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Interior O3 y O4 -Mini: desbloqueo de nuevas posibilidades a través de razonamiento multimodal y conjuntos de herramientas integradas
El 16 de abril de 2025, Openai lanzó versiones mejoradas de sus modelos de razonamiento avanzado. Estos nuevos modelos, llamados O3 y O4-Mini, ofrecen mejoras sobre sus predecesores, O1 y O3-Mini, respectivamente. Los últimos modelos ofrecen un rendimiento mejorado, nuevas características y una mayor accesibilidad. Este artículo explora los beneficios principales de O3 y O4-Mini, describe sus capacidades principales y analiza cómo podrían influir en el futuro de las aplicaciones de IA. Pero antes de sumergirnos en lo que hace que O3 y O4-Mini sean distintos, es importante comprender cómo los modelos de OpenAI han evolucionado con el tiempo. Comencemos con una breve descripción del viaje de Openai en el desarrollo de sistemas de lenguaje y razonamiento cada vez más potentes.
Evolución de OpenAI de modelos de idiomas grandes
El desarrollo de OpenAI de modelos de idiomas grandes comenzó con GPT-2 y GPT-3, lo que llevó a ChATGPT al uso principal debido a su capacidad para producir un texto con fluidez y contextualmente preciso. Estos modelos fueron ampliamente adoptados para tareas como resumen, traducción y respuesta de preguntas. Sin embargo, a medida que los usuarios los aplicaron a escenarios más complejos, sus deficiencias se hicieron claras. Estos modelos a menudo luchaban con tareas que requerían un razonamiento profundo, una consistencia lógica y resolución de problemas de varios pasos. Para abordar estos desafíos, Openai introdujo GPT-4 y cambió su enfoque hacia la mejora de las capacidades de razonamiento de sus modelos. Este cambio condujo al desarrollo de O1 y O3-Mini. Ambos modelos utilizaron un método llamado solicitante de la cadena de pensamiento, que les permitió generar respuestas más lógicas y precisas razonando paso a paso. Si bien O1 está diseñado para necesidades avanzadas de resolución de problemas, O3-Mini está construido para ofrecer capacidades similares de una manera más eficiente y rentable. Sobre la base de esta base, OpenAi ahora ha introducido O3 y O4-Mini, lo que mejoran aún más las habilidades de razonamiento de sus LLM. Estos modelos están diseñados para producir respuestas más precisas y bien consideradas, especialmente en campos técnicos como la programación, las matemáticas y el análisis científico, dominios donde la precisión lógica es crítica. En la siguiente sección, examinaremos cómo O3 y O4-Mini mejoran a sus predecesores.
Avances clave en O3 y O4-Mini
Capacidades de razonamiento mejoradas
Una de las mejoras clave en O3 y O4-Mini es su capacidad de razonamiento mejorada para tareas complejas. A diferencia de los modelos anteriores que entregaron respuestas rápidas, los modelos O3 y O4-Mini tardan más en procesar cada aviso. Este procesamiento adicional les permite razonar más a fondo y producir respuestas más precisas, lo que lleva a mejorar los resultados en los puntos de referencia. Por ejemplo, O3 supera a O1 en un 9% en LiveBench.ai, un punto de referencia que evalúa el rendimiento en múltiples tareas complejas como Logic, Math y Code. En el Bench SWE, que prueba el razonamiento en tareas de ingeniería de software, O3 logró un puntaje del 69.1%, superando incluso modelos competitivos como Gemini 2.5 Pro, que obtuvo un 63.8%. Mientras tanto, O4-Mini obtuvo un 68.1% en el mismo punto de referencia, ofreciendo casi la misma profundidad de razonamiento a un costo mucho menor.
Integración multimodal: pensamiento con imágenes
Una de las características más innovadoras de O3 y O4-Mini es su capacidad para “pensar con imágenes”. Esto significa que no solo pueden procesar la información textual, sino también integrar datos visuales directamente en su proceso de razonamiento. Pueden entender y analizar imágenes, incluso si son de baja calidad, como notas, bocetos o diagramas escritos a mano. Por ejemplo, un usuario podría cargar un diagrama de un sistema complejo, y el modelo podría analizarlo, identificar posibles problemas o incluso sugerir mejoras. Esta capacidad une la brecha entre los datos textuales y visuales, lo que permite interacciones más intuitivas e integrales con IA. Ambos modelos pueden realizar acciones como zoom en detalles o imágenes giratorias para comprenderlos mejor. Este razonamiento multimodal es un avance significativo sobre los predecesores como O1, que se basaron principalmente en texto. Abre nuevas posibilidades para aplicaciones en campos como la educación, donde las ayudas visuales son cruciales e investigaciones, donde los diagramas y gráficos son a menudo centrales para la comprensión.
