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 que funcionan bien pueden desviarse con el tiempo cuando los patrones que aprendieron ya no coinciden con las entradas actuales, lo que lleva a una precisión reducida 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, por lo tanto, implica fortalecer tanto los datos que respaldan el modelo como los algoritmos que dan forma a su comportamiento, asegurando que los sistemas permanezcan alineados con los requisitos actuales en lugar de suposiciones obsoletas.

Explora estrategias clave, incluida la alimentación de datos, la mejora de los datos y la mejora del algoritmo, y las leyes de escalado de la IA que asegurarán que tus modelos de IA sigan siendo relevantes y prácticos.

Las 20 mejores formas de mejorar tu modelo de IA

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

Alimentar más datos

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

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

1. Recopilación de datos

La recopilación/cosecha de datos se puede utilizar para expandir tu 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:

• Recopilación privada
• Recopilación automatizada de datos
• Crowdsourcing personalizado

Para recopilar datos para la IA con éxito, las empresas deben tener en cuenta:

• Se deben respetar las consideraciones éticas y legales en la recopilación de datos para evitar cualquier problema ético.
• El sesgo en los datos de entrenamiento puede llevar a resultados no deseados de la IA.
• El preprocesamiento de datos crudos 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.

Obtén más información sobre los métodos de recopilación 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 cualquier problema ético y legal. Consulta los servicios y empresas de recopilación de datos y las plataformas de crowdsourcing de datos para encontrar el servicio de recopilación de datos adecuado para tu proyecto de IA.

2. Datos sintéticos con modelos generativos

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

Los ejemplos incluyen:

• Producir casos médicos raros para mejorar los modelos de aprendizaje automático en el sector de la salud.
• Generar datos de conversación realistas para mejorar los sistemas de procesamiento del lenguaje natural.
• Crear conjuntos de datos visuales para probar la resolución de imágenes, la calidad de las fotos o los modelos de reconocimiento de imágenes.

Autojuego sintético y datos de entrenamiento sintéticos

El autojuego sintético genera nuevos datos de entrenamiento permitiendo 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.
• Mejor 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 luchaba por entender y clasificar con precisión las preguntas de los usuarios. Para mejorar su rendimiento, 500 consultas de soporte de TI se reescribieron en múltiples variaciones en siete idiomas.

Este dato adicional ayudó 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, la investigación² sobre un modelo de aprendizaje profundo que ayuda a los sistemas de detección de objetos a entender 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.

Las mejoras se pueden lograr a través de:

3. Enriquecer los datos

Expandir 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 procesarse antes de ser alimentados al 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 potencia 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 asegurando que los datos utilizados para el entrenamiento sean abundantes y de alta calidad.

La recopilación y curación de datos de alta calidad permiten a los desarrolladores construir modelos de IA más eficientes y efectivos, que luego se pueden aprovechar para resolver tareas complejas en diversas industrias. Al centrarse 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 recopilación de datos. Este proceso incluye asegurar que los datos sean representativos de los escenarios del mundo real que encontrará el modelo para eliminar el sesgo, reducir el ruido y asegurarse de que sea lo suficientemente diverso para capturar todas las variables relevantes.

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

5. Aprovechar la augmentación de datos

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

Consulta para obtener más información sobre las diferentes técnicas de augmentación de datos.

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 añadirle 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 del hardware moderno, como las instrucciones SIMD o los 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 aprovechar los avances recientes en técnicas de aprendizaje automático y 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 de secuencia. Introducido en el artículo "Attention Is All You Need"⁵ , depende en gran medida de un mecanismo llamado autoatención, reemplazando las operaciones recurrentes y convolucionales utilizadas en modelos anteriores como RNN y CNN.

Un Transformer consta de un Codificador y un Decodificador, cada uno construido con múltiples capas apiladas:

• El Codificador transforma las secuencias de entrada en representaciones conscientes del contexto utilizando autoatención de múltiples cabezas para capturar las relaciones de tokens, redes de alimentación hacia adelante para el procesamiento y conexiones residuales con normalización de capas para la estabilidad.
• El Decodificador genera secuencias de salida token por token, incorporando autoatención de múltiples cabezas enmascarada para prevenir el acceso a tokens futuros, atención cruzada para integrar las salidas del Codificador y mecanismos similares de alimentación hacia adelante y normalización para un aprendizaje eficiente.

7. Arquitecturas de modelos híbridos

Las arquitecturas de modelos híbridos combinan elementos de Transformers, modelos de espacio de estado y otros métodos de procesamiento de secuencias. Este enfoque soporta contextos de larga duración y reduce los requisitos de cómputo.

Las ventajas clave incluyen:

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

Ejemplo de la vida real: Kimi K2.5

Kimi K2.5 es un modelo de IA agente de código abierto desarrollado por Moonshot AI, 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 agente, ofreciendo modos instantáneos y de "pensamiento" y soportando flujos de trabajo conversacionales y de agente autónomo.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 agentes 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 del mundo multimodales

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

Los aspectos importantes incluyen:

• Mejor fundamentación en información del mundo real.
• Interpretación más precisa de escenas, señales e entradas de múltiples formatos.
• Aplicabilidad a tareas que requieren una comprensión integrada a través de 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 permitió manejar tareas en texto, audio e imágenes de manera más efectiva.

