Exlíder de Qwen admite: "No hicimos todo bien"
En su primera declaración pública desde que dejó Alibaba, Lin Junyang, exlíder de IA de Qwen, ofreció una crítica sincera de la dirección técnica pasada del equipo. Admitió abiertamente: "No hicimos todo bien", apuntando específicamente al ambicioso intento de fusionar los modos de "pensamiento" e "instrucción" en un solo modelo. Esta estrategia se intentó de manera más pública con el modelo Qwen3.
Lin explicó que el enfoque híbrido creó un sistema comprometido. La función de "pensamiento" se volvió verbosa y vacilante, mientras que la función de "instrucción" perdió su franqueza y fiabilidad, lo que en última instancia la hizo más costosa. Esta evaluación está respaldada por las acciones posteriores de Alibaba en la segunda mitad de 2025, cuando la actualización de la versión 2507 lanzó modelos de "Instrucción" y "Pensamiento" separados y dedicados. Lin argumenta que, si bien la combinación de los modos parece conceptualmente sólida, la dificultad práctica para conciliar sus diferentes requisitos de datos y objetivos de comportamiento hizo de la separación un camino más atractivo y efectivo para la implementación comercial.
El "pensamiento agéntico" se perfila como la próxima evolución de la IA
Lin considera que la era del "pensamiento razonado", ejemplificada por modelos como o1 de OpenAI y DeepSeek-R1, ha logrado en gran medida su misión. Estos modelos demostraron que el razonamiento complejo podía ser entrenado y escalado. La pregunta crítica ahora, plantea, es qué viene después. Su respuesta es un cambio fundamental hacia el "pensamiento agéntico", pasando de simplemente "pensar más tiempo" a "pensar para actuar".
Este nuevo paradigma se centra en entrenar agentes de IA que puedan operar en un bucle cerrado con su entorno. Las distinciones clave del pensamiento agéntico incluyen la capacidad de decidir cuándo dejar de pensar y actuar, seleccionar y secuenciar herramientas, procesar la retroalimentación ruidosa del mundo real y revisar planes después de un fallo. Esto traslada el enfoque de producir una respuesta final y estática a mantener una acción efectiva y continua dentro de un entorno dinámico. El objetivo ya no es solo una respuesta correcta, sino una resolución de problemas robusta y eficiente a través de la interacción.
El mercado más amplio adopta el "pensar para actuar"
La visión de Lin se alinea con una tendencia de mercado más amplia donde el valor de la IA se mide por su utilidad en el mundo real. El concepto está ganando tracción comercial, como se ve con startups como Globeholder AI lanzando su "Laboratorio de Pensamiento". La compañía define su enfoque como "Inteligencia de Tipo 2" —sistemas capaces de análisis estructurado y pruebas de hipótesis— lo que refleja directamente la descripción de Lin del razonamiento orientado a objetivos.
Esta evolución estratégica se está desarrollando a medida que los modelos de código abierto chinos, incluidos Qwen de Alibaba y DeepSeek, desafían rápidamente el dominio de los sistemas propietarios occidentales como ChatGPT. Según un informe del congreso de marzo de 2026, los modelos chinos representan una cuota creciente de descargas y uso global. La defensa de Lin de un nuevo marco de IA, proveniente de una figura clave detrás de uno de los proyectos de código abierto más exitosos de China, proporciona una hoja de ruta estratégica sobre cómo los desarrolladores pueden construir aplicaciones más prácticas y potentes, intensificando la competencia global para definir el futuro de la inteligencia artificial.
Edgen Stock·Mar 27 2026, 00:31