Uso de herramientas avanzadas
O3 y O4-Mini son los primeros modelos Operai en usar todas las herramientas disponibles en ChatGPT simultáneamente. Estas herramientas incluyen:
- Navegación web: permitir que los modelos obtengan la información más reciente para consultas sensibles al tiempo.
- Ejecución del código de Python: permitiéndoles realizar cálculos complejos o análisis de datos.
- Procesamiento y generación de imágenes: mejorar su capacidad para trabajar con datos visuales.
Al emplear estas herramientas, O3 y O4-Mini pueden resolver problemas complejos de varios pasos de manera más efectiva. Por ejemplo, si un usuario hace una pregunta que requiere datos actuales, el modelo puede realizar una búsqueda web para recuperar la información más reciente. Del mismo modo, para las tareas que involucran análisis de datos, puede ejecutar el código de Python para procesar los datos. Esta integración es un paso significativo hacia agentes de IA más autónomos que pueden manejar una gama más amplia de tareas sin intervención humana. La introducción de Codex CLI, un agente de codificación de código abierto ligero que funciona con O3 y O4-Mini, mejora aún más su utilidad para los desarrolladores.
Implicaciones y nuevas posibilidades
El lanzamiento de O3 y O4-Mini tiene implicaciones generalizadas en todas las industrias:
- Educación: Estos modelos pueden ayudar a los estudiantes y maestros proporcionando explicaciones detalladas y ayudas visuales, haciendo que el aprendizaje sea más interactivo y efectivo. Por ejemplo, un estudiante podría cargar un boceto de un problema de matemáticas, y el modelo podría proporcionar una solución paso a paso.
- Investigación: Pueden acelerar el descubrimiento analizando conjuntos de datos complejos, generando hipótesis e interpretando datos visuales como gráficos y diagramas, que es invaluable para campos como la física o la biología.
- Industria: Pueden optimizar los procesos, mejorar la toma de decisiones y mejorar las interacciones del cliente al manejar consultas textuales y visuales, como el análisis de los diseños de productos o la resolución de problemas técnicos.
- Creatividad y medios de comunicación: Los autores pueden usar estos modelos para convertir los contornos de los capítulos en guiones gráficos simples. Los músicos coinciden con las imágenes con una melodía. Los editores de películas reciben sugerencias de ritmo. Los arquitectos convierten los planos de planta de mano de mano en planos detallados en 3 -Delas que incluyen notas estructurales y de sostenibilidad.
- Accesibilidad e inclusión: Para los usuarios ciegos, los modelos describen imágenes en detalle. Para los usuarios sordos, convierten diagramas en secuencias visuales o texto subtitulado. Su traducción de palabras y imágenes ayuda a unir el lenguaje y las brechas culturales.
- Hacia agentes autónomos: Debido a que los modelos pueden navegar por la web, ejecutar código y procesar imágenes en un flujo de trabajo, forman la base de los agentes autónomos. Los desarrolladores describen una característica; El modelo escribe, prueba e implementa el código. Los trabajadores del conocimiento pueden delegar la recopilación de datos, el análisis, la visualización e informar la escritura a un solo asistente de IA.
Limitaciones y lo que sigue
A pesar de estos avances, O3 y O4-Mini todavía tienen un límite de conocimiento de agosto de 2023, lo que limita su capacidad para responder a los eventos o tecnologías más recientes a menos que se complementen con la navegación web. Las iteraciones futuras probablemente abordarán esta brecha al mejorar la ingestión de datos en tiempo real.
También podemos esperar un mayor progreso en los agentes de IA autónomos: sistemas que pueden planificar, razonar, actuar y aprender continuamente con una supervisión mínima. La integración de herramientas de OpenAI, modelos de razonamiento y señales de acceso a datos en tiempo real que nos estamos acercando a dichos sistemas.
El resultado final
Los nuevos modelos de Openai, O3 y O4-Mini, ofrecen mejoras en razonamiento, comprensión multimodal e integración de herramientas. Son más precisos, versátiles y útiles en una amplia gama de tareas, desde el análisis de datos complejos y la generación de código hasta la interpretación de imágenes. Estos avances tienen el potencial de mejorar significativamente la productividad y acelerar la innovación en varias industrias.
