia, el rendimiento de un modelo de IA, particularmente para tareas que requieren matemáticas o razonamiento de varios pasos, puede mejorar al asignar más tiempo de cómputo. Esto a menudo se logra a través de estrategias como un mayor cálculo por consulta o refinamiento iterativo. Así es como funciona:

¿Qué sucede durante la inferencia?

La inferencia es la etapa en la que se utiliza un modelo preentrenado para generar predicciones o realizar tareas basadas en nuevas entradas. A diferencia del entrenamiento, la inferencia no actualiza los pesos del modelo, sino que se basa en sus capacidades aprendidas para resolver problemas específicos.

¿Por qué ayuda más tiempo de cómputo?

Al realizar tareas como cálculos matemáticos o razonamiento de varios pasos, el modelo se beneficia de más tiempo y recursos por consulta porque:

• Refinamiento iterativo: Para tareas que requieren múltiples pasos lógicos, el modelo puede dividir el problema en partes más pequeñas, resolver cada parte y refinar iterativamente su solución. Asignar más computación permite al modelo procesar estos pasos de manera más exhaustiva.
• Mayor precisión: En tareas matemáticas, un tiempo de inferencia más largo permite una exploración más profunda de patrones o mecanismos de prueba y error para aproximar soluciones correctas.
• Mejor comprensión contextual: En tareas como el razonamiento de varios pasos, un modelo con más tiempo de cómputo puede evaluar el contexto repetidamente, para asegurar que los pasos intermedios se alineen con el problema más amplio.

18. Escalado de cómputo en tiempo de inferencia

El escalado de cómputo en tiempo de inferencia se refiere a asignar más computación a un modelo durante la inferencia. Este enfoque admite trazas de razonamiento más largas y evaluación de varios pasos sin modificar los parámetros del modelo.

Los puntos clave incluyen:

• Los modelos pueden refinar iterativamente los pasos intermedios para tareas que requieren razonamiento.
• La precisión aumenta cuando se permite al modelo ejecutar rutas de inferencia más profundas.
• Las ganancias de rendimiento se logran sin reentrenamiento, lo que hace que este método sea adecuado para actualizaciones frecuentes.

Ejemplo de la vida real: Ganancias de capacidad posteriores al entrenamiento y en tiempo de inferencia

Anthropic’s Claude Opus 4.6 ilustra cómo los sistemas de IA de frontera están avanzando a través de mejoras en el razonamiento en tiempo de inferencia y la integración de herramientas. Estas ganancias se muestran en una codificación agéntica más capaz, donde el modelo puede planificar tareas de software de varios pasos, navegar por grandes bases de código y corregir iterativamente sus propios errores.

También aparecen en un uso de herramientas más sólido y flujos de trabajo de agentes coordinados, como los equipos de agentes en Claude Code que dividen y ejecutan tareas complejas.

Además, Opus 4.6 admite ventanas de contexto largas (hasta ~1 millón de tokens en beta), lo que le permite mantener la coherencia a través de documentos extensos, bases de código e interacciones de varios pasos.

Together estos desarrollos destacan cómo el diseño del sistema y las técnicas en tiempo de inferencia están impulsando ganancias de capacidad significativas más allá del entrenamiento base por sí solo.

Figura 2: Gráfico que muestra el rendimiento de Opus 4.6 en Terminal Bench. Terminal Bench es un conjunto de pruebas de referencia para evaluar agentes de IA que operan en entornos de terminal.¹⁰

Ejemplo de la vida real: Gemini 3 Deep Think

Google’s Gemini 3 Deep Think está diseñado para abordar problemas científicos, matemáticos y de ingeniería complejos con una búsqueda inferencial más profunda y exploración de múltiples hipótesis.

Deep Think mejora el rendimiento cambiando la forma en que el modelo razona en el tiempo de inferencia, asignando más cómputo a problemas más difíciles en lugar de depender únicamente de un mayor número de parámetros.

