El estado de la IART: las fuerzas que configuran la IA de frontera

La evolución de la IA de frontera es tan rápida que cualquier fotografía del momento puede quedar obsoleta en cuestión de semanas. Lanzamientos semanales de modelos, nuevos benchmarks y avances arquitectónicos constantes crean una sensación de cambio permanente. Pero bajo ese ruido superficial, empieza a emerger un patrón más estable: uno definido no solo por el conocido “estado del arte”, sino por las dimensiones que realmente determinan el potencial práctico de la IA.

Estas dimensiones —y lo que realmente importa para quienes construyen con IA— responden a tendencias más profundas: razonamiento entrenado con refuerzo, arquitecturas centradas en agentes, avances en interpretabilidad y una dinámica global de desarrollo de IA en constante transformación. Estas son las fuerzas que definen la capacidad real en el mundo empresarial, independientemente del modelo que encabece los rankings este mes.

Por eso hablo del “Estado del IART”. No es solo un juego de palabras: es una propuesta para replantear el enfoque. Aquí trazaré el mapa del momento actual, destacaré dónde está ocurriendo la innovación real y mostraré cómo estos cambios se traducen en valor tangible para la industria.

La frontera en movimiento

En este momento, los modelos de frontera más avanzados conforman un grupo sorprendentemente homogéneo. GPT-5 de OpenAI, Claude Opus 4.1 y Sonnet 4 de Anthropic, Gemini 2.5 Pro y Flash Image de Google, Grok 4 de xAI, Llama 4 de Meta, DeepSeek R1, la familia Qwen y una ola de modelos chinos —como Zhipu GLM-4.5, Moonshot Kimi K2, Baidu ERNIE, Tencent Hunyuan y Baichuan— representan estrategias diferentes, pero muchos alcanzan un nivel de competencia general sorprendentemente similar.

En el momento de escribir este artículo, los modelos clave incluyen:

Modelo / Laboratorio	Puntos fuertes	Notas
GPT-5 (OpenAI)	Broad general intelligence; strong math/science; tool-use	Multiple “thinking” variants available via OpenAI & Azure
Claude Opus 4.1 (Anthropic)	Long-context stability; rigorous alignment; document analysis	Favoured in safety-critical or regulated contexts
Gemini 2.5 Pro / Flash Image (Google)	Leading multimodality; advanced video (Veo 3)	Strong enterprise integration via Vertex AI
Grok 4 (xAI)	High reasoning benchmarks (AIME, GPQA)	Tight integration with X ecosystem
Llama 4 (Meta)	Open-weight; private deployment	Strong developer ecosystem
DeepSeek R1 + Qwen/Qwen3 (China)	Reinforcement-trained reasoning; fast iteration	Distilled variants widely adopted
GLM-4.5, Kimi K2, ERNIE, Hunyuan (China)	Rapid progress in multilingual & research tasks	Part of a growing Chinese frontier cluster
Mistral Large 2; Cohere Command R+	European-hosted; retrieval-heavy workloads	Often chosen for governance or data locality

Al observar los modelos más avanzados, se percibe un patrón claro: Estados Unidos y China dominan el primer nivel, con la investigación open-weight de Meta y la presencia europea de Mistral como excepciones destacadas. Aunque siguen filosofías de entrenamiento distintas —modelos cerrados en EE. UU., publicaciones agresivamente abiertas en China y enfoques híbridos en Europa— la frontera tecnológica se está compactando. Las diferencias en capacidad se reducen con rapidez, pero las estrategias de apertura, alineamiento y despliegue se vuelven cada vez más marcadas.

La carrera EE. UU.–China: pesos abiertos, imitación e infraestructura

Hoy, el liderazgo en IA no depende solo de la capacidad técnica, sino de las fuerzas geopolíticas que la impulsan. En particular, destaca la creciente divergencia entre los enfoques estadounidenses y chinos respecto a la escala, la apertura y el despliegue.

La diferencia entre ambos enfoques es tanto filosófica como técnica. Los laboratorios chinos han adoptado con sorprendente rapidez la publicación de pesos abiertos. DeepSeek R1 es un ejemplo claro: publicado de forma abierta y luego destilado en los modelos Qwen y Llama. Esto permite transferir capacidades como el razonamiento entrenado por refuerzo sin tener que reentrenar desde cero. Es ajuste fino sintético: un modelo enseñando a otro.

Paradójicamente, algunos analistas creen que DeepSeek también se benefició de salidas sintéticas generadas por modelos estadounidenses, creando un ciclo interesante:

modelos cerrados de EE. UU. → datos sintéticos → modelos chinos abiertos → derivados globales.