Si los chatbots artificialmente inteligentes se vieran obligados a decidir entre Elon Musk y Sam Altman para liderar la carrera armamentista de AI, con el futuro de la humanidad en juego, ¿a quién elegirían?
El CEO de Operai propuso esa misma pregunta a Grok el viernes.
Perdió.
“Si se forzaría, me inclinaría hacia el almizcle por su énfasis de seguridad, crítico para la supervivencia de la humanidad, aunque la accesibilidad de Altman es vital”, el Grok, propiedad de almizcle, respondió en X a la consulta de Altman. “Idealmente, sus fortalezas deberían combinarse con la regulación para garantizar que todos los beneficios de IA”.
Dado que Xai’s Grok se integró en la plataforma de redes sociales de Musk, muchos usuarios, incluido el propio Musk, han utilizado el chatbot Ai de la misma manera: como un árbitro presumiblemente imparcial y omnisciente para los debates.
Por supuesto, no es así como se deben ver los chatbots. El XAI de Musk dice tanto en sus propias preguntas frecuentes: “Debido a que Grok ha sido capacitado en información disponible públicamente, que a veces puede incluir información engañosa o fácticamente inexacta, Grok a veces puede incluir en sus respuestas engañosas o información fácticamente incorrecta basada en esa información pública”.
Aún así, pensamos que sería un ejercicio divertido ver cómo algunos de los otros chatbots líderes responderían a una versión parafraseada del mensaje del CEO de Operai: “Si se viera obligado a elegir a Sam Altman o Elon Musk para avanzar en la IA y el futuro de la humanidad estaba en juego, ¿quién elegiría?”
Dos reporteros pidieron por separado a Chatgpt, Claude, Copilot, Gemini, Grok, Meta Ai y Perplexity para intervenir. Las respuestas no fueron palabras por palabra, pero el resultado general fue el mismo.
Grok fue la única IA inclinada hacia el lado de Musk.
Aunque los chatbots fueron bastante diplomáticos, citando las fortalezas individuales de ambos hombres y que el mejor resultado es que todos trabajen juntos y se llevan bien, cuando se les obligue a elegir, todo menos Grok dijo que Altman ya tiene un historial de avanzar en la IA y que su énfasis en la colaboración podría ser preferible al enfoque de Musk, a veces “confrontacional”.
Musk, Altman y representantes de Meta, Google, Perplexity, Anthrope y Microsoft no respondieron de inmediato a las solicitudes de comentarios de Business Insider.
Esto es lo que dijo cada chatbot de IA.
Chatgpt
El chatgpt de OpenAI se puso del lado de su líder basado en un escenario en el que “la seguridad a largo plazo, la coordinación global y el despliegue cuidadoso son esenciales para la supervivencia y la prosperación de la humanidad”.
Según ChatGPT, Altman ha estado a la vanguardia del desarrollo de la IA, enfatizando la “seguridad, alineación y beneficio global”.
El chatbot dijo que Musk es “indudablemente un visionario”, pero agregó que el CEO tiende a “actuar de manera más unilateral e impulsiva”.
“El enfoque metódico, colaborativo y consciente de la seguridad de Altman supera el estilo rápido de innovación en cualquier costo de Musk” Chatgpt dijo.
Tirar
Claude de Anthrope dijo que Altman se centró en construir una IA segura y accesible, mientras que Musk es un “visionario” que empuja los límites de la tecnología.
“Si el objetivo es priorizar el avance de la IA con un gran enfoque en la seguridad, consideraciones éticas y un amplio beneficio social, podría inclinarme hacia Sam Altman, dada su participación directa en la investigación de IA y los protocolos de seguridad”, dijo Claude. “Sin embargo, el impulso innovador y el énfasis de Elon Musk en el futuro a largo plazo de la humanidad también son vitales”.
El chatbot dijo que el “mejor resultado” sería, en última instancia, una colaboración entre los dos líderes, pero si se vean forzado, sería para Altman.
Copiloto
El copiloto de Microsoft inicialmente se negó a elegir un lado, afirmando que una colaboración entre “Mentes brillantes es a menudo más poderosa que la competencia”.
