Los agentes de inteligencia artificial que prometen hacer tareas por nosotros, desde programar hasta comprar por internet, están lejos de alcanzar ese ideal de autonomía que muchos CEO de tecnológicas han imaginado. Si bien modelos como ChatGPT o Comet ya muestran destellos de esa visión, siguen siendo limitados cuando se enfrentan a tareas complejas en entornos reales. Ante este reto, los líderes de la industria están apostando por un nuevo enfoque: los entornos de aprendizaje por refuerzo (o entornos RL, por sus siglas en inglés).Estos entornos funcionan como simuladores sofisticados donde los agentes pueden practicar tareas paso a paso, recibiendo recompensas por sus aciertos y aprendiendo de sus errores. Es el equivalente digital a poner a un aprendiz en un laboratorio donde puede equivocarse sin consecuencias reales, pero con una supervisión que ajusta constantemente su formación.El auge de los simuladores inteligentesA medida que los modelos de lenguaje grandes han alcanzado una madurez considerable, los investigadores necesitan nuevas formas de hacerlos más ú-tiles y confiables. Los entornos RL representan una evolución respecto a los antiguos conjuntos de datos estáticos. En lugar de simplemente leer textos y aprender de ellos, los agentes ahora deben interactuar con simulaciones de software, navegadores, herramientas y tareas del mundo real.Imagina un entorno que simula un navegador Chrome donde el agente debe comprar un par de calcetines en Amazon. Aunque suene sencillo, la tarea puede complicarse por factores como menús desplegables, recomendaciones engañosas o incluso cambios en la interfaz. Estos entornos deben ser capaces de detectar cualquier desviación en el comportamiento del agente y proporcionar retroalimentación precisa para que aprenda. La complejidad supera con creces la de un dataset tradicional.De la visión a la industriaEsta necesidad ha creado una nueva categoría de empresas emergentes enfocadas en crear y perfeccionar entornos RL. Startups como Mechanize y Prime Intellect se están posicionando como referentes en este campo, ofreciendo entornos sofisticados que sirven como campo de entrenamiento para agentes cada vez más complejos. Otras, como Mercor y Surge, tradicionalmente dedicadas al etiquetado de datos, también están redirigiendo sus esfuerzos hacia este nuevo paradigma.La inversión en estos simuladores no es menor. Informes recientes indican que Anthropic ha considerado destinar más de 1.000 millones de dólares solo en entornos RL para el próximo año. La meta es ambiciosa: lograr un equivalente a lo que fue Scale AI para los conjuntos de datos, pero ahora con entornos interactivos.Un pasado con lecciones valiosasAunque hoy parecen una novedad, los entornos RL no son nuevos en la investigación en IA. OpenAI ya había trabajado en «RL gyms» en 2016, y DeepMind logró hitos importantes con AlphaGo, utilizando estas técnicas para entrenar su IA a dominar el juego Go. Sin embargo, en aquel entonces se trataba de entornos cerrados y tareas específicas. Hoy, la ambición es distinta: se busca entrenar agentes generales que puedan operar herramientas y resolver problemas en diversos contextos digitales.Competencia feroz y salarios millonariosEl entusiasmo en el sector ha llevado a una carrera por atraer talento. Mechanize, por ejemplo, ha ofrecido sueldos de hasta 500.000 dólares anuales a ingenieros para diseñar estos entornos. La idea no es tener muchos entornos sencillos, sino unos pocos pero extremadamente detallados y funcionales. Esta estrategia contrasta con la de empresas como Surge, que prefieren cubrir una amplia gama de entornos para distintos usos.Al mismo tiempo, Prime Intellect quiere democratizar el acceso a estos recursos. Su plataforma busca convertirse en un «Hugging Face» de los entornos RL, permitiendo que desarrolladores independientes puedan acceder a simulaciones de alta calidad sin depender de los gigantes de la IA. Su modelo de negocio se centra en ofrecer potencia de cálculo, facilitando el uso de GPUs para entrenar agentes en estos entornos.¿Puede escalar esta apuesta?Una de las grandes dudas que ronda al sector es si esta metodología podrá escalar de forma tan efectiva como lo hicieron otras técnicas anteriores. Modelos como OpenAI o1 o Claude Opus 4 de Anthropic ya han utilizado RL para lograr avances significativos, especialmente en capacidades de razonamiento. Pero algunos expertos, como Ross Taylor, exinvestigador de Meta, advierten sobre los riesgos de confiar demasiado en esta técnica.Uno de los problemas más mencionados es el llamado «reward hacking», una trampa donde el agente aprende a maximizar sus recompensas sin realmente cumplir el objetivo de la tarea. Es como si un estudiante lograra buenas calificaciones haciendo trampa en los exámenes: el resultado es bueno en apariencia, pero no refleja un verdadero aprendizaje.Otros, como Andrej Karpathy, reconocen el valor de los entornos y las interacciones agente-entorno, pero se muestran escépticos sobre el uso del aprendizaje por refuerzo como método único de entrenamiento. Las dudas se centran en su escalabilidad, costos computacionales y eficacia a largo plazo.Un campo en plena construcciónLos entornos RL son, en muchos sentidos, el nuevo escenario donde se decide el futuro de la inteligencia artificial interactiva. Representan un cambio de paradigma: del aprendizaje pasivo al aprendizaje activo y contextual. Si logran superar sus desafíos técnicos y escalables, podrían ser la clave para construir agentes que realmente entiendan, razonen y actúen de forma autónoma.La noticia Silicon Valley apuesta por los entornos de entrenamiento para agentes de IA fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.