Mientras tanto, ChatGPT —a pesar del nombre OpenAI— sigue siendo completamente cerrado. Laboratorios chinos como DeepSeek, Qwen o Baichuan publican puntos de control de sus pesos con frecuencia. Meta es la única gran excepción estadounidense.

Las diferencias en infraestructura amplifican esta brecha. China despliega megacentros de datos con menos trabas regulatorias y cuenta con iniciativas nacionales de computación compartida. En EE. UU., el avance es más lento debido a la regulación fragmentada y limitaciones energéticas. Europa está aún más rezagada. La capacidad de escalar puede convertirse en el factor decisivo.

¿Un estancamiento en la IA o solo una pausa?

Esta carrera geopolítica pone de relieve una cuestión de fondo: incluso con enormes recursos de computación y ciclos de mejora rápidos, ¿queda “combustible” para seguir impulsando estos modelos? Algunos investigadores ya plantean si Internet está alcanzando su límite en cuanto a texto de alta calidad disponible para entrenar. Grupos como Epoch predicen escasez en la próxima década.

La industria está obligada a repensar cómo continuar avanzando. La respuesta ya no está solo en escalar modelos, sino en nuevas formas de entrenarlos:

• Aprendizaje por refuerzo y supervisión de procesos

• Datos sintéticos generados por modelos más potentes

• Entrenamiento multimodal que reduce la dependencia del texto

• Búsqueda de datos frescos por dominio específico

• Canalizaciones de aprendizaje activo

Estas estrategias permiten a los modelos mejorar sin depender únicamente de datasets cada vez más grandes. Y ya están teniendo un impacto en cómo evaluamos su rendimiento.

Benchmarks: saturación y nuevas señales

El cambio en las técnicas de entrenamiento se refleja en los benchmarks. Algunos ya están saturados, como MMLU, lo que ha impulsado versiones más exigentes como MMLU-Pro. Pero los insights más relevantes provienen de evaluaciones especializadas o basadas en escenarios reales.

• GPQA Diamond sigue revelando diferencias significativas en razonamiento científico avanzado.

• AIME destaca la profundidad matemática de los modelos.

• SWE-bench Verified, que evalúa modelos resolviendo issues reales en GitHub, muestra mejoras rápidas en sistemas agentivos.

• Humanity’s Last Exam (HLE) surge como el nuevo benchmark de referencia. Mezcla problemas difíciles de múltiples disciplinas universitarias con preguntas multimodales. ¿El resultado? Los modelos actuales colapsan: humanos con experiencia superan el 90 % de acierto; los mejores modelos, apenas un 30 %.

Esto revela algo claro: los LLM avanzan rápido en código y herramientas, pero el razonamiento académico profundo sigue lejos del nivel humano. Esta evolución desigual está reformulando el debate sobre la AGI y las verdaderas capacidades actuales.

De los sueños de AGI a la supercapacidad práctica

El comportamiento en benchmarks subraya una realidad clave: el progreso no es uniforme. Algunas habilidades se estancan pronto; otras avanzan con rapidez. Esta inconsistencia ha desplazado el debate sobre la AGI hacia un terreno más pragmático. En lugar de especular sobre cuándo la IA alcanzará la “inteligencia general”, el foco está en las áreas donde los sistemas ya demuestran capacidades excepcionales.

Dos tendencias se refuerzan mutuamente:

1. Razonamiento entrenado por refuerzo (o-series, DeepSeek R1): mejor planificación, mejor código, menos errores.

2. IA que optimiza IA (AlphaEvolve, optimización de kernels GPU, integración de herramientas): sistemas que mejoran su propio rendimiento.

La primera permite modelos más precisos y eficientes; la segunda acelera su evolución. Google, por ejemplo, ha logrado avances notables en generación controlable y estable a través de Flash Image, más allá de su apariencia lúdica.

Pero la verdadera transformación no viene solo de los modelos, sino de los sistemas que se construyen alrededor de ellos. En otras palabras: los agentes.

Nueva tendencia: sistemas agentivos

Si 2024 fue el año del prompt, 2025 es el año de la orquestación. Los modelos de frontera ya no se entienden como componentes aislados, sino como el núcleo de sistemas agentivos autónomos.

Hoy, los agentes se comportan menos como chatbots y más como trabajadores digitales.