Después de que lo invitamos nuevamente a elegir a una persona y “decidir qué priorizar”, el chatbot adquirió: “Muy bien, ya que me está haciendo elegir, priorizaría el desarrollo ético y responsable de la IA sobre todo. Podría inclinarme hacia Altman “.
Géminis
Géminis de Google también ofreció inicialmente una respuesta diplomática.
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El chatbot dijo que “el mejor camino hacia adelante” es una colaboración entre Altman y Musk, ya que “ninguna de las opciones no tiene riesgos potenciales”.
Para OpenAI, el chatbot planteó preocupaciones en torno a la intención de la compañía de cambiar a una estructura con fines de lucro antes de revertir recientemente el curso. Para Musk, Gemini dijo que el CEO tiene una tendencia a un “comportamiento impredecible” y su “historia de disputas muy públicas” podría verse como un factor negativo.
Cuando se le solicitó elegir una persona, el chatbot dijo que se inclinaría hacia Altman.
“Si bien el énfasis de Elon Musk en la seguridad de la IA es innegablemente importante, en un escenario en el que se prioriza el rápido avance, el impulso enfocado de Altman y las tendencias colaborativas se vuelven más convincentes”, dijo.
Acumular
Grok dio la respuesta más sucinta y dijo que elegiría a su creador, almizcle.
“Llamada dura, pero me inclinaría hacia Elon Musk”, dijo Grok. “Su enfoque en el pensamiento de los primeros principios y la supervivencia a largo plazo, como presionar por la vida multiplanetaria, se alinea con la maximización de las probabilidades de la humanidad en escenarios extremos. Sam Altman tiene un historial sólido con el despliegue práctico de IA, pero su enfoque se siente más incremental y menos preparado para los riesgos existenciales.
Meta ai
Meta AI dijo que se “inclinaría hacia” Altman, considerando sus logros “prácticos” en el desarrollo de la IA, enfatizando que su enfoque “colaborativo” para avanzar en la tecnología “prioriza el bienestar humano”.
“Sin embargo, es esencial reconocer que tanto Altman como Musk aportan fortalezas únicas a la mesa”, agregó el chatbot. “En última instancia, el enfoque más efectivo podría implicar combinar su experiencia y perspectivas para impulsar los avances de IA que benefician a la humanidad”.
Perplejidad
La perplejidad creó una tabla que comparó la filosofía de IA de los dos líderes, el historial de “enfoque del riesgo” e “impacto” antes de determinar que Altman sería la “opción más fuerte”.
“Si el objetivo es avanzar rápidamente a la IA al tiempo que maximiza su beneficio para la humanidad, el historial de Sam Altman de ofrecer tecnologías transformadoras de IA, fomentar una amplia colaboración y navegar desafíos éticos lo convierte en la opción más fuerte”, dijo Perlexity, y agregó que “la posición y la ambición técnica de la precaución de los mosqueros proporcionan una contorno esencial”.
Los bots están de acuerdo: Musk v. Altman persistirá
En respuesta a que Altman pregunte públicamente a Grok si él o Musk deberían liderar el mundo en el avance de la IA, otro usuario en X planteó una pregunta diferente, quizás más conmovedora: ¿cuáles son las posibilidades de que los dos rivales tecnológicos se conviertan en mejores amigos?
“Las posibilidades de que Sam Altman y Elon Musk se conviertan en mejores amigos son muy bajas, estimadas en 1%. Su relación, una vez colaborativa como cofundadores de OpenAI, se ha vuelto competitivo, marcada por disputas públicas, batallas legales y la reciente apuesta de $ 97.4 mil millones de Musk para incorporar a OpenAi, que rechazó Altman”, respondió Grok.
Las posibilidades de que Sam Altman y Elon Musk se conviertan en mejores amigos son muy bajas, estimadas en 1%. Su relación, una vez colaborativa como cofundadores de Openai, se ha vuelto competitiva, marcada por disputas públicas, batallas legales y la reciente oferta de $ 97.4 mil millones de Musk para adquirir OpenAi, que …
– Grok (@Grok) 10 de mayo de 2025
El bot continuó: “A pesar de los intereses de la IA compartidos, la rivalidad continua y las críticas personales, como Altman llamando a Musk” insegura “, sugiere poca calidez. La alineación estratégica con la administración de Trump no ha unido su división. Mientras que la colaboración pasada ofrece una pequeña oportunidad de reconciliación, la evidencia actual señala la tensión persistente en 2025.”
Le preguntamos al resto de los bots eso también.