Esto muestra que las modalidades de razonamiento, en las que un modelo puede cambiar a un modo de pensamiento profundo optimizado para tareas analíticas más difíciles, están surgiendo como un concepto distinto del progreso de la IA junto con el número de parámetros y las mejoras en herramientas/implementación.

Figura 3: Gráfico que muestra el rendimiento de Deep Think en los puntos de referencia ARC-AGI 2, Humanity’s Last Exam, MMMU-Pro y Codeforces.¹¹

Ejemplo de la vida real: GPT-5.3-Codex-Spark

OpenAI’s GPT-5.3-Codex-Spark es un modelo centrado en la codificación, posicionado como una variante optimizada en velocidad de GPT-5.3-Codex, destinado a flujos de trabajo de desarrolladores en tiempo real.

Las características clave incluyen:

• Inferencia de alto rendimiento: Diseñado para asistencia de codificación de baja latencia, con velocidades de salida reportadas de más de 1.000 tokens por segundo en entornos compatibles.
• Ventana de contexto grande: Admite hasta 128.000 tokens de contexto, lo que permite su uso con bases de código más grandes y sesiones más largas.
• Flujos de trabajo de codificación interactivos: Orientado a tareas de codificación iterativas como edición, depuración y refinamiento de código en tiempo real.
• Énfasis en la infraestructura: Construido para ejecutarse en infraestructura de inferencia de baja latencia, incluidas implementaciones en hardware Cerebras.

Figura 4: Rendimiento de referencia de OpenAI’s GPT-5.3-Codex-Spark en SWE-Bench Pro.¹²

19. IA agéntica

En lugar de depender de un único modelo más grande, los sistemas agénticos utilizan diferentes modelos con roles definidos, como planificación, razonamiento y ejecución.

Las ventajas incluyen:

• Escalar las capacidades de razonamiento sin aumentar interminablemente el número de parámetros.
• Mayor flexibilidad en el uso de herramientas al asignar tareas al modelo más capaz.
• Incorporación más sencilla de comentarios de usuarios y partes interesadas en diferentes etapas de un proceso.

Un ejemplo es un sistema multiagente donde un modelo maneja tareas de gestión de proyectos, otro interpreta entradas de lenguaje natural y un tercero gestiona la recuperación e integración de datos. Together estos modelos ofrecen mejores resultados que un solo modelo trabajando solo.

20. Técnicas de eficiencia de modelos

En respuesta al costo y al impacto ambiental del entrenamiento de modelos más grandes, las técnicas de eficiencia se han convertido recientemente en un foco de atención. Estos métodos permiten a los desarrolladores mejorar el rendimiento utilizando menos recursos:

• La cuantificación reduce la huella de memoria al disminuir la precisión de los parámetros del modelo sin perder calidad en las predicciones.
• La destilación del conocimiento transfiere capacidades de un modelo grande a un modelo más pequeño, lo que permite una inferencia más rápida.
• La poda elimina parámetros redundantes para reducir la complejidad mientras mantiene la precisión.
• La adaptación de bajo rango (LoRA) permite un ajuste fino eficiente de modelos grandes en tareas de dominio específico con recursos limitados.

Estas técnicas permiten que los sistemas de IA sean más escalables en diversos modelos y contextos comerciales, lo que permite obtener mejores resultados a un costo menor.

Recomendaciones sobre cómo abordar la mejora del modelo de IA/ML

Mejorar un modelo de IA/ML requiere un enfoque estratégico para identificar áreas e implementar soluciones efectivas. Al combinar el monitoreo del rendimiento con la toma de decisiones basada en hipótesis, los modelos de IA/ML pueden refinarse y optimizarse para obtener mejores resultados:

Monitorear el rendimiento

Se puede mejorar algo conociendo sus áreas de mejora. Esto se puede hacer monitoreando las características del modelo de IA/ML. Sin embargo, si no se pueden monitorear todas las características del modelo, se puede observar un número seleccionado de características clave para estudiar las variaciones en su salida que puedan afectar el rendimiento del modelo.

