Qué es chain of thought
Los modelos generan texto token a token: si responden directamente, «piensan» poco. Si primero escriben el razonamiento, cada paso sirve de apoyo al siguiente. La técnica se popularizó en 2022 y hoy muchos modelos de razonamiento la aplican internamente de forma automática.
Cómo se usa
- Instrucción simple: «Piensa paso a paso antes de responder».
- Estructura guiada: «Primero identifica los datos, después calcula, después comprueba el resultado».
- Con ejemplos: mostrar un ejemplo resuelto con su razonamiento (few-shot).
- Modelos de razonamiento: algunos modelos ya razonan internamente antes de contestar.
Ejemplo real
Pregunta: «Si un producto cuesta 80 €, tiene un 25 % de descuento y el envío son 4,95 € solo en pedidos de menos de 60 €, ¿cuánto paga el cliente?». Sin razonar, el modelo puede equivocarse con la condición del envío. Paso a paso: 80 × 0,75 = 60 €; 60 no es menor que 60, así que no paga envío; total, 60 €.
Para qué te sirve en tu negocio
Para análisis, cálculos, diagnósticos o decisiones con varias condiciones, pedir el razonamiento mejora la precisión y te permite revisar dónde se equivoca.
Errores comunes
- Usarlo en tareas simples, donde solo añade longitud y coste.
- No leer el razonamiento: es donde se ven los errores.
- Pensar que el razonamiento mostrado siempre refleja cómo «piensa» el modelo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un modelo de razonamiento?
Un modelo entrenado para razonar internamente antes de responder.
¿Chain of thought sirve en ChatGPT o Claude?
Sí. Basta con pedirlo en el prompt.
¿Encarece las respuestas?
Sí, porque genera más tokens.