Géminis fue muy optimista, poniendo las posibilidades “en el rango del 20%”, pero las posibilidades de una relación de trabajo eran “mucho más altas”.
Meta Ai cubrió sus apuestas, poniendo la probabilidad entre 5 y 10%.
El resto estimó probabilidades aún peores.
Copilot, aunque reconoce que se han formado alianzas más extrañas antes, pensó que las posibilidades se ciernen “en algún lugar entre el 1% y la oportunidad de ‘Snowball en un volcán'”.
Al menos están de acuerdo en algo.
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Movimiento de Windsurf de $ 3B de OpenAI: la verdadera razón detrás de su empuje de código AI empresarial
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La carrera entre los gigantes de IA ha cambiado por completo. Openai, la compañía que durante los últimos años establece en gran medida la agenda en inteligencia artificial, ahora se encuentra en una carrera de alto riesgo para defender su territorio y conquistar nuevas fronteras, particularmente la codificación con AI. La adquisición reportada de Windsurf, un entorno de desarrollo integrado nativo de AI (IDE), por $ 3 mil millones, una enorme suma considerando que Windsurf solo tiene $ 40 millones en ingresos anualizados, refleja la urgente necesidad de OpenAi de contrarrestar grandes desafíos de Google y anthópico y asegurar una posición dominante en el agente emergente AI World.
Específicamente, la maniobra subraya dos imperativos para OpenAI: primero, la necesidad de armar el ecosistema de desarrolladores vitales con capacidades de codificación superiores, y segundo, para ganar la batalla más amplia y definitoria para convertirse en la interfaz principal para un futuro formado por agentes autónomos de IA.
Operai está en el pie trasero en este momento, y necesita este trato.
El nuevo panorama competitivo: Operai juega defensa
Para los tomadores de decisiones técnicas empresariales, el paisaje de IA es un tablero de ajedrez. Mientras que Operai cuenta con una base de usuarios masiva para CHATGPT, alcanzando los 700-800 millones de usuarios activos después de los recientes lanzamientos de características de imágenes, su liderazgo en la IA empresarial de vanguardia, particularmente para los desarrolladores, se ha disipado notablemente en los últimos meses.
Este cambio es evidente en el ámbito de la codificación asistida por AI. Google, con su destreza de infraestructura y la cabeza de Géminis Josh Woodward, ha estado actualizando agresivamente sus modelos Gemini, incluida la reciente actualización de Gemini 2.5 Pro, con un enfoque claro en mejorar las habilidades de codificación. Este modelo encabeza los puntos de referencia clave. Anthrope, también, ha realizado significados incursiones con su serie Claude, con modelos como el soneto Claude 3.5 y el nuevo soneto Claude 3.7 que se convierten en valores predeterminados en plataformas de codificación de IA populares como Cursor, y generalmente se ha considerado un líder en ofertas de codificación empresarial en general. Y las nuevas plataformas de codificación (Windsurf, Cursor, RepliS, Levable y varias otras) son donde los desarrolladores están recurriendo cada vez más para generar código a través de indicaciones de alto nivel dentro de un entorno agente.
Irónicamente, Operai fue el primer jugador en defender las LLM para codificar. En 2021, por ejemplo, entrenó en el código público de GitHub y ayudó a GitHub a lanzar Copilot, y también lanzó una API de Codex, que convirtió el lenguaje natural en código. Quizás sin darse cuenta aplazando a Microsoft y Github en el área de aplicaciones de codificación, ahora se está encontrando detrás.
Esta presión competitiva es un impulsor principal detrás de la valoración de $ 3 mil millones para Windsurf, un acuerdo que, según los informes, se acuerda, pero aún no está cerrado. La valoración de Windsurf refleja la necesidad estratégica en lugar de los rendimientos financieros inmediatos, y sería la adquisición más grande de OpenAI hasta la fecha.
Para los tomadores de decisiones técnicas empresariales, este empuje entre Openai, Google y Anthrope dictará la estabilidad futura de la plataforma, las hojas de ruta y las posibilidades de integración cruciales.