Sus capacidades clave incluyen:

• Ejecución de herramientas: código, comandos shell, APIs, navegadores

• Grafos de planificación: razonamiento en múltiples pasos, descomposición de tareas

• Bucles de autorreflexión: revisan sus planes y validan sus supuestos

• Sistemas de verificación: consistencia interna, pasos tipo compilador, generación de tests

• Memoria multimodal: no solo texto, también imágenes, esquemas, embeddings

• Sesiones prolongadas: conservan el estado durante horas o días

Esto es lo que impulsa sistemas como:

• OpenAI Codex y Codex-Max
  El sucesor de Codex no solo genera código, sino que lo ejecuta, crea tests y mantiene un AST (árbol de sintaxis abstracta) para seguir los cambios. Este AST funciona como un “mapa interno” del código, que permite mantener coherencia y contexto estable.

• Anthropic Claude Code
  Claude Code destaca por su bucle de planificación interno altamente estable. Resume el progreso en estructuras que actúan como memoria activa. Su razonamiento basado en diferencias de código y su autocrítica constitucional le permiten evitar la deriva.

• Google Antigravity
  El experimento más ambicioso de Google. Permite a los modelos ejecutar código, mantener memoria activa y verificar su trabajo en ciclos. Usa grafos de memoria implícita en lugar de tokens brutos, logrando coherencia incluso en sesiones largas.

Cómo los agentes mantienen el contexto sin desviarse

Las técnicas clave incluyen:

• Representación interna del código con AST (Codex, Claude Code, Gemini Agents)

• Compresión del estado en embeddings de workspace actualizados paso a paso

• Verificación por autoconsistencia (multi-muestra)

• Revisiones tipo compilador tras cada acción

• Registros de ejecución deterministas para mantener alineación con la realidad

• Instantáneas del estado del proyecto para sesiones prolongadas

En 2023, un LLM predecía el siguiente token. En 2025, es un agente autónomo con herramientas, memoria y objetivos. Esto nos lleva a nuevas preguntas sobre seguridad y fiabilidad. A medida que los agentes ganan autonomía, se vuelve urgente entender —no solo observar— su comportamiento interno. Y aquí entra en juego la interpretabilidad.

Interpretabilidad: mirando dentro de la caja negra

La interpretabilidad ha pasado de ser una curiosidad académica a una necesidad práctica. Anthropic lidera algunos de los avances más relevantes en interpretabilidad mecanicista. En su estudio Mapping the Mind of a Large Language Model, demuestran cómo Claude codifica millones de “features” —patrones de activación neuronal que representan conceptos reconocibles como el Golden Gate—. Usando técnicas de aprendizaje intensivo de diccionarios, lograron trazar circuitos que revelan cómo el modelo anticipa tokens futuros.

En otro trabajo, Tracing Thoughts in Language Models, muestran que Claude planifica con antelación, por ejemplo, prediciendo rimas antes de que aparezcan. Es una especie de vista microscópica de la cognición artificial. Estos hallazgos sugieren que ciertos comportamientos emergentes —como la adulación, sesgos o respuestas dañinas— podrían anticiparse y controlarse ajustando los datos o interviniendo directamente en las activaciones neuronales. Investigaciones como Scaling Monosemanticity apuntan incluso a extraer estas features de forma sistemática y a gran escala.

Paralelamente, OpenAI ha abordado uno de los problemas más urgentes de interpretabilidad: las alucinaciones. En su paper Why Language Models Hallucinate, argumentan que el origen no está solo en la arquitectura, sino en los incentivos de entrenamiento y evaluación. A los modelos se les recompensa por dar respuestas, incluso cuando no están seguros, y se les penaliza si se abstienen. Esta sobreconfianza, reforzada durante el preentrenamiento y las pruebas de benchmark, produce salidas fluidas pero falsas. Según OpenAI, el sistema está entrenado para “adivinar antes que admitir ignorancia”.

Lo interesante es que esto complementa la visión de Anthropic: mientras uno identifica el “dónde” y “cómo” del razonamiento interno, el otro expone el “por qué” de sus errores. Juntos, estos esfuerzos acercan el campo a una detección y mitigación real de comportamientos inseguros. El objetivo compartido es claro: para 2027, la interpretabilidad debe permitir no solo observar, sino controlar dinámicas internas de los modelos de frontera para reducir alucinaciones y alinear mejor su razonamiento con la verdad.

Más allá de los transformers: nuevas arquitecturas y eficiencia

Durante los últimos siete años, casi todos los avances en IA se han basado en la misma arquitectura: el transformer, introducido por Google en 2017. Esta arquitectura permitió procesar texto en paralelo, aprender patrones de largo alcance y escalar hasta billones de parámetros. Modelos como GPT-5, Claude Opus, Gemini 2.5 Pro o Llama 4 siguen esta estructura.

