Investigadores en la conferencia del Sistema 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 sin suficiente profundidad de representación. La conferencia, celebrada en Nueva Orleans, Luisiana, exhibió varios artículos que desafiaron suposiciones arraigadas sobre el desarrollo de la inteligencia artificial, lo que indica un cambio de enfoque del tamaño bruto del modelo al diseño arquitectónico, las metodologías de entrenamiento y las técnicas de evaluación.

Una conclusión clave de la conferencia fue la observación de 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. Según Maitreyi Chatterjee, una investigadora que asistió a NeurIPS, "Los artículos presentados este año sugieren colectivamente que el progreso de la IA ahora está menos limitado por la capacidad bruta del modelo y más por la arquitectura, la dinámica de entrenamiento y la estrategia de evaluación". Esto implica que aumentar el tamaño de un modelo RL sin mejorar también su capacidad para extraer características significativas de su entorno produce rendimientos decrecientes.

Devansh Agarwal, otro asistente, señaló que el problema de la profundidad de la representación es particularmente relevante. "Sin suficiente profundidad en el componente de aprendizaje de representación de un sistema RL, el modelo tiene dificultades para generalizar a nuevas situaciones o aprender eficazmente de datos limitados", explicó Agarwal. La profundidad de la representación se refiere a la complejidad y sofisticación de las características que un modelo puede extraer de sus datos de entrada. Una representación superficial podría capturar solo patrones básicos, mientras que una representación más profunda puede capturar relaciones más abstractas y jerárquicas.

Las implicaciones de estos hallazgos se extienden más allá de la investigación académica. Muchas empresas están invirtiendo fuertemente en el aprendizaje por refuerzo para aplicaciones como la robótica, los juegos y la conducción autónoma. Si simplemente escalar los modelos no es una estrategia viable, es posible que estas empresas deban reconsiderar su enfoque para el desarrollo de la IA.

La conferencia NeurIPS 2025 también destacó otros desafíos que enfrenta la comunidad de la IA. Varios artículos cuestionaron la suposición de que los modelos de lenguaje grandes (LLM) conducen automáticamente a mejores capacidades de razonamiento. Los investigadores presentaron evidencia que sugiere que los LLM pueden converger en sus respuestas, exhibiendo una forma de comportamiento de "mente colmena artificial". Esta convergencia puede limitar su creatividad y capacidad para generar ideas novedosas.

Además, la conferencia abordó las preocupaciones sobre la evaluación de los sistemas de IA. Las métricas de evaluación tradicionales a menudo se centran en la corrección, pero los investigadores argumentaron que esto es insuficiente para tareas ambiguas o de final abierto. Propusieron nuevos métodos de evaluación que tienen en cuenta factores como la creatividad, la diversidad y la robustez.

Las ideas de NeurIPS 2025 sugieren que el campo de la IA está entrando en una nueva fase de desarrollo. Si bien la capacidad bruta del modelo sigue siendo importante, los investigadores y profesionales se están centrando cada vez más en el diseño arquitectónico, la dinámica de entrenamiento y las estrategias de evaluación que permiten a los sistemas de IA aprender de manera más eficaz y generalizar a nuevas situaciones. Es probable que en los próximos años se haga mayor hincapié en el desarrollo de algoritmos de IA más sofisticados y matizados, en lugar de simplemente escalar los modelos existentes.