Chain-of-Thought: Cuando las IA Aprendieron a Pensar

El nuevo paradigma razonador: Cómo los LLMs Aprendieron a Pensar Antes de Hablar

Portada hecha por Babaluum

En los últimos años, los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) han logrado generar texto con una fluidez asombrosa. Sin embargo, tradicionalmente estos sistemas se limitaban a predecir la siguiente palabra basándose en patrones estadísticos aprendidos de enormes cantidades de texto. Esto significaba que, si bien podían hablar muy bien, a menudo no razonaban de forma fiable. Los modelos más antiguos respondían de manera pasiva y directa, sin “pensar” realmente en cómo llegaban a sus respuestas. Por ejemplo, podían fallar en problemas lógicos o matemáticos que requerían varios pasos de deducción, ya que simplemente adivinaban la respuesta más probable en lugar de analizar el problema paso a paso.

El nuevo paradigma razonador de los LLMs busca cambiar esto. A diferencia de los enfoques previos, los modelos modernos descomponen las tareas complejas en pasos intermedios, simulando un proceso de pensamiento parecido al humano antes de dar una respuesta final. En otras palabras, ahora piensan antes de hablar. Esto permite que resuelvan preguntas complicadas y realicen razonamientos lógicos profundos donde antes se quedaban cortos.

Un experto de IBM lo resume así: a diferencia de los modelos anteriores, que entregaban una respuesta sin explicar su razonamiento, los nuevos modelos razonadores resuelven problemas complejos dividiéndolos en pasos y tomándose tiempo para reflexionar “paso a paso, en una ‘cadena de pensamiento’”​. Gracias a este enfoque más reflexivo, los LLMs actuales pueden tardar unos segundos extra en responder, pero lo hacen con mucha más exactitud en tareas difíciles.

De modelos predictivos a modelos razonadores

En los modelos de lenguaje tradicionales (como los GPT iniciales), el enfoque principal era predecir la siguiente palabra en una frase. Esto los hacía excelentes imitadores del lenguaje, pero no siempre entendían profundamente lo que decían. ¿Cuál es la consecuencia? Si les planteábamos una pregunta compleja que requería lógica o varios pasos de deducción, a menudo daban respuestas incorrectas pero con mucha seguridad. Por ejemplo, podían contar una historia coherente, pero equivocarse en un simple cálculo matemático o en un acertijo, porque no planificaban sus pasos de forma explícita.

El nuevo paradigma razonador rompe con esa limitación. ¿Qué hace diferente a un modelo “razonador”? En lugar de soltar la respuesta inmediata que suena bien, estos modelos realizan un proceso interno de reflexión. Es como si dentro de su mente artificial tuvieran una libreta para hacer anotaciones: se hacen preguntas intermedias, consideran distintas posibilidades, realizan cálculos paso a paso, y después de ese análisis interno entregan la respuesta final al usuario. A esta secuencia de pasos internos la llamamos “cadena de pensamiento” (Chain-of-Thought), y más adelante profundizaremos en ella.

En términos sencillos, un modelo de lenguaje tradicional es como un estudiante que responde de memoria, mientras que un modelo razonador es como un estudiante que resuelve el problema en el pizarrón, mostrando cada paso. Los primeros se basaban en el reconocimiento de patrones, los segundos integran un componente de simulación de razonamiento. OpenAI, uno de los pioneros en este cambio, explica que su modelo de nueva generación O3 puede “pausar y reflexionar” sobre sus propios pensamientos internos antes de responder, imitando el proceso de razonamiento humano​. Esto contrasta con los anteriores modelos que solo seguían correlaciones en los datos. En pocas palabras, el nuevo paradigma permite que el modelo planifique su respuesta en lugar de generarla en un solo paso apresurado.

Este cambio ha traído grandes mejoras. Al pensar como humanos, los LLMs pueden ahora resolver problemas de matemáticas, programación o lógica que antes los confundían. Incluso pueden detectar contradicciones o evaluar distintas rutas de solución antes de decidir una respuesta. Por supuesto, requieren más tiempo de cómputo y técnicas de entrenamiento especiales para lograrlo, pero el resultado es una IA más fiable y coherente al enfrentar desafíos complejos.