Además, PaLM 2 se mejoró con un enfoque de escalado óptimo en 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

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

• Alinean las salidas del modelo de IA con los valores humanos y los requisitos comerciales.
• Incorporan bucles de retroalimentación para prevenir comportamientos no deseados durante la implementación.
• Establecen marcos de gobernanza que establecen 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 consideraciones éticas y asegurar la sostenibilidad a largo plazo.

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

El Informe Internacional de Seguridad de la IA destaca una preocupación conocida como sabotaje de IA (AI sandbagging), en la que un modelo se comporta de manera diferente durante la evaluación que en el uso del 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 benchmarks 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 únicas 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. Soportan la autocorrección estructurada. Sus contribuciones principales incluyen:

• Mayor precisión en tareas de razonamiento y matemáticas.
• Tasas de fallo más bajas mediante verificación sistemática.
• Mayor confiabilidad en aplicaciones de alto riesgo o específicas del dominio.

12. Optimización de IA en dispositivo y de borde

La optimización de IA en dispositivo y de 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.

Las ventajas incluyen:

• Mejor privacidad al mantener los datos sensibles locales.
• Menor latencia, permitiendo conocimientos en tiempo real instantáneos.
• Menor dependencia de la conectividad constante y la infraestructura en la nube a gran escala.

Esta tendencia es particularmente relevante en industrias como la salud, la automotriz y la manufactura, 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 el cómputo escalan juntos en proporciones equilibradas. La investigación muestra que la pérdida tiende a seguir patrones de ley de potencia predecibles cuando los modelos se entrenan con suficientes datos y recursos de cómputo en relación con su tamaño.

El trabajo temprano identificó 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.

Nuevos análisis incorporan el costo de inferencia, indicando que modelos más pequeños entrenados por 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 las capacidades, no solo la pérdida, escalan a través de benchmarks 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 (Razonamiento Coordinado Paralelo) es un framework 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 de un modelo, PaCoRe lanza una exploración masiva en paralelo, luego compacta y sintetiza los resultados a través de una arquitectura de paso de mensajes, permitiendo un escalado de cómputo efectivo de millones de tokens durante la inferencia.

PaCoRe también incluye un servidor abierto que se puede usar con endpoints LLM 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, típicamente añadiendo 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 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 datos

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

• 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 a sobreajustarse.
• Mejor comprensión de eventos raros: Los grandes conjuntos de datos ayudan al modelo a aprender patrones raros y diversos, lo que lo haría mejor para manejar casos inusuales.

Sin embargo, escalar datos también tiene límites:

• Estancamiento de ganancias: Después de cierto punto, añadir 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 baja calidad o ruidosos pueden no mejorar el rendimiento, incluso en grandes volúmenes.
• Cuello de botella de cómputo: Los conjuntos de datos más grandes requieren 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 recursos de cómputo aumentados. Los sistemas RAG integran un gran modelo de lenguaje con una base de conocimientos externa, permitiendo que el modelo acceda 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 fundamentar las salidas en fuentes de datos curadas.
• Mitigar los riesgos de respuestas obsoletas o alucinadas permitiendo que los sistemas citen fuentes de antecedentes.

Este enfoque es ahora común en soluciones de IA empresarial, donde los datos de entrenamiento no pueden mantener 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 dan a los modelos acceso a memoria persistente o a nivel de sesión. Esto permite que el modelo mantenga 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.
• Mejor consistencia en flujos de trabajo de múltiples pasos.
• Mejor alineación con casos de uso que requieren continuidad, como trabajo de proyecto o análisis complejo.

17. Escalar cómputo

Escalar cómputo implica aumentar la potencia de cómputo disponible durante el entrenamiento o la inferencia, típicamente 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.
• Duraciones de entrenamiento más largas: Permitir que el modelo optimice sus pesos durante más iteraciones.

La relación entre el cómputo y el rendimiento del modelo es fundamental:

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

Sin embargo, escalar cómputo también tiene desafíos:

• Rendimientos decrecientes: Aunque el rendimiento mejora con más cómputo, la tasa de mejora se ralentiza a medida que aumentan los recursos.
• Costos y demandas energéticas: Entrenar modelos avanzados como GPT-4 requiere extensos recursos financieros y ambientales.

A pesar de estos desafíos, escalar cómputo ha sido instrumental 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 múltiples pasos, puede mejorar asignando más tiempo de cómputo. Esto a menudo se logra a través de estrategias como un mayor cómputo por consulta o refinamiento iterativo. Así es como funciona:

¿Qué sucede durante la inferencia?

La inferencia es la etapa donde un modelo preentrenado se utiliza 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?

