Hace un año, ChatGPT-4 era considerado una tecnología asombrosa. Su capacidad para redactar ensayos, escribir código, generar historias y ofrecer consejos financieros con una fluidez casi humana era impresionante. Sin embargo, en 2025, lo que antes nos parecía extraordinario comienza a sentirse algo obsoleto.
Este cambio no se debe a que los modelos de lenguaje hayan dejado de evolucionar, sino a que nuestra manera de utilizarlos está experimentando una transformación radical. OpenAI ha lanzado recientemente Deep Research, una nueva funcionalidad que permite a ChatGPT operar como un agente autónomo, capaz de planificar y realizar búsquedas complejas en múltiples etapas. Esta no es solo una simple actualización; es un indicio de que la era de los LLM (Modelos de Lenguaje Grande) como asistentes de conversación pasivos está llegando a su fin.
Hasta ahora, interactuar con una inteligencia artificial como ChatGPT era un proceso de preguntas y respuestas: formulábamos preguntas, recibíamos respuestas y, si la información no era suficiente, ajustábamos nuestras consultas y volvíamos a preguntar. Sin embargo, con Deep Research, esta dinámica ha cambiado. Ahora, el modelo no solo genera texto, sino que también razona sobre el proceso de búsqueda, retrocede cuando es necesario y evalúa fuentes para extraer la mejor información posible. En otras palabras, lo que antes requería sesiones de prueba y error se realiza ahora de forma automática y optimizada, haciendo que los LLM se asemejen más a un equipo completo de asistentes trabajando en segundo plano.
¿Qué tan rápido se están produciendo los avances?
Esta transformación no se limita a OpenAI. Empresas como Google, DeepMind y Anthropic también están desarrollando agentes similares. En diciembre, Google presentó su propio prototipo, Project Mariner, que sigue una lógica similar a la de Deep Research de OpenAI.
Lo más fascinante es la velocidad a la que estos avances están ocurriendo. Los modelos de hace dos años parecen ya obsoletos. A este ritmo, ¿cómo percibiremos a los LLM actuales dentro de seis meses? Es probable que, en retrospectiva, los consideremos herramientas primitivas en comparación con lo que está por venir.
Si este es el año en que los grandes modelos de lenguaje tal como los conocemos se vuelven obsoletos, es porque dejarán de ser el eje central de la experiencia de IA. En su lugar, los agentes tomarán el control, ejecutando tareas de manera autónoma y delegando trabajo sin necesidad de intervención humana.
¿Qué tareas quedarán en manos de los agentes?
- Investigación compleja: Para analizar tendencias de mercado, revisar documentos legales o cualquier tarea de investigación que antes requería mucho tiempo. Si es necesario leer e interpretar documentos, un agente lo hará por nosotros.
- Automatización de decisiones: Desde programar citas hasta gestionar inversiones, los agentes podrán optimizar procesos sin necesidad de supervisión constante.
- Creatividad asistida: Si antes los LLM generaban texto e imágenes, ahora podrían planificar estrategias de marketing completas o incluso diseñar productos enteros. La contribución humana inicial será fundamental para que los agentes cumplan con las expectativas, pero gran parte de la ejecución creativa se delegará a estos agentes.
Lo más sorprendente es que estos agentes no estarán reservados para expertos en tecnología. Cualquier persona podrá contar con un equipo de asistentes digitales realizando tareas en segundo plano, casi como si fueran empleados virtuales.
La evolución de los agentes de IA plantea interrogantes fundamentales: ¿qué sucederá con nuestra relación con la información cuando ya no necesitemos buscarla? ¿Cómo redefiniremos el trabajo cuando una parte significativa de nuestras tareas pueda ser delegada a una máquina? ¿Nos adaptaremos más rápido de lo que imaginamos?
Lo que hemos aprendido en los últimos dos años es que la inteligencia artificial no espera a que nos pongamos al día. La verdadera cuestión no es si los LLM quedarán obsoletos, sino qué tan pronto nos daremos cuenta de que ya lo están.