Qué es un modelo de razonamiento
Se popularizaron a partir de 2024, con los modelos o1 de OpenAI y, después, DeepSeek R1 y los modos de pensamiento extendido de Claude y Gemini. Aplican de forma nativa la idea del chain of thought: dedican más cálculo a pensar antes de contestar.
Cómo funciona
- Recibe la pregunta.
- Genera un razonamiento interno, a veces largo, que puede mostrarse resumido o no.
- Evalúa enfoques y corrige errores por el camino.
- Da la respuesta final.
Ejemplo real
Un analista pide revisar un modelo de rentabilidad con varias hipótesis encadenadas. Un modelo estándar responde rápido pero se le escapa una incoherencia entre dos supuestos. Un modelo de razonamiento tarda más, pero la detecta y propone la corrección.
Para qué te sirve en tu negocio
Para análisis complejos, planificación, programación difícil o decisiones con muchas variables. Para tareas simples (redactar un email, resumir), un modelo estándar es más rápido y barato.
Errores comunes
- Usarlos para todo: son más lentos y caros.
- Pensar que no se equivocan: razonan mejor, pero pueden fallar.
- No aprovechar que muestran su razonamiento para revisarlo.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay con chain of thought?
Chain of thought es la técnica de prompt; el modelo de razonamiento la tiene integrada por entrenamiento.
¿Son más caros?
Sí, porque generan muchos más tokens internos.
¿Cómo los activo?
En muchos asistentes hay un modo de "pensar" o de razonamiento extendido.