Cuando se realizan tareas como cálculos matemáticos o razonamiento de múltiples 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 cómputo permite que el modelo procese estos pasos más exhaustivamente.
• Precisión aumentada: 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 múltiples 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 cómputo a un modelo durante la inferencia. Este enfoque soporta trazas de razonamiento más largas y evaluación de múltiples 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 que el modelo ejecute rutas de inferencia más profundas.
• Se logran ganancias de rendimiento sin reentrenar, lo que hace que este método sea adecuado para actualizaciones frecuentes.

Ejemplo de la vida real: Ganancias de capacidad en post-entrenamiento y tiempo de inferencia

Anthropic's Claude Opus 4.6 ilustra cómo los sistemas de IA de vanguardia 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 agente más capaz, donde el modelo puede planificar tareas de software de múltiples pasos, navegar por grandes bases de código y corregir iterativamente sus propios errores.

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

Además, Opus 4.6 soporta ventanas de contexto largas (hasta ~1 millón de tokens en beta), permitiéndole mantener la coherencia a través de documentos extendidos, bases de código e interacciones de múltiples pasos.

Juntos, 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 solo.

Figura 2: Gráfico que muestra el rendimiento de Opus 4.6 en Terminal Bench. Terminal Bench es una suite de benchmarking 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 cómo el modelo razona en tiempo de inferencia, asignando más cómputo a problemas más difíciles en lugar de depender únicamente de un conteo de parámetros más grande.

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 emergiendo como un concepto distinto del progreso de la IA junto con el conteo de parámetros y las mejoras en herramientas/implementación.

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

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

OpenAI's GPT-5.3-Codex-Spark es un modelo enfocado en codificación posicionado como una variante optimizada para velocidad de GPT-5.3-Codex, destinada 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: Soporta hasta 128,000 tokens de contexto, permitiendo el uso con bases de código más grandes y sesiones más largas.
• Flujos de trabajo de codificación interactivos: Dirigido a tareas de codificación iterativas como edición, depuración y refinamiento de código en tiempo real.
• Énfasis en infraestructura: Construido para ejecutarse en infraestructura de inferencia de baja latencia, incluyendo implementaciones en hardware Cerebras.

Figura 4: Rendimiento del benchmark de OpenAI's GPT-5.3-Codex-Spark en SWE-Bench Pro.¹²

19. IA agente

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

Las ventajas incluyen:

• Escalar capacidades de razonamiento sin aumentar indefinidamente el conteo de parámetros.
• Mayor flexibilidad en el uso de herramientas asignando tareas al modelo más capaz.
• Una incorporación más sencilla de la retroalimentación 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. Juntos, estos modelos ofrecen mejores resultados que un solo modelo trabajando solo.

20. Técnicas de eficiencia de modelos

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

• Cuantización reduce la huella de memoria al reducir la precisión de los parámetros del modelo sin perder calidad en las predicciones.
• Distilación de conocimiento transfiere capacidades de un modelo grande a un modelo más pequeño, permitiendo una inferencia más rápida.
• Poda elimina parámetros redundantes para reducir la complejidad mientras mantiene la precisión.
• Adaptación de bajo rango (LoRA) permite un ajuste fino eficiente de modelos grandes en tareas específicas del dominio con recursos limitados.

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

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Recomendaciones sobre cómo abordar la mejora de modelos de IA/ML

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

Monitorear el rendimiento

Puedes 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 pueden impactar el rendimiento del modelo.

Generación de hipótesis

Antes de seleccionar el método correcto, recomendamos realizar la generación de hipótesis. Este es un proceso predecisional 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 de modelos de IA/ML es un proceso continuo. Después de formar hipótesis y seleccionar soluciones potenciales, la experimentación y la iteración son clave para refinar el modelo.

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

Reentrenamiento del modelo: Reentrena regularmente el modelo con nuevos datos, actualizaciones de características o ajustes de algoritmos para asegurar que siga siendo relevante y se adapte a las condiciones cambiantes.

Monitoreo automatizado y bucles de retroalimentación: Utiliza sistemas automatizados para proporcionar retroalimentación continua de IA, permitiendo ajustes rápidos e iteración rápida en mejoras.

Incorporar retroalimentación de las partes interesadas

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

Integrar este bucle de retroalimentación ayuda a asegurar 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 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, documenta los métodos, experimentos y resultados.

Estandarizar este proceso permite que las mejoras futuras sigan un enfoque probado y estructurado, asegurando que las mejoras se puedan medir, comparar y rastrear.

Preguntas frecuentes

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}

Enlaces de referencia

1.

Professional Services - Telstra Enterprise

2.

[2111.09297] Learning to Compose Visual Relations

3.

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

Anyverse™

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Single instruction, multiple data - Wikipedia

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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 de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales 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. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador 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 y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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Investigado por

Sıla Ermut

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple, especializada en marketing por correo electrónico y vídeos de ventas. Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla es licenciada en Psicología Social y en Relaciones Internacionales.

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