En el vertiginoso mundo de la inteligencia artificial, los Modelos Extensos de Lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) han sido protagonistas indiscutibles en los últimos años. Herramientas como ChatGPT-4 sorprendieron al mundo con su capacidad para redactar ensayos, escribir código y generar contenido con una fluidez casi humana. Sin embargo, en 2025, estas tecnologías que antes parecían revolucionarias comienzan a percibirse como rudimentarias.
La razón de esta percepción no radica en una falta de mejora en los modelos de lenguaje, sino en una transformación en la manera en que los utilizamos. OpenAI, por ejemplo, ha introducido «Deep Research», una funcionalidad que permite a ChatGPT actuar como un agente autónomo capaz de planificar y ejecutar búsquedas complejas en múltiples pasos. Este avance indica que la era de los LLM como asistentes de conversación pasivos está llegando a su fin, dando paso a agentes más proactivos y autónomos.
Esta evolución no es exclusiva de OpenAI. Empresas como Google, DeepMind y Anthropic también están experimentando con agentes similares. En diciembre pasado, Google presentó «Project Mariner», un prototipo que sigue una lógica similar a la de «Deep Research». La velocidad de estos avances es notable; modelos que hace dos años eran considerados vanguardistas ahora parecen obsoletos. A este ritmo, es plausible que en seis meses los LLM actuales se perciban como herramientas primitivas en comparación con las nuevas generaciones de agentes autónomos.
La obsolescencia de los LLM tradicionales se debe a que están dejando de ser el centro de la experiencia de IA. En su lugar, los agentes autónomos están tomando el control, ejecutando tareas de manera independiente y delegando trabajo sin intervención humana. Estas tareas incluyen investigación compleja, automatización de decisiones y creatividad asistida. Por ejemplo, un agente puede analizar tendencias de mercado, gestionar inversiones o planificar estrategias de marketing completas, reduciendo la necesidad de intervención humana constante.
Además, estos agentes no estarán reservados para expertos en tecnología. Cualquier persona podrá tener un equipo de asistentes digitales ejecutando tareas en segundo plano, lo que democratizará el acceso a estas herramientas avanzadas. Sin embargo, este rápido desarrollo también plantea desafíos. Un equipo investigador internacional liderado por la Universitat Rovira i Virgili (URV) de Tarragona ha evidenciado limitaciones en los modelos de inteligencia artificial en la comprensión del lenguaje, comparándolas con las de los humanos. Estas limitaciones podrían influir en la eficacia de los agentes autónomos en tareas que requieren una comprensión profunda del contexto y matices del lenguaje humano.
En resumen, la rápida evolución de la inteligencia artificial está llevando a que los Modelos Extensos de Lenguaje tradicionales se vuelvan obsoletos, dando paso a agentes autónomos más avanzados y proactivos. Aunque estos avances prometen transformar la manera en que interactuamos con la tecnología, también es crucial reconocer y abordar las limitaciones actuales en la comprensión del lenguaje para garantizar una integración efectiva y segura de estas herramientas en nuestra vida diaria.