Actualmente, los principales modelos que implementan este paradigma razonador son: OpenAI O1 y O3, que inauguraron la "serie O" con enfoque en razonamiento escalonado y razonamiento simulado (SR), permitiendo al modelo detenerse durante la generación para corregir su rumbo; xAI Grok 3, desarrollado por la empresa de Elon Musk, que destaca por su transparencia al mostrar su proceso de razonamiento mediante un botón "Think", y por su enfoque deliberadamente menos censurado, buscando ser más libre e incluso "políticamente incorrecto" en ciertos contextos según la visión de Musk; Anthropic Claude Sonnet 3.7, que implementa el "pensamiento extendido" con cadenas de razonamiento extremadamente largas que mejoran tanto su desempeño como su seguridad; y DeepSeek R1, un modelo de código abierto que ha logrado resultados comparables a OpenAI O1 pero con apenas un 4% del costo computacional, democratizando el acceso a modelos razonadores de alto nivel.

Estos modelos representan el futuro de la IA: sistemas que no solo hablan, sino que piensan metódicamente, analizando problemas complejos con una aproximación mucho más cercana al razonamiento humano.

¿Qué es la técnica Chain-of-Thought (Cadena de Pensamiento)?

Hemos mencionado reiteradamente la “cadena de pensamiento” (Chain-of-Thought, CoT) como el corazón del nuevo paradigma razonador. Veamos con calma en qué consiste esta técnica.

Imaginemos que le hacemos a una IA una pregunta complicada, por ejemplo: “¿Por qué el cielo es azul?”. Un enfoque tradicional haría que la IA busque directamente una respuesta corta: “El cielo es azul por la dispersión de la luz en la atmósfera”. Es correcta, pero la IA llegó ahí básicamente porque en sus datos vio muchas veces esa pregunta y respuesta asociadas, sin necesariamente razonar sobre ello en el momento.

En cambio, con la técnica de Chain-of-Thought (CoT), le pedimos al modelo que piense en voz alta (aunque sea voz interna) antes de responder. La IA empezaría quizás diciendo: “Bien, me preguntan por qué el cielo es azul. Primero, ¿qué es azul? Azul es un color, una cierta longitud de onda de la luz visible... Segundo, la luz del sol contiene muchos colores. Tercero, al atravesar la atmósfera, las partículas dispersan más las longitudes de onda cortas (azul) que las largas. Por eso el azul domina la apariencia del cielo. Entonces, la respuesta es: el cielo se ve azul porque la atmósfera dispersa la luz solar y favorece el color azul”. Como vemos en este ejemplo, el modelo desglosó la explicación en pasos lógicos: definió el concepto relevante (color azul), recordó el fenómeno físico (dispersión de Rayleigh de la luz) y luego conectó ambas ideas para llegar a la conclusión. Durante todo ese proceso, estuvo siguiendo una cadena de pensamiento estructurada, similar a cómo un profesor explicaría la respuesta​.

Formalmente, Chain-of-Thought es una forma de guiar a los modelos de lenguaje para que imiten el razonamiento humano secuencial. En vez de dar la solución final de golpe, el modelo genera una secuencia de pasos intermedios – pueden ser frases, cálculos o sub-razonamientos – que conducen a la solución​. Es un reflejo de un patrón cognitivo básico: cuando enfrentamos un problema difícil, los humanos lo abordamos dividiéndolo en partes más manejables y resolviendo cada parte en orden lógico​. CoT pretende que la IA haga lo mismo.

Originalmente, esta técnica se introdujo a través del prompting, es decir, indicándole explícitamente al modelo que “razone paso a paso”. Por ejemplo, añadiendo a la pregunta frases como “Ve pensando en cada paso antes de responder”. Investigaciones de Google mostraron que simplemente alentar al modelo con indicaciones de este tipo mejoraba mucho su desempeño en matemáticas, lógica y comprensión común​. Fue sorprendente ver que modelos que antes fallaban en acertijos, al seguir una cadena de pensamiento guiada por el prompt, de repente los resolvían correctamente. Esto indicó que los modelos sí tenían capacidad latente de razonamiento, solo necesitaban estructurarlo.

