Silicon Valley impulsa los entornos de aprendizaje por refuerzo como motor de la próxima generación de IA

Entornos de aprendizaje por refuerzo: la nueva apuesta de Silicon Valley para entrenar agentes de IA

Silicon Valley está redoblando su apuesta por los entornos de aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés), considerados por investigadores e inversores como la próxima pieza clave para el desarrollo de agentes de inteligencia artificial más robustos y funcionales.

Durante años, la industria tecnológica ha proyectado la visión de agentes de IA capaces de ejecutar tareas en aplicaciones reales de forma autónoma. Sin embargo, los productos actuales —como ChatGPT Agent de OpenAI o Comet de Perplexity— todavía presentan limitaciones notables. La solución que está ganando fuerza son los entornos de RL, espacios simulados donde los agentes practican tareas de múltiples pasos con retroalimentación constante, similar a un campo de entrenamiento virtual.

Del dataset estático a la simulación interactiva

Así como los conjuntos de datos etiquetados impulsaron la última ola de IA generativa, los entornos de RL se perfilan como el nuevo estándar para entrenar modelos más autónomos. Estos simuladores recrean acciones cotidianas, como navegar por un navegador web y completar una compra, asignando recompensas o penalizaciones según el desempeño del agente.

A diferencia de los datos estáticos, un entorno puede capturar errores imprevistos y adaptarse, lo que aumenta su complejidad pero también su valor estratégico. En palabras de un fundador citado en TechCrunch, crear uno de estos entornos “se parece a desarrollar un videojuego aburrido, pero extremadamente útil para la IA”.

Startups y gigantes en la carrera

La demanda de entornos de RL está generando un ecosistema emergente de startups como Mechanize y Prime Intellect, mientras que compañías consolidadas de etiquetado de datos —como Mercor, Surge o Scale AI— están reorientando recursos hacia este nicho. Según The Information, Anthropic incluso evalúa destinar más de mil millones de dólares a este tipo de simulaciones en el próximo año.

Surge, que colabora con gigantes como OpenAI, Google, Meta y Anthropic, ha creado un equipo interno especializado en RL. Por su parte, Mercor, valorada en 10.000 millones de dólares, también apuesta fuerte por estos entornos, buscando convertirse en referente del sector.

Un terreno con historia, pero con nuevos retos

El concepto no es del todo nuevo: OpenAI lanzó en 2016 sus “Gimnasios de RL”, mientras que DeepMind utilizó estas técnicas para entrenar a AlphaGo, el sistema que derrotó a un campeón mundial en el juego de mesa Go.

Lo que diferencia a la actualidad es la ambición de crear agentes de propósito general, capaces de desenvolverse en sistemas abiertos y con modelos de lenguaje de gran escala. Esto plantea un reto mayor: los entornos deben ser mucho más sofisticados para reflejar la complejidad del mundo digital y preparar a la IA para usos prácticos y seguros.

La pregunta abierta

La gran incógnita es si estos entornos podrán convertirse en el equivalente al “motor de datos” que impulsó la era de los chatbots. Silicon Valley parece convencido de que sí: la industria se está preparando para que los entornos de aprendizaje por refuerzo sean el campo de entrenamiento esencial de la próxima generación de agentes inteligentes.