La carrera por desarrollar agentes de inteligencia artificial verdaderamente autónomos ha tomado un nuevo rumbo: la creación de entornos simulados donde estas IA puedan aprender a operar como si fueran humanos digitales. Silicon Valley ha girado su atención —y su capital de riesgo— hacia los entornos de reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo), estructuras simuladas que permiten entrenar a los agentes de IA en tareas complejas y secuenciales.
La idea no es nueva. OpenAI lanzó en 2016 su “Gym” y DeepMind alcanzó notoriedad con AlphaGo, ambos ejemplos tempranos del uso de entornos simulados. Lo novedoso hoy es la combinación de estos espacios con modelos de lenguaje generativos mucho más potentes, como los transformadores actuales, capaces de generalizar comportamientos y adaptarse a contextos variados. Ya no se trata solo de ganar al Go, sino de navegar un navegador web, comprar productos online, llenar formularios o interactuar con software empresarial.
El artículo publicado por TechCrunch destaca cómo actores clave del ecosistema tecnológico —desde startups emergentes hasta grandes proveedores de datos— están compitiendo para construir lo que muchos comparan con un “Scale AI, pero para entornos”. Empresas como Mechanize y Prime Intellect han surgido con esta misión, mientras que compañías ya consolidadas como Mercor y Surge están expandiendo sus operaciones para liderar esta nueva fase. Surge, por ejemplo, ha creado una división dedicada exclusivamente a entornos RL, mientras que Mercor apuesta por desarrollar simulaciones específicas para áreas como la medicina, el derecho o la programación.
El interés no es solo técnico, sino económico. Según The Information, Anthropic estaría considerando destinar más de mil millones de dólares el próximo año para estos fines. La magnitud de estas inversiones sugiere que los entornos RL no son una moda pasajera, sino un componente estructural de la próxima generación de IA.
Detrás de esta tendencia hay una convicción compartida: los datasets estáticos ya no bastan. Para que un agente de IA pueda desenvolverse en el mundo digital con eficacia —como un asistente que gestione emails, reserve vuelos o modifique hojas de cálculo— necesita enfrentarse a entornos donde pueda equivocarse, recibir retroalimentación y aprender.
Aun así, hay interrogantes. ¿Cuán generalizables son los aprendizajes adquiridos en entornos simulados? ¿Hasta qué punto pueden estos agentes adaptarse a tareas nuevas en contextos reales? El tiempo y las métricas de desempeño dirán si esta apuesta transformará el futuro de los asistentes digitales o si se quedará como una promesa tecnológica más.
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