Con el tiempo, los desarrolladores incorporaron CoT dentro del propio entrenamiento. Es decir, en lugar de depender siempre de indicaciones del usuario, se entrenó a los modelos a generar sus cadenas de pensamiento por iniciativa propia. Por ejemplo, durante la fase de entrenamiento con refuerzo, podrían pedirle al modelo: “Antes de calificar tu respuesta, muéstrame cómo la razonaste”. De esa forma, el modelo aprendía que desarrollar una cadena de pasos era parte de la tarea. Así nació el concepto de “razonamiento simulado” en modelos como O3 de OpenAI, donde ya la IA automáticamente produce y recorre un camino lógico internamente​.

¿Por qué es tan poderosa esta técnica? Dos beneficios principales:

• Mayor exactitud en problemas complejos: Al obligar al modelo a no saltarse pasos, se reducen los errores lógicos. Cada paso sirve para verificar que el anterior tenía sentido. Esto es crucial en matemáticas o programación, donde un solo paso en falso da al traste con la solución. Estudios de Google Research confirmaron que una buena cadena de pensamiento conduce a respuestas más acertadas y detalladas​. Básicamente, la CoT actúa como una plantilla de buenas prácticas para pensar.

• Trazabilidad y diagnóstico: Si el modelo se equivoca, es más fácil entender dónde falló examinando su razonamiento paso a paso. Es como revisar la solución de un examen: se puede identificar si el error fue en el paso 3 de 5, en lugar de quedarse con una respuesta final incorrecta sin pista alguna. Esta transparencia resulta útil tanto para los desarrolladores (afinando el modelo) como potencialmente para los usuarios avanzados o moderadores que quieran auditar respuestas.

Vale la pena destacar que la cadena de pensamiento se mantiene en términos naturales, no es que el modelo haga operaciones en binario ni nada críptico. Por ejemplo, un modelo podría pensar en texto: “Paso 1: tengo que calcular X. Paso 2: el resultado de X lo uso para Y…”. Es literalmente un diálogo interno en lenguaje comprensible. De hecho, la CoT se apoya en la fortaleza misma de los LLMs (el lenguaje) para guiar la lógica. Es como cuando uno habla solo para aclarar sus ideas; aquí el modelo “se habla a sí mismo” para llegar a la respuesta correcta.

En suma, Chain-of-Thought es la técnica que habilita el nuevo paradigma razonador de los LLMs. Imita el razonamiento encadenado humano y lo plasma en texto paso a paso. Gracias a ella, modelos como O3, Grok 3, Claude 3.7 o DeepSeek R1 pueden abordar tareas que antes los confundían, siguiendo un camino lógico en lugar de un salto intuitivo.

De modelos de lenguaje a agentes de IA: la evolución en marcha

La capacidad de razonar de manera encadenada no solo mejora las respuestas de los modelos en conversaciones, sino que sienta las bases para algo aún más ambicioso: los agentes de IA autónomos. Hasta ahora, incluso los LLMs avanzados han sido en gran medida sistemas reactivos: responden a lo que el usuario pregunta y ahí termina su rol. Sin embargo, la próxima frontera que vislumbra el campo de la IA es convertir estos modelos en agentes capaces de tomar la iniciativa, planificar acciones y ejecutarlas en el mundo digital por sí mismos.

Estamos presenciando una transición de “el pensamiento a la acción” en palabras de un reporte de McKinsey​. Mientras las primeras generaciones de chatbots se limitaban a brindar información o generar contenido a demanda, los agentes de IA buscan completar tareas de varios pasos por nosotros.

Esto significa que, en lugar de solo decirnos qué hacer, podrán hacer cosas en nuestro nombre en entornos virtuales e incluso físicos. Un informe del Future of Life Institute lo describe claramente: hemos pasado años maravillados con LLMs que responden preguntas de forma pasiva; ahora las compañías apuntan a modelos que “sugieran e implementen planes proactivamente, tomando acciones en el mundo real por los usuarios”​.

En otras palabras, la IA ya no esperará siempre instrucciones precisas, sino que podrá recibir un objetivo general y decidir los pasos necesarios para alcanzarlo, actuando casi como un asistente inteligente con iniciativa propia.

¿A qué nos referimos con agente de IA? En términos simples, a un sistema que puede percibir su entorno, razonar, y actuar de forma autónoma para lograr un objetivo. Los LLMs con su nuevo paradigma de razonamiento son el cerebro ideal de estos agentes, porque entienden instrucciones complejas, pueden planificar (gracias a la cadena de pensamiento) y aprender de la retroalimentación.