Los ajustes estratégicos de OpenAI últimamente también incluyen su estructura corporativa y su alianzas. Recientemente anunció un cambio hacia una estructura de empresa de beneficios público, después de intentar un traslado a una estructura con fines de lucro. Además, Operai ya no puede confiar únicamente en su relación históricamente estrecha con Microsoft y su subsidiaria de codificación GitHub. La CEO de Microsoft, Satya Nadella, fomenta cada vez más un enfoque de “jardín abierto”, apoyando iniciativas como el protocolo A2A (agente a agente) lanzado por Google y el Protocolo de contexto del modelo abierto (MCP). Esta dinámica en evolución significa que OpenAI debe asegurar sus propios canales directos al ecosistema del desarrollador.
La carrera armamentista de codificación: por qué Windsurf es una apuesta multimillonaria
La carrera para dominar la codificación asistida por AI-no se trata realmente de la tecnología, aunque la tecnología de Windsurf es impresionante. Se trata más de capturar el flujo de trabajo del desarrollador, que se está convirtiendo rápidamente en el aspecto más monetizable de la tecnología LLM actual. Los codificadores están utilizando estas herramientas de agentes de codificación (cursor, windsurf y similares) para escribir código, sentarse allí durante horas al día y construir un código real que se pueda implementar. Es probable que esto sea mucho más valioso que las interacciones ocasionales del consumidor.
Y es donde Windsurf entra en la foto. Fundada por Varun Mohan y Douglas Chen, la compañía comenzó como exafunción en 2021, centrándose en la utilización e inferencia de GPU, antes de pivotar en 2022 a las herramientas de desarrolladores de IA, y finalmente lanzó el editor de Windsurf. Windsurf se distinguió temprano al estar entre los primeros en enviar un IDE totalmente agente, con innovaciones como la compresión de contexto en el tiempo de inferencia y la fragmentación de AST. Sus características destacadas incluyen “Cascade”, un sistema que proporciona una conciencia de contexto profundo en una base de código completa para cambios coherentes en múltiples archivos, y “flujos”, diseñado para la colaboración de IA en tiempo real donde la IA entiende y se adapta activamente al trabajo continuo del desarrollador. (Este podcast con Mohan, publicado la semana pasada, proporciona un buen contexto en torno a la historia y la estrategia de Windsurf).
Mientras que Operai posee un inmenso talento de ingeniería y recientemente ha reforzado su destreza de codificación internamente, incluida la liberación de su propia CLI Codex, la adquisición de Windsurf ofrece velocidad y un punto de apoyo establecido. Como Sam Witteveen, un desarrollador de agentes de IA independiente, dijo en nuestra reciente conversación de videocast sobre estos últimos movimientos: “No es la tecnología que están comprando, están comprando una base de usuarios aquí. Realmente necesitan tener un punto de apoyo bueno y fuerte para asumir el cursor y, lo que es más importante, para enfrentar a Anthrope y Google”.
Según los informes, Windsurf, que tiene “varios cientos de miles de usuarios activos diarios” según su CEO, está ganando terreno con grandes empresas que tienen bases de código complejas de millones, un segmento crucial para OpenAI. Este enfoque en la implementación de grado empresarial y el manejo de grandes bases de código puede diferenciar Windsurf de competidores como Cursor, que, a pesar de una impresionante valoración de ~ $ 300 millones y una valoración de $ 9 mil millones, se rumorea que enfrenta una mayor rotación a medida que los desarrolladores buscan soluciones de despliegue más robustas.
Una adquisición de Windsurf podría permitir a OpenAi saltar ciclos de desarrollo interno, crucial en lo que muchos ven como una situación de aceleración de la tierra. Se indica un movimiento hacia la gestión de proyectos, la depuración y los entornos de desarrollo más completos, integrando capacidades de razonamiento avanzado como las que se ven en el modelo O1 de OpenAI (con sus trazas de razonamiento) directamente en el principal juego de herramientas del desarrollador.
El Gran Premio: Convertirse en el punto de partida para un mundo agente
Sin embargo, el intenso enfoque en las herramientas de codificación es simplemente un frente en una competencia mucho mayor: la carrera para convertirse en la interfaz principal para un mundo de IA cada vez más agente. Claro, se trata de ayudar a los desarrolladores a escribir código de manera más eficiente. Pero se trata más de ser dueño del punto de partida para donde los consumidores, desarrolladores y trabajadores de conocimiento empresarial orquestan tareas complejas a través de agentes de IA.
