La verificación automatizada de código generado por modelos de lenguaje de gran escala se ha convertido en un pilar estratégico para garantizar la calidad del software en entornos de producción. Tradicionalmente, el entrenamiento de verificadores mediante aprendizaje por refuerzo con recompensas verificables (RLVR) ha demostrado un gran potencial, pero su adopción masiva se ha visto frenada por los elevados costes computacionales que implica el pipeline completo. En este contexto, el estudio conocido como Aletheia aborda directamente la pregunta clave: ¿qué factores del proceso RLVR tienen un impacto real en el rendimiento y cuáles pueden eliminarse sin sacrificar precisión? La investigación, centrada en generación de código, analiza tres elecciones fundamentales: la incorporación de trazas de pensamiento intermedias, el aprendizaje a partir de muestras negativas y el entrenamiento on-policy. Sus conclusiones revelan que no existe una receta única, sino que la estrategia óptima depende de la escala del modelo. Para verificadores pequeños, el entrenamiento on-policy resulta ser el motor principal del rendimiento, mientras que en modelos grandes el presupuesto de pensamiento —la cantidad de razonamiento interno— se convierte en el factor más determinante. Curiosamente, el uso de muestras negativas mantiene un efecto consistente en la precisión de selección top-1, pero su contribución a la reconstrucción del ranking crece de forma monótona con la escala y ayuda a estabilizar el entrenamiento. Desde una perspectiva de optimización Pareto, eliminar el entrenamiento on-policy en modelos grandes produce verificadores que compiten con la receta completa, y prescindir de las trazas de pensamiento resulta una estrategia eficiente en presupuestos bajos. Estos hallazgos tienen implicaciones prácticas directas para empresas que desarrollan ia para empresas y buscan implementar agentes IA capaces de autoverificar su propio código de forma económica. La capacidad de diseñar pipelines de verificación que minimicen costes sin perder robustez abre la puerta a una integración más amplia de estas tecnologías en soluciones de software a medida. En Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software y tecnología, aplicamos estos principios para construir sistemas de inteligencia artificial que se adaptan a las necesidades específicas de cada cliente, ya sea en aplicaciones a medida o en la automatización de procesos críticos. La elección de infraestructura también juega un papel fundamental: gracias a nuestros servicios cloud aws y azure, podemos escalar los entornos de entrenamiento y despliegue de verificadores según la demanda, manteniendo un equilibrio entre coste y rendimiento. Además, ofrecemos servicios inteligencia de negocio con herramientas como power bi para monitorizar la calidad del código generado, y garantizamos la ciberseguridad de todo el pipeline mediante auditorías y pentesting. La investigación sobre RLVR demuestra que, con las decisiones correctas, es posible desplegar verificadores de código robustos de forma eficiente, y en Q2BSTUDIO ayudamos a las organizaciones a materializar ese potencial en productos tangibles.