Combinados con la capacidad de interactuar con otras herramientas (por ejemplo, navegadores web, bases de datos, aplicaciones específicas), se convierten en algo parecido a asistentes digitales multiusos. Pensemos en un asistente al que se le pueda encomendar: “Organiza mi próximo viaje a Europa”.

Un agente así podría buscar vuelos, comparar precios, verificar requisitos de visa, armar un itinerario optimizado y hasta hacer reservas, todo desglosando la meta en sub-tareas y ejecutándolas una a una. Ya no es ciencia ficción: empresas tecnológicas predicen que en 2025 este tipo de sistemas agenticos empezarán a ser comunes​

Los componentes que habilitan a un LLM a actuar como agente incluyen:

• Interacción con herramientas externas: Los agentes pueden usar aplicaciones y servicios para obtener información o realizar acciones que van más allá del texto. Por ejemplo, un agente podría llamar a una API de clima para obtener el pronóstico, realizar un cálculo complejo con una herramienta matemática, o buscar datos en internet en tiempo real​. Esta capacidad de “llamar herramientas” les permite compensar sus limitaciones (como hacer búsquedas actualizadas, algo que un modelo entrenado en datos fijos no podría hacer por sí solo). OpenAI ya integró funciones para que modelos como GPT puedan invocar herramientas mediante indicaciones estructuradas, y otros agentes experimentales combinan módulos como navegadores, calculadoras, etc., controlados por la IA.

• Planificación de múltiples pasos y ajuste dinámico: Un buen agente de IA planifica una secuencia de acciones en lugar de quedarse en una sola respuesta. Gracias al razonamiento encadenado, puede trazar un plan: “Primero hago A, luego en base a eso haré B, si B falla intento C, finalmente logro D”. Además, son capaces de revisar y corregir su plan sobre la marcha en respuesta a resultados intermedios​. Por ejemplo, si al ejecutar el paso B detectan que no obtuvieron lo esperado, pueden replantear la estrategia. Esta adaptabilidad es posible porque el modelo “piensa” sobre lo que está haciendo, casi como un bucle de feedback interno (self-critique). Esto marca una diferencia fundamental con los programas tradicionales que siguen instrucciones fijas: el agente LLM puede aprender durante la ejecución y redirigir sus acciones.

• Cierta autonomía en la toma de decisiones: Los agentes de IA pueden operar con un grado de autonomía, dentro de los límites que les demos. Significa que, dado un objetivo general, pueden tomar decisiones menores por sí mismos sobre cómo proceder, sin pedir aprobación para cada paso trivial. Por ejemplo, si la tarea es resumir noticias diarias y enviarlas por correo, el agente decidirá por sí mismo de qué fuentes extraer las noticias, cómo resumirlas y a qué hora enviar el correo, salvo que se le especifique lo contrario. Obviamente, siempre habrá supervisión humana en mayor o menor medida, pero la idea es delegar trabajo cognitivo rutinario. Como dijo el CEO de OpenAI, Sam Altman, muy pronto podremos darle a un sistema de IA una tarea bastante complicada, “del tipo de las que le darías a un humano muy inteligente”, y el sistema podrá encargarse de realizarla completamente​. Esa perspectiva señala hacia agentes que realmente ejecutan encargos de principio a fin.

  
  

En 2024, vimos atisbos de esta idea volverse virales con proyectos como Auto-GPT, que encadenaba un LLM para autoasignarse tareas subtareas recursivamente e intentar alcanzar un objetivo con mínima intervención humana. Si bien era experimental, demostró que un LLM con la instrucción adecuada puede iterar sobre un problema y usar herramientas para resolverlo.

Grandes compañías también se han movido en esta dirección: por ejemplo, Microsoft integró agentes autónomos en su plataforma Copilot Studio, y se habla de un ecosistema creciente de agentes de IA capaces de colaborar entre sí​. Todo esto indica que la tecnología está avanzando desde simplemente responder hacia actuar y colaborar.

Cabe resaltar que convertir LLMs en agentes trae desafíos: necesitan manejar mejor la memoria a largo plazo (recordar lo que hicieron en pasos anteriores), tener mecanismos para no desviarse del objetivo, y fuertes medidas de seguridad para que su autonomía no cause resultados no deseados. Por eso, las mismas técnicas de razonamiento son vitales: un agente con cadena de pensamiento puede justificar cada acción que toma, y eso permite auditarlas o corregirlas más fácilmente.

