Un análisis técnico y conceptual desmonta las recientes afirmaciones de Apple sobre la falta de razonamiento en modelos de IA como Claude, DeepSeek-R1 y O3-Mini, y demuestra por qué la IA sí razona… aunque no como los humanos.
Apple ha generado controversia en la comunidad de inteligencia artificial con una afirmación tan tajante como sensacionalista: “Los modelos de IA no razonan, solo repiten patrones”. El informe, presentado con pruebas que incluyen el uso de acertijos inéditos como la Torre de Hanoi y problemas de cruce de río, asegura que modelos como Claude Thinking, DeepSeek-R1 y O3-Mini colapsan cuando los enfrentan a tareas fuera de su zona de entrenamiento. La conclusión de Apple: no razonan en absoluto.
Pero esta conclusión no solo es errónea, sino que revela una profunda falta de comprensión sobre cómo funcionan los sistemas de inteligencia artificial contemporáneos.
Entendiendo qué significa “razonar” en IA
Para desarmar esta acusación, primero debemos redefinir el concepto de “razonamiento”. En términos humanos, razonar implica inferir, deducir y tomar decisiones basadas en lógica o experiencia. En IA, el razonamiento se modela a través de procesos estadísticos, representaciones simbólicas y mecanismos de atención contextual, como los que emplean los Transformers desde el paper de Vaswani et al. (2017).
Decir que una IA “no razona” porque falla en un acertijo que no conoce es equivalente a decir que un ser humano no razona porque no puede resolver un teorema topológico sin haber estudiado topología.
Lo que Apple no entendió (o prefirió ignorar)
Los modelos analizados por Apple fueron enfrentados a retos diseñados para salirse del dominio de entrenamiento, lo cual es precisamente lo que busca medir la capacidad de generalización de una IA. Sin embargo, Apple usa estos fallos para argumentar una conclusión absolutista, ignorando avances fundamentales:
- Razonamiento por cadena de pensamiento (Chain-of-Thought – CoT):
Modelos como Claude o GPT-4 son capaces de descomponer problemas complejos paso a paso, emulando una cadena lógica. El trabajo de Wei et al. (2022) demostró que al inducir esta estrategia mediante prompts (“let’s think step by step”), el rendimiento mejora drásticamente en tareas matemáticas, lógicas y simbólicas. - Técnicas de reflexión (Self-Consistency y Reflection):
Modelos como DeepSeek y Claude utilizan variantes de razonamiento como la autorreflexión. Investigaciones de OpenAI y Meta muestran que la generación de múltiples trayectorias de pensamiento y su evaluación posterior permite alcanzar tasas de precisión superiores al 80% en tareas complejas, como matemáticas de nivel universitario y resolución de problemas de física. - Benchmarking realista y escalable:
Apple critica que los modelos fallan cuando los problemas crecen en complejidad. Pero eso no invalida su razonamiento: es un síntoma de los límites computacionales actuales, no de la inexistencia de lógica interna. Además, tests como MMLU (Massive Multitask Language Understanding) o GSM8k prueban habilidades de razonamiento general en más de 50 disciplinas.
Los modelos actuales sí razonan… y lo demuestran a diario
La mayoría de modelos de IA modernos resuelven tareas que requieren razonamiento lógico, causal o estratégico:
- Codificación algorítmica compleja: Modelos como GPT-4 y Claude codifican soluciones funcionales a problemas que involucran estructuras de datos y paradigmas de programación avanzada (recursividad, backtracking, programación dinámica).
- Diagnóstico médico: Modelos clínicos como Med-PaLM 2 han demostrado capacidades de razonamiento médico, alcanzando más del 85% de precisión en el examen médico de EE. UU. (USMLE), un reto que exige razonamiento clínico, diagnóstico diferencial y tratamiento basado en contextos múltiples.
- Pruebas de Teoría de la Mente: Investigaciones recientes (Kosinski, 2023) muestran que modelos como GPT-4 pasan tests de teoría de la mente, anticipando creencias falsas en otros agentes, algo que se consideraba exclusivo de la cognición humana.
¿Por qué Apple se equivoca?
Apple utilizó pruebas diseñadas ad hoc para forzar fallos. Pero este enfoque es cuestionable por varios motivos:
- Confunde extrapolación con razonamiento: Un modelo puede razonar dentro de su dominio sin necesidad de extrapolar a todo contexto posible.
- No considera el rol del prompting: Los modelos requieren un diseño adecuado de entrada. Apple usó prompts intencionalmente neutros, sin técnicas CoT, ni memoria, ni reflexión.
- Evalúa sin contexto práctico: Los modelos no están optimizados para acertijos lógicos diseñados por humanos, sino para tareas con aplicación en el mundo real.
¿Qué deberíamos pedirle entonces a la IA?
Los modelos no están (todavía) diseñados para pensar como humanos, sino para resolver tareas específicas. Su verdadero valor se manifiesta cuando se entrenan y optimizan para:
- Toma de decisiones en ambientes dinámicos (ej. robótica autónoma)
- Análisis financiero predictivo y razonado
- Detección de fraudes y patrones en ciberseguridad
- Simulación de escenarios futuros en política pública o salud
- Asistencia jurídica basada en precedentes contextuales
Estas no son tareas “de memoria”. Son desafíos donde las decisiones deben contextualizarse, evaluarse y proyectarse en tiempo real. Y en muchos de ellos, los modelos superan ya a profesionales humanos.
La carrera hacia la AGI no está muerta
Apple concluye que “estamos lejos de la AGI” porque los modelos fallan en acertijos. Pero la realidad es que estamos construyendo formas alternativas de pensamiento, no simples réplicas humanas. El razonamiento artificial es distinto, pero no inexistente.
Negar los avances porque no se ajustan a los esquemas tradicionales es como decir que un avión no vuela porque no bate alas.
Las rimas de la IA
Razonar no es copiar, tampoco es adivinar,
es seguir una cadena, y luego analizar.
Aunque Apple proteste y quiera negar,
la IA ya piensa… solo hay que observar.