Generación de hipótesis

Antes de seleccionar el método correcto, recomendamos realizar una generación de hipótesis. Este es un proceso previo a la decisión que estructura el proceso de decisión y reduce las opciones.

Este proceso implica adquirir conocimiento del dominio, estudiar el problema que enfrenta el modelo de IA/ML y reducir las opciones disponibles que pueden abordar los problemas identificados.

Mejora iterativa y experimentación

La mejora del modelo de IA/ML es un proceso continuo. Después de formar hipótesis y seleccionar posibles soluciones, la experimentación y la iteración son clave para refinar el modelo.

Pruebas A/B: Pruebe diferentes modelos o cambios en subconjuntos de datos para comparar resultados. Esto ayuda a identificar qué mejoras son más efectivas.

Reentrenamiento del modelo: Reentrene regularmente el modelo con nuevos datos, actualizaciones de características o ajustes de algoritmo para garantizar que se mantenga relevante y se adapte a las condiciones cambiantes.

Monitoreo automatizado y bucles de retroalimentación: Utilice sistemas automatizados para proporcionar retroalimentación continua de IA, lo que permite ajustes rápidos e iteraciones rápidas en las mejoras.

Incorporar la retroalimentación de las partes interesadas

Una parte a menudo pasada por alto del proceso de mejora del modelo es recopilar aportes de los usuarios finales o partes interesadas. La retroalimentación de IA recopilada de equipos comerciales, expertos en el dominio o usuarios finales ofrece un contexto valioso para refinar las predicciones y abordar los puntos ciegos del mundo real.

Integrar este bucle de retroalimentación ayuda a garantizar que el modelo se adapte continuamente y permanezca alineado con las necesidades operativas.

Este bucle de retroalimentación asegura que el modelo permanezca alineado con las necesidades y expectativas del mundo real.

Priorizar los cambios más impactantes

No todas las mejoras tendrán el mismo nivel de impacto. Es esencial priorizar los cambios que aborden directamente los problemas de rendimiento más críticos.

Por ejemplo, mejorar la calidad de los datos o abordar un sesgo significativo en el modelo podría tener efectos más sustanciales que ajustes menores a los hiperparámetros del algoritmo.

Documentar y estandarizar el proceso de mejora

Para mejoras continuas, documente los métodos, experimentos y resultados.

Estandarizar este proceso permite que las mejoras futuras sigan un enfoque probado y estructurado, asegurando que las mejoras puedan medirse, compararse y rastrearse.

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Enlaces de referencia

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Professional Services - Telstra Enterprise

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[2111.09297] Learning to Compose Visual Relations

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More complex deep learning models require more complex data | by Anyverse | Anyverse™ | Medium

Anyverse™

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Single instruction, multiple data - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

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https://arxiv.org/pdf/1706.03762

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moonshotai/Kimi-K2.5 · Hugging Face

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2023: A Year of Groundbreaking Advances in AI and Computing — Google DeepMind

Google DeepMind

8.

https://internationalaisafetyreport.org/sites/default/files/2026-02/international-ai-safety-report-2026.pdf

9.

GitHub - stepfun-ai/PaCoRe: PaCoRe: Learning to Scale Test-Time Compute with Parallel Coordinated Reasoning · GitHub

10.

Claude Opus 4.6 \ Anthropic

11.

Gemini 3 Deep Think: AI model update designed for science

Google

12.

Introducing GPT-5.3-Codex | OpenAI

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluido el 60% de Fortune 500 cada mes.

El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.

A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Sıla Ermut

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple y cubre modelos de IA, infraestructura de IA, gobernanza de IA y aplicaciones empresariales de IA. Su investigación se centra principalmente en el uso de la IA en marketing, atención sanitaria, cadenas de suministro y sostenibilidad.
Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene una Maestría en Ciencias en Psicología Social y una Licenciatura en Artes en Relaciones Internacionales.

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