Algunos expertos hablan de combinar los LLMs con otros módulos, como memorias vectoriales (almacenes donde guardan información importante para consultar después) o modelos de acciones que priorizan qué hacer primero. De hecho, se menciona que el futuro de la IA agentica residirá en la sinergia entre los LLMs (que proveen inteligencia y lenguaje) y lo que llaman Large Action Models (LAMs), encargados de ejecutar acciones de manera estructurada.

A pesar de los retos, la dirección está clara. Los avances en modelos razonadores han hecho posible soñar con asistentes digitales mucho más útiles. En lugar de ser solo chats sofisticados, pueden transformarse en coordinadores de tareas complejas, casi como “compañeros de trabajo virtuales” capaces de encargarse de proyectos sencillos de principio a fin​. Imagínese tener un agente de IA que organiza su agenda, responde correos, realiza análisis de datos básicos y le notifica solo las decisiones finales, todo mediante razonamiento autónomo y comunicación natural. Esto promete una nueva ola de productividad e innovación en cómo interactuamos con la tecnología​

En suma, el nuevo paradigma de razonamiento en LLMs es más que una mejora incremental: está cambiando la naturaleza misma de lo que estas IA pueden hacer. Pasamos de modelos que completaban texto sin entender del todo, a modelos que desglosan y entienden problemas, y ahora a agentes que pueden llevar ese entendimiento a la acción.

Si mantenemos la precisión y la seguridad en foco (dos aspectos cruciales), es probable que en el futuro cercano convivamos con agentes de IA que nos asistan en infinidad de tareas cotidianas y profesionales. Será como tener colaboradores incansables dispuestos a resolver problemas siguiendo nuestras indicaciones generales, con la habilidad de razonar, aprender y actuar de forma casi autónoma.

Este salto cualitativo ha emergido de la revolución silenciosa que supone enseñar a las máquinas a pensar paso a paso, inaugurando una era donde la IA trasciende la mera comunicación para convertirse en compañera de razonamiento—un espejo cognitivo que no solo amplifica nuestras capacidades intelectuales, sino que expande los horizontes mismos de lo humanamente posible.

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Khevin Sánchez

Bibliografía

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2.    Dhamodharan, Balaji. 2025. "AI Agents: The Next Frontier in Intelligent Automation." Forbes, 2 de enero de 2025. https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/01/02/ai-agents-the-next-frontier-in-intelligent-automation/ 

3.    Gadesha, Vrunda, y Eda Kavlakoglu. 2024. "What Is Chain of Thoughts (CoT)?" IBM Think Blog, 12 de agosto de 2024. https://www.ibm.com/think/topics/chain-of-thoughts#:~:text=Consider%20if%20an%20AI%20is,to%20construct%20a%20logical%20argument 

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5.    Kerner, Sean Michael. 2025. "OpenAI o3 Explained: Everything You Need to Know." TechTarget, 4 de febrero de 2025. https://www.techtarget.com/whatis/feature/OpenAI-o3-explained-Everything-you-need-to-know#:~:text=On%20Sept,focuses%20specifically%20on%20reasoning%20capabilities 

6.    Lam, Lina. 2025. "OpenAI o3 Released: Benchmarks and Comparison to o1." Helicone, 31 de enero de 2025. https://www.helicone.ai/blog/openai-o3 

7.    Martineau, Kim. 2024. "Large Language Models Revolutionized AI. LLM Agents Are What's Next." IBM Blog, 18 de julio de 2024. https://research.ibm.com/blog/what-are-ai-agents-llm 

8.    TOI Tech Desk. 2025. "Elon Musk's xAI Announces Grok 3 (Think) and Grok 3 Mini (Think) Reasoning Models." The Times of India, 20 de febrero de 2025. https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/elon-musks-xai-announces-grok-3-think-and-grok-3-mini-think-reasoning-models/articleshow/118420916.cms 

9.    Wei, Jason, Xuezhi Wang, Dale Schuurmans, Maarten Bosma, Brian Ichter, Fei Xia, Ed Chi, Quoc Le, y Denny Zhou. 2023. "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models." arXiv, 10 de enero de 2023. https://arxiv.org/pdf/2201.11903 

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