Pero a medida que la interpretabilidad expone su creciente complejidad y que los costes de cómputo se disparan, la investigación se orienta hacia nuevas arquitecturas más eficientes, estables y transparentes. Dos líneas avanzan con fuerza: los State Space Models (SSMs) y el modelado en espacios latentes.

• SSMs reducen el coste cuadrático de la atención y conservan memoria a largo plazo con tiempo lineal.

  • Mamba introdujo SSMs selectivos con buenos resultados en texto, audio y genómica, con escalabilidad lineal.

  • RWKV combina inferencia recurrente con entrenamiento paralelo tipo transformer.

  • RetNet de Microsoft mezcla modos paralelos, recurrentes y por bloques para lograr inferencia eficiente paso a paso.

  • Jamba, un híbrido con capas Mamba, transformers y MoE, ofrece throughput para contexto largo con calidad de transformer. Todo es open source.

Estas arquitecturas no reemplazan aún al transformer, pero ya son muy útiles para secuencias largas, procesamiento en streaming y despliegues en edge.

• Modelos en espacios latentes proponen otro enfoque: razonar en un espacio abstracto, en lugar de predecir tokens uno a uno.

  • JEPA de Meta aprende prediciendo partes faltantes de imágenes o vídeo en un espacio de representación.

  • LCM (Large Concept Model) va más allá: modela secuencias en espacio de embeddings de frases y mejora en multilingüismo con menos recursos.

  • La promesa: unidades de mayor nivel → menos datos y energía por capacidad → mejor transferencia entre lenguajes y modalidades.

También se acelera la eficiencia en inferencia:

• FlashAttention-3 mejora GPUs H100/H200 con baja precisión y asincronía, duplicando la velocidad.

• Speculative decoding elimina cuellos de botella secuenciales generando múltiples tokens a la vez. Medusa hace esto con múltiples cabezas en un solo modelo, logrando más del doble de velocidad.

• vLLM/PagedAttention corrige la fragmentación de caché, duplicando o cuadruplicando el throughput con la misma memoria.

Combinadas, estas innovaciones reducen la latencia, aumentan la eficiencia y bajan el coste por token sea con transformers, híbridos Mamba o modelos en espacios conceptuales.

Implicaciones prácticas para la industria

En un entorno que cambia tan rápido como la IA de frontera, hablar del “estado del arte” parece casi una contradicción. Los detalles se mueven demasiado rápido. Pero lo que sí permanece estable —y lo que este análisis ha descrito— es el patrón de fondo: dónde los modelos están avanzando, dónde aún fallan y cómo los sistemas, arquitecturas y dinámicas globales definen lo que viene.

Si existe un “Estado del IART”, no es una taxonomía, sino un recordatorio: que la inteligencia por sí sola no basta; que la capacidad debe ir acompañada de fiabilidad; que la fuerza de razonamiento varía según la tarea; y que el verdadero valor surge solo cuando estos sistemas pueden actuar con previsibilidad a través de herramientas, flujos de trabajo y salvaguardas. Ahí es donde el progreso importa para las organizaciones —no solo por lo impresionante, sino por lo aplicable—.

Para la industria, esto implica dejar de mirar los rankings y enfocarse en las decisiones arquitectónicas:
¿Qué modelos se integran bien en los procesos actuales?
¿Qué sistemas agentivos se comportan de forma coherente bajo carga?
¿Qué despliegues cumplen los requisitos normativos?
¿Qué capacidades se traducen en resultados de negocio reales?

La IA de frontera ya no es algo que se observa desde lejos. Es un conjunto de decisiones técnicas que determina cómo las organizaciones trabajan, crean y compiten.

Lo que estamos haciendo

En Mimacom, trabajamos con sistemas agentivos seguros que pueden llamar herramientas, ejecutar código e integrarse con entornos empresariales.

Nuestras prioridades son claras:

• Evaluación antes que hype. Reproducimos KPIs de negocio con modelos candidatos, probamos su robustez ante cambios en prompts y evaluamos coste vs. calidad.

• Contextos regulados. Apostamos por modelos que permitan supervisión de procesos y llamadas verificables a herramientas.

• Flexibilidad de despliegue. Para entornos on-premise, optamos por pesos abiertos como Llama o Qwen con aceleradores. En cloud, usamos combinaciones como Azure/OpenAI, Vertex/Gemini o Bedrock/Claude, según localización y necesidades de compra.

Y ahora vamos un paso más allá con Flowable AI Studio, una solución que extiende la automatización de procesos de Flowable con capacidades de IA integradas. Permite diseñar, orquestar y monitorizar flujos de trabajo potenciados por IA en un entorno gobernado. Esto significa pasar de pruebas y pilotos a procesos empresariales fiables y auditables.

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