Durante décadas, la inteligencia artificial (IA) se ha basado principalmente en el reconocimiento de patrones para predecir y completar texto. Podía terminar tus frases o identificar tendencias, pero sin captar realmente el sentido profundo de las palabras y del contexto. Hoy en día, esto está cambiando radicalmente. Una nueva generación de modelos de IA, conocidos como «reasoners» (razonadores), es capaz de razonar paso a paso para ofrecer respuestas más precisas, más relevantes y más completas.
Pero, ¿hasta qué punto llega realmente este razonamiento? ¿Y qué implica este cambio para la investigación, la toma de decisiones y la inteligencia empresarial?
De las respuestas instantáneas a la reflexión profunda
Tradicionalmente, los chatbots de IA generan sus respuestas en tiempo real, palabra por palabra. Aunque rápida, esta técnica suele producir resultados superficiales, con poca profundidad real. Para mejorar la relevancia, los desarrolladores introdujeron el concepto de Chain of Thought (CoT). Se trata de una técnica de prompt que anima a los modelos a «mostrar su razonamiento». Funciona de forma similar a cómo los estudiantes resuelven problemas matemáticos paso a paso. Sin embargo, CoT sigue siendo, en esencia, un artificio de prompt, no una verdadera capacidad nativa de razonamiento.
Los reasoners actuales, como el modelo Deep Research de OpenAI o el modelo chino DeepSeek V3, integran directamente el razonamiento paso a paso desde su fase inicial de aprendizaje. Esta capacidad nativa permite a estos modelos abordar realmente problemas complejos en lugar de simplemente imitar la lógica humana. El modelo Gemini 2.5 Pro Experimental de Google, por ejemplo, introduce un razonamiento agente e iterativo, lo que le permite refinar de forma autónoma sus propias soluciones a lo largo de varios ciclos. Igualmente, DeepSeek V3 destaca en tareas avanzadas de programación y procesamiento multilingüe.
Los agentes de búsqueda de IA en acción
Si los reasoners mejoran la lógica interna de la IA, los agentes de búsqueda van aún más lejos, gestionando de manera autónoma flujos de trabajo completos de investigación. Exploran la literatura académica, interpretan conjuntos de datos complejos y elaboran, en cuestión de minutos, informes estructurados y con referencias.
Tomemos como ejemplo Microsoft Copilot Researcher y Analyst, integrados en Microsoft 365. Combinan la potencia de los modelos de razonamiento de OpenAI con los extensos conectores de datos de Microsoft, permitiendo generar análisis a medida directamente integrados en los flujos de trabajo cotidianos de las empresas.
El modo Deep Research de Perplexity también destaca. Diseñado para quienes necesitan respuestas sólidas y con fuentes citadas, cruza varias fuentes en tiempo real y ofrece análisis trazables con precisión académica. Es especialmente útil para los usuarios que necesitan verificar rápidamente información generada por la IA a partir de fuentes fiables.
Por su parte, Google ofrece NotebookLM, presentado como un auténtico «laboratorio de investigación personal». Diseñado para estudiantes, investigadores y profesionales, permite importar documentos propios para extraer resúmenes, hacer preguntas o explorar conexiones entre conceptos.
Estos sistemas ya no son simples asistentes pasivos. Se están convirtiendo en verdaderos compañeros proactivos, capaces de cuestionar hipótesis, sintetizar ideas y mejorar la toma de decisiones estratégicas en tiempo real.
¿Qué esconde esta nueva inteligencia?
Los reasoners y los agentes de búsqueda actuales no solo responden a las preguntas planteadas: razonan, validan las fuentes y sintetizan información a una velocidad y escala antes inimaginables.
No obstante, a medida que la IA afina sus procesos intelectuales, los profesionales deben hacerse preguntas más difíciles. ¿Cuál es realmente la transparencia de estos modelos? ¿Qué sesgos persisten bajo su apariencia pulida y cómo pueden mitigarse eficazmente?
Todos estamos aprendiendo a desenvolvernos en una nueva realidad profesional, con herramientas que no solo ejecutan tareas, sino que realmente colaboran con nosotros. Y esto nos lleva, con humor pero también con seriedad, a la pregunta que inspira el título:
♫ «How deep is your AI? ♪♫♪ I really mean to learn, ’cause we’re living in a world of fools…» ♪
Sí, a veces parece que vivimos en un mundo de locos, oscilando entre un entusiasmo tecnológico desmedido y unas neurosis profundas ante la IA. Por un lado, el entusiasmo roza la euforia; por otro, las preocupaciones se convierten en miedos existenciales. Pero si nos mantenemos curiosos, pragmáticos y reflexivos, podemos orientar esta transición hacia una IA que sea no solo poderosa, sino también profundamente humana…
