La evolución de los modelos de lenguaje ha abierto nuevas posibilidades en el ámbito de la ciberseguridad, especialmente en tareas de ingeniería inversa sobre binarios sin símbolos. Recuperar nombres de funciones, variables y tipos a partir de código ejecutable es un desafío que combina comprensión semántica y análisis estructural. Sin embargo, la comunidad carece de un marco de evaluación homogéneo que permita comparar de forma justa las capacidades de diferentes sistemas de inteligencia artificial. Los datasets existentes suelen estar fragmentados, con pipelines de preprocesamiento y métricas dispares, lo que dificulta medir el progreso real. En este contexto, surge la necesidad de un benchmark procedimental, justo por construcción, que preserve la dificultad original de las tareas sin introducir sesgos. Un benchmark de estas características debería almacenar información byte a byte de la pila para generar ground truth, evitando simplificaciones que favorezcan a ciertos enfoques. Esta aproximación no solo beneficia la investigación académica, sino que tiene implicaciones directas para empresas que integran IA en sus flujos de ciberseguridad. Por ejemplo, una organización que desee implementar soluciones de ciberseguridad avanzadas puede apoyarse en evaluaciones estandarizadas para seleccionar el modelo más adecuado a sus necesidades. Asimismo, el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial para empresas requiere benchmarks que reflejen la complejidad del mundo real, donde los binarios varían en arquitectura, nivel de optimización y tamaño. Las aplicaciones a medida en este campo suelen combinar técnicas de reverse engineering con agentes IA capaces de razonar sobre el código. Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software a medida, ofrece servicios que abarcan desde la creación de aplicaciones personalizadas hasta la integración de plataformas cloud como AWS y Azure, pasando por soluciones de inteligencia de negocio con Power BI. La capacidad de evaluar correctamente modelos de lenguaje en tareas de binarios es clave para avanzar hacia herramientas de análisis automático más fiables, que puedan ser incorporadas en entornos de producción. Por ello, la existencia de un benchmark riguroso y universalmente aplicable representa un paso adelante tanto para la investigación como para la industria, permitiendo a los equipos de desarrollo medir y mejorar sus soluciones con datos objetivos.