¿Pueden pensar las IA cuando el mundo no deja de cambiar? Investigadores han descubierto que los grandes modelos de lenguaje, muy valorados por resolver problemas complejos, suelen razonar asumiendo que todo permanece igual durante su proceso de pensamiento. En la práctica real, sin embargo, pueden surgir actualizaciones de código, nuevos datos o incluso una orden de detener en cualquier momento. Al evaluar dos escenarios cotidianos, ser interrumpido antes de tiempo y recibir información nueva durante el razonamiento, los equipos encontraron que incluso los modelos más avanzados que sacan excelente nota en pruebas estáticas pueden fallar de forma dramática, con caídas de hasta 60 % en precisión cuando se les corta al final del proceso. Se identificaron modos de fallo curiosos como leakage o filtrado, donde la IA oculta pasos incompletos dentro de la respuesta final; panic o pánico, donde abandona el razonamiento y pasa a conjeturar; y self-doubt o duda propia, donde hechos nuevos reducen aún más su fiabilidad. Una analogía útil es la de un estudiante que escribe un ensayo mientras el profesor va cambiando la consigna: difícil terminar correctamente.

Estas conclusiones subrayan la necesidad de diseñar agentes robustos y modelos interrumpibles que mantengan coherencia en entornos dinámicos. En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, diseñamos y desplegamos soluciones que contemplan estos retos, integrando prácticas de ingeniería que minimizan la pérdida de contexto y mejoran la resiliencia de los asistentes inteligentes. Si busca soluciones de inteligencia artificial adaptadas a su negocio visite nuestras soluciones de inteligencia artificial para empresas.

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