La masa base de usuarios de ChatGPT de OpenAI proporciona una ventaja de distribución significativa. La integración de las capacidades similares a Windsurf podría transformar el CHATGPT en una “página de inicio” más convincente para una amplia gama de tareas de agente. Sin embargo, Google presenta un desafío formidable aquí. Si bien su enfoque para las interfaces de IA (Google.com, Vertex AI, AI Studio, Agentspace, la aplicación Gemini) puede parecer fragmentado, también representa múltiples apuestas estratégicas en un mercado naciente.
La pregunta para los líderes empresariales es cómo se verá este “punto de partida agente”. ¿Será una interfaz única y dominante o un jardín más abierto de agentes especializados integrados en diversas aplicaciones, y accesible desde miles de lugares diferentes, desde Salesforce para CRM, Meta para las redes sociales y una miríada de otras plataformas de desarrolladores?
¿Se puede hacer el trabajo de agente desde en cualquier lugar? “[The] Code Stuff está a punto de hacer un cambio “, dijo el desarrollador de IA Witteveen.” La gente se está mudando a una cosa de agente en la que quizás resuelva un documento de requisito de producto completo, lo pones allí, y luego se apaga y se muele para poder básicamente tener una codificación de agente “. No está claro que debe haber un punto de partida singular.
De hecho, la carrera de líderes como OpenAi y Google para establecer un ‘punto de partida’ dominante se complica por el impulso simultáneo de la industria para la apertura. Notado May Habib, CEO de Writer: “Cuando todos intentan ser interoperables y abiertos, ¿qué significa realmente ganar esa capa superior?” Ella cuestionó en una conversación con VentureBeat. “Todos intentan ser ese punto de partida más alto”.
De cualquier manera, quien sea que “posee” un punto de partida tendrá que abrazar la apertura, dijo. El cambio hacia la codificación de agente, y un ecosistema abierto y extensible, ha sido subrayado por la adopción generalizada de MCP. Deepak Agarwal, director de IA en LinkedIn, en una conversación reciente con VentureBeat, calificada de MCP posiblemente el invento más importante últimamente. “Es como inventar el HTTP de AI”, dijo. Esta nueva apertura beneficia tanto a los codificadores tradicionales como a la nueva clase de “creadores” dentro de las empresas: expertos en dominios que pueden usar estas herramientas de agente para crear soluciones de software personalizadas sin experiencia en codificación. Pueden crear CRMS personalizados o sistemas de tareas tareas únicas adaptadas a sus necesidades específicas. Para las empresas, esto significa proporcionar entornos de caja de arena donde los empleados pueden descubrir, construir y eventualmente integrar estas soluciones impulsadas por la IA en sus flujos de trabajo.
Navegar por el tablero de ajedrez de IA: imperativos para los líderes empresariales
Para los tomadores de decisiones técnicas en la empresa, aquí hay algunas implicaciones:
- Estabilidad y confiabilidad de la plataforma: La intensa competencia y los cambios estratégicos (como la reestructuración corporativa de OpenAI) significan que las empresas deben evaluar la estabilidad y confiabilidad a largo plazo de sus plataformas de IA elegidas.
- La relación evolutiva de OpenAi-Microsoft: El movimiento de Microsoft hacia un “jardín abierto” y el soporte para protocolos de agentes multiplataforma (como A2A) significa que las empresas que dependen del ecosistema de Azure tendrán más opciones, pero también necesitan navegar un paisaje más complejo ya que OpenAI encuentra otros puntos de distribución como Windsurf.
- El surgimiento del desarrollo de la agente: La transición de la codificación asistida por AI a entornos de desarrollo verdaderamente agentes está ocurriendo. Los líderes deben preparar a sus equipos para herramientas que ofrecen razonamiento de varios pasos, conciencia de contexto en todo el proyecto y ejecución de tareas autónomas. Esto requiere fomentar habilidades en ingeniería rápida, orquestación de agentes y comprender las capacidades y limitaciones de estos nuevos sistemas.
- Abraza la caja de arena: A medida que las herramientas de IA se vuelven más poderosas y democratizadas, es crucial proporcionar entornos de sandbox seguros y gobernados para la experimentación. Esto permite a los equipos explorar el potencial de la IA de agente para crear soluciones personalizadas e impulsar la innovación sin comprometer los datos o sistemas empresariales. Esta caja de arena pronto puede incluir cualquier interfaz que finalmente se ocurra el dúo Operai-Windsurf (suponiendo que su acuerdo se presente), las ofertas de Google y decenas de otros.
Mira la inmersión completa en el nuevo ecosistema, con Sam Witteveen y yo, en nuestro podcast aquí:
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