Modo «Pensar»: la función de una IA que permite un razonamiento profundo
Conocé a fondo esta herramienta y descubrí los mejores trucos para aprovechar esta inteligencia artificial al máximo.
Los protagonistas del «Pensamiento Profundo» en 2026
Actualmente, la industria se divide en tres grandes contendientes que utilizan una técnica llamada computación en tiempo de ejecución (test-time compute):
- Gemini 3 Deep Think: Lanzado recientemente por Google, este modelo se destaca por evaluar y descartar rutas lógicas inconsistentes antes de mostrar una respuesta. Ha demostrado éxito resolviendo problemas de física y química a nivel de competencia olímpica y ya se integra en Gemini Live para permitir razonamientos complejos incluso por voz.
- OpenAI GPT-5.2 «Thinking»: OpenAI ha perfeccionado su sistema de «escalado inteligente». Si le haces una pregunta simple, usa un modelo rápido; pero si detecta un problema complejo, lo deriva automáticamente al modelo de pensamiento profundo para un análisis exhaustivo.
- DeepSeek-R1: Este modelo de código abierto ha sacudido el mercado por su eficiencia. A diferencia de otros, permite ver la cadena de pensamiento (Chain-of-Thought) completa y cruda, lo que ayuda a los desarrolladores a entender exactamente dónde y cómo razonó la IA.+1
🧠 ¿Cómo funciona realmente el razonamiento profundo?
A diferencia de la IA tradicional, el modo de razonamiento utiliza un proceso interno más humano:
- Identificación: Analiza el problema y lo divide en subtareas.
- Exploración: Prueba diferentes soluciones en un «espacio mental» interno.
- Verificación: Si encuentra una contradicción en su propio razonamiento, retrocede y busca otra ruta (autocorrección).
- Respuesta: Solo entrega el resultado cuando ha validado la lógica interna.
📈 Impacto y Tendencias para este año
- Agentes Autónomos: 2026 se perfila como el año de los «agentes compuestos». Gracias al razonamiento profundo, la IA ya no solo responde preguntas, sino que puede planificar y ejecutar proyectos de horas (como programar una app completa o realizar una investigación de mercado) de forma autónoma.+1
- Ciencia y Medicina: Se está utilizando para diseñar nuevas moléculas terapéuticas en horas y optimizar la fabricación de semiconductores, tareas que antes requerían meses de simulación humana.
- El dilema de la velocidad: Existe un intercambio (trade-off). El pensamiento profundo es más lento (puede tardar de 10 a 60 segundos en responder) y más costoso computacionalmente, por lo que se reserva para tareas donde la precisión es crítica.
Dato clave: Según informes recientes, el 90% de los usuarios reportan mejoras en su productividad con estos modelos, aunque solo un pequeño porcentaje de empresas tiene políticas claras para gobernar este tipo de razonamiento autónomo.