En apenas una década la inteligencia artificial (IA) dejó de ser un “adivino” que extendía patrones para convertirse en un socio creativo que propone ideas originales. Comprender ese salto –y lo que viene después– exige mirar la IA como un proceso evolutivo que imita, cada vez con mayor fidelidad, la arquitectura cognitiva del cerebro humano.

Los primeros sistemas –desde los viejos n‑gram hasta los “transformers” iniciales– solo calculaban la palabra más probable a continuación de un texto. Era la etapa de predicción pura: rapidez, sí, pero cero criterio. Luego llegó la generación regulada. Herramientas como la “temperatura” o la “búsqueda en haz” dejaron que un usuario girara una perilla para hacer al modelo más atrevido o más conservador. El avance fue relevante, aunque el control permanecía externo, parecido a pedirle a un músico que improvise, pero dictándole cada nota.

El siguiente peldaño lo vivimos hoy con los modelos que se analizan a sí mismos. A través de indicaciones como “piensa paso a paso” o del entrenamiento con retroalimentación humana (RLHF), el algoritmo genera un borrador y un segundo módulo lo critica antes de entregar la versión final. Esa autocrítica interna –equivalente........

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