La evolución de la codificación predictiva en el entrenamiento de redes neuronales ha dado un salto significativo con la aparición de ePC (Codificación Predictiva basada en error). Frente al enfoque tradicional de retropropagación, la codificación predictiva ofrece una alternativa inspirada en el cerebro, pero su implementación digital presentaba graves ineficiencias. El modelo basado en estado (sPC) sufría una atenuación exponencial de la señal que bloqueaba el proceso de minimización, especialmente en arquitecturas profundas. ePC reformula este paradigma reparametrizando el error, eliminando la degradación y logrando un rendimiento comparable a la retropropagación incluso en modelos complejos. Este avance no solo acelera el entrenamiento en órdenes de magnitud, sino que abre la puerta a una nueva generación de sistemas de inteligencia artificial más eficientes y escalables.

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