Investigadores en la conferencia de Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal (NeurIPS) en 2025 presentaron hallazgos que sugieren que simplemente escalar los modelos de aprendizaje por refuerzo (RL) no garantiza un mejor rendimiento, particularmente si la profundidad de representación subyacente es insuficiente. La investigación, destacada entre los artículos más influyentes de la conferencia, desafía la suposición de que los modelos más grandes conducen inherentemente a mejores capacidades de razonamiento en la inteligencia artificial.

El artículo, junto con otros presentados en NeurIPS, indica un cambio en las limitaciones del progreso de la IA, alejándose de la capacidad bruta del modelo y acercándose al diseño arquitectónico, la dinámica de entrenamiento y las estrategias de evaluación. Maitreyi Chatterjee y Devansh Agarwal señalaron en su análisis de las conclusiones clave de la conferencia que el enfoque ahora está en optimizar cómo se construyen y entrenan los sistemas de IA, en lugar de únicamente en aumentar su tamaño.

Un hallazgo clave fue que los algoritmos de aprendizaje por refuerzo a menudo alcanzan una meseta en el rendimiento debido a las limitaciones en su capacidad para representar entornos y tareas complejas. Esto sugiere que aumentar la profundidad y la complejidad de las redes neuronales utilizadas para representar el entorno es crucial para lograr un mayor progreso en RL. "Estamos viendo que simplemente lanzar más parámetros al problema no es suficiente", dijo Chatterjee. "La arquitectura debe ser capaz de capturar eficazmente la estructura subyacente de la tarea".

Las implicaciones de esta investigación se extienden más allá de los círculos académicos, impactando la forma en que las empresas desarrollan e implementan sistemas de IA en aplicaciones del mundo real. Por ejemplo, en robótica, donde se utiliza RL para entrenar robots para realizar tareas complejas, estos hallazgos sugieren que centrarse en el diseño de arquitecturas de redes neuronales más sofisticadas podría conducir a robots más capaces y adaptables.

Además, la conferencia destacó preocupaciones más amplias sobre la evaluación de los modelos de IA. Las métricas tradicionales a menudo se centran en la corrección, pero los investigadores reconocen cada vez más la importancia de evaluar los sistemas de IA en tareas más abiertas y ambiguas, como la lluvia de ideas y la resolución creativa de problemas. Este cambio en la estrategia de evaluación es crucial para garantizar que los sistemas de IA no solo sean precisos, sino también capaces de generar soluciones novedosas y perspicaces.

Los artículos de NeurIPS 2025 sugieren colectivamente que la comunidad de IA se está moviendo hacia una comprensión más matizada de cómo construir sistemas inteligentes. Si bien los modelos más grandes aún juegan un papel, el énfasis ahora está en diseñar arquitecturas que puedan representar eficazmente información compleja, desarrollar métodos de entrenamiento que promuevan un aprendizaje robusto y evaluar los sistemas de IA de una manera que capture todo su potencial. Los próximos pasos implican una mayor investigación sobre arquitecturas de redes neuronales novedosas y técnicas de entrenamiento que puedan superar las limitaciones de los algoritmos de RL actuales.