Investigadores de Google podrían haber resuelto un importante desafío de la IA. Desarrollaron "RL interna", una nueva técnica para entrenar modelos de IA. Ayuda a la IA a aprender razonamientos complejos, evitando las trampas comunes de los LLM. El avance, revelado el 16 de enero de 2026, podría allanar el camino para agentes de IA avanzados.

La RL interna dirige el funcionamiento interno de un modelo. En lugar de predecir la siguiente palabra, construye soluciones paso a paso. Esto permite que la IA gestione tareas complejas sin la supervisión humana constante. El equipo evitó las limitaciones de la predicción del siguiente token.

El impacto inmediato podría ser enorme. Los expertos creen que esto podría revolucionar la robótica y los sistemas autónomos. El método ofrece un camino escalable hacia una IA verdaderamente inteligente.

Los LLM actuales tienen dificultades con la planificación a largo plazo. Su arquitectura, basada en la predicción del siguiente token, limita la exploración. La RL interna ofrece un nuevo enfoque para el aprendizaje por refuerzo.

Google planea refinar aún más la técnica. El enfoque está en las aplicaciones del mundo real. El futuro de los agentes de IA se ve más brillante que nunca.