{"id":1204,"date":"2025-07-16T15:20:21","date_gmt":"2025-07-16T15:20:21","guid":{"rendered":"http:\/\/6877b3dcd42a8831626542b2"},"modified":"2025-07-16T15:20:21","modified_gmt":"2025-07-16T15:20:21","slug":"exinvestigadores-de-google-crean-una-ia-que-transforma-conversaciones-y-codigo-en-software-funcional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/07\/16\/exinvestigadores-de-google-crean-una-ia-que-transforma-conversaciones-y-codigo-en-software-funcional\/","title":{"rendered":"Exinvestigadores de Google crean una IA que transforma conversaciones y c\u00f3digo en software funcional"},"content":{"rendered":"
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Daniel Jackson, inform\u00e1tico del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts, afirma que el enfoque de Reflection parece prometedor dado el mayor alcance de su recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n. Sin embargo, asegura Jackson, a\u00fan est\u00e1n por verse los beneficios del enfoque, ya que la encuesta de la empresa no es suficiente para convencerle de sus amplias ventajas. Se\u00f1ala que el enfoque tambi\u00e9n podr\u00eda aumentar los costos de c\u00e1lculo y crear potencialmente nuevos problemas de seguridad: “Ser\u00eda leer todos esos mensajes privados”.<\/p>\n

Reflection defiende que el enfoque multiagente minimiza los costos de computaci\u00f3n y que hace uso de un entorno seguro que proporciona m\u00e1s seguridad que algunas herramientas SaaS (Software<\/em> como Servicio) convencionales.<\/p>\n

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\"Agentes<\/picture><\/span><\/div>\n
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Google lanza Agent2Agent, un protocolo para que los agentes de IA se comuniquen entre s\u00ed<\/a><\/div>\n

Los agentes de IA son sistemas aut\u00f3nomos que perciben su entorno, procesan datos y act\u00faan para alcanzar objetivos espec\u00edficos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Un agente que no se entrena de datos ajenos<\/h2>\n

En Nueva York, WIRED se reuni\u00f3 con Ioannis Antonoglou, director t\u00e9cnico de la empresa. Su experiencia en el entrenamiento de modelos de IA para razonar y jugar se est\u00e1 aplicando para que construyan c\u00f3digo y realicen otras tareas \u00fatiles. Como ingeniero fundador de Google DeepMind, Antonoglou realiz\u00f3 una investigaci\u00f3n pionera sobre una t\u00e9cnica conocida como aprendizaje por refuerzo, que se utiliz\u00f3 sobre todo para crear AlphaGo<\/a>, un programa que aprendi\u00f3 a jugar al antiguo juego de mesa Go a un nivel sobrehumano.<\/p>\n

El aprendizaje por refuerzo, que consiste en entrenar un modelo de inteligencia artificial a trav\u00e9s de la pr\u00e1ctica combinada con retroalimentaci\u00f3n positiva y negativa, ha saltado a los titulares en los \u00faltimos a\u00f1os porque ofrece una forma de entrenar un LLM<\/a> para que produzca mejores resultados. Combinado con la formaci\u00f3n humana, el aprendizaje por refuerzo puede entrenar a un LLM para que ofrezca respuestas m\u00e1s coherentes y agradables a las consultas.<\/strong> Con formaci\u00f3n adicional, el aprendizaje por refuerzo ayuda a un modelo a aprender a realizar una especie de razonamiento simulado, mediante el cual los problemas complicados se dividen en pasos para poder abordarlos con mayor eficacia. Asimov utiliza actualmente modelos de c\u00f3digo abierto, pero Reflection est\u00e1 empleando el aprendizaje por refuerzo para entrenar modelos personalizados que, seg\u00fan afirma, “rinden a\u00fan mejor”. En lugar de aprender a ganar a un juego como el Go, el modelo aprende a construir un software<\/em> acabado. Aprovechar m\u00e1s datos de toda la empresa deber\u00eda. Reflection utiliza datos de anotadores humanos y tambi\u00e9n genera sus propios datos sint\u00e9ticos. No se entrena con datos de clientes.<\/strong><\/p>\n

Las grandes empresas de IA ya utilizan el aprendizaje por refuerzo para ajustar los agentes. Por ejemplo, una herramienta de OpenAI llamada Deep Research<\/a>, utiliza los comentarios de humanos expertos como se\u00f1al de aprendizaje por refuerzo que ense\u00f1a a un agente a rastrear p\u00e1ginas web en busca de informaci\u00f3n sobre un tema antes de generar un informe detallado.<\/p>\n

“Creamos algo parecido a Deep Research, pero para sus sistemas de ingenier\u00eda. Hemos visto que en los grandes equipos de ingenier\u00eda, muchos de los conocimientos se almacenan fuera de la base de c\u00f3digo”, afirma Antonoglou, se\u00f1alando que el entrenamiento en algo m\u00e1s que c\u00f3digo proporciona una ventaja. Stephanie Zhan, socia de la firma de inversi\u00f3n Sequoia, que respalda Reflection, sugiere que la startup<\/em> “mantiene el mismo nivel que los laboratorios de alta categor\u00eda”.<\/p>\n

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\"Servidores<\/picture><\/span><\/div>\n
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Nadie quiere informar cu\u00e1nta energ\u00eda usa la IA<\/a><\/div>\n

Cada vez son m\u00e1s los estudios que intentan cifrar el consumo de energ\u00eda y la IA, incluso cuando las empresas que fabrican los modelos m\u00e1s populares mantienen en secreto sus emisiones de carbono.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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El camino hacia la superinteligencia<\/h2>\n

Ahora que el sector de la IA aspira a la superinteligencia y que empresas con grandes recursos como Meta est\u00e1n invirtiendo grandes sumas en contrataci\u00f3n y construcci\u00f3n de infraestructuras, es posible que a las empresas emergentes como Reflection les resulte m\u00e1s dif\u00edcil competir.<\/p>\n

Preguntamos a los responsables de Reflection c\u00f3mo ser\u00eda el camino hacia una inteligencia m\u00e1s avanzada. Creen que un agente cada vez m\u00e1s inteligente se convertir\u00eda en un or\u00e1culo del conocimiento institucional y organizativo de las empresas. Deber\u00eda aprender a construir y reparar software<\/em> de forma aut\u00f3noma. Con el tiempo, inventar\u00eda nuevos algoritmos, hardware<\/em> y productos de forma aut\u00f3noma.<\/strong><\/p>\n

El siguiente paso m\u00e1s inmediato podr\u00eda ser menos grandioso. “Hemos hablando con clientes que empiezan a preguntarnos: ‘\u00bfNuestro personal t\u00e9cnico de ventas o nuestro equipo de asistencia t\u00e9cnica pueden utilizar esto?'”, concluye Laskin.<\/p>\n

Art\u00edculo originalmente publicado en<\/em> WIRED.<\/a> Adaptado por Alondra Flores.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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