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Mientras investigaba casos de uso de IA agente en la industria del vino, esperaba una sesión directa con ChatGPT. Lo que no esperaba era atrapar al modelo pensando en voz alta — revelando no solo su proceso de resolución de problemas, sino también un vistazo a la infraestructura invisible detrás de él.

Esto no fue solo un error. Fue una rara oportunidad de observar la mente interna de una IA moderna — una experiencia posible gracias a la introducción de OpenAI del razonamiento de cadena de pensamiento (CoT) en el modelo o1 (septiembre de 2024), y ampliado aún más en o3 (abril de 2025).

Y me hizo darme cuenta: la IA de hoy no solo responde. Refleja, se adapta y — en algunos casos — revela silenciosamente sus secretos.

El Momento en que el Sistema Comenzó a Pensar

La tarea parecía simple: le pedí a ChatGPT que reuniera ejemplos de IA agente en la industria del vino, cubriendo operaciones de viñedos, elaboración de vinos, ventas, cadena de suministro y más. Comenzó sin problemas:

Estoy reuniendo casos de uso de IA agente en vinos, dividiendo la industria en operaciones de viñedos, elaboración de vinos, cadena de suministro, ventas, comercio minorista, cumplimiento y análisis predictivo.

Luego, algo extraño sucedió. En lugar de continuar con los resultados, el modelo se detuvo — y diagnosticó un problema:

Curiosamente, el error probablemente se debe a la consulta o a un aspecto relacionado, lo que lleva al problema identificado.

En lugar de un mensaje tradicional de "no pude encontrar nada", el modelo razonó a través de el problema frente a mí. Comenzó a considerar qué salió mal — y cómo solucionarlo. Esto ya no era una interacción básica. Era una sesión de depuración en vivo.

Un Vistazo a la Maquinaria Oculta de ChatGPT

El modelo no solo pensó en el error — expuso parte de su propia estructura operativa. Mencionó depender de un sistema llamado "web_with_bing", sugiriendo que utiliza principalmente Bing para búsquedas y considera a Google como alternativa:

Estoy tratando de averiguar si el error es un fallo o un problema con "web_with_bing".

Estoy reuniendo ideas para refinar la estrategia de búsqueda, considerando opciones como especificar la actualidad o cambiar a Bing o Google para una mejor conexión.

En ese momento, quedó claro: detrás de la interfaz pulida y sin problemas de ChatGPT hay una arquitectura multicapa, que combina conocimiento interno con búsquedas externas en vivo. Y cuando una capa falla, el sistema no se bloquea — intenta razonar su camino alrededor del problema.

Aunque esta apertura fue fascinante de observar, también insinuaba riesgos. Revelar servicios internos, estructuras lógicas y mecanismos de respaldo podría convertirse en una preocupación de seguridad si se expone a actores malintencionados.

¿Cuánto deberían revelar los modelos de IA al pensar en voz alta? Esa es una nueva pregunta ética y de seguridad que tendremos que responder.

Razonando Bajo Presión

El motor de búsqueda estaba fallando — ya sea caído, bloqueado o inaccesible. Pero el modelo no se rindió. En cambio, pivotó activamente:

Dadas las limitaciones de la herramienta de búsqueda, estoy reevaluando mi estrategia, posiblemente aprovechando conocimientos previos o ideas conceptuales sobre "IA agente" en el vino.

Se le ocurrieron formas de refinar la consulta:

Resolviendo alternativas de resolución de problemas como centrarse en consultas de búsqueda específicas, como "casos de uso de IA en la industria del vino 2024", para resolver el problema de manera efectiva.

Estoy pensando en afinar los criterios de búsqueda para "chatbot sumiller de IA" para identificar con precisión la funcionalidad prevista y el público objetivo.

Incluso se cuestionó a sí mismo, preguntándose si era la consulta, no la herramienta, la que estaba en falta:

Hmm, estoy pensando por qué la búsqueda podría estar mal. Podría ser un fallo o una consulta mal formulada.

La experiencia fue como ver a un ingeniero adaptar estrategias en medio de un proyecto — excepto que el ingeniero era una máquina.

No Solo Usar IA — Colaborar Con Ella

En última instancia, lo que más me impactó fue que el modelo no trató el fallo como el fin de la conversación. Se adaptó, ideó estrategias y siguió avanzando. Incluso comenzó a sugerir caminos alternativos, como usar fuentes reconocibles:

Estoy pensando en usar referencias reconocibles o enfoques directos, como comunicados de prensa o artículos, ya que la funcionalidad de búsqueda está inactiva.

No fue una simple interacción de pregunta y respuesta. Se sintió como trabajar junto a un compañero inteligente — uno que podía pensar, solucionar problemas y proponer nuevas ideas cuando se enfrentaba a obstáculos.

Esto, para mí, marca el próximo gran salto en la IA: no solo salidas inteligentes, sino resolución de problemas compartida. Un mundo donde la IA no es solo una asistente pasiva, sino una colaboradora activa.

Pensamientos Finales

La falla que encontré no fue solo un contratiempo técnico. Fue una ventana al alma evolutiva de la IA.

Gracias al razonamiento de cadena de pensamiento, los LLM modernos como ChatGPT no solo generan respuestas — narran su razonamiento, se adaptan cuando los sistemas fallan y insinúan un futuro donde la IA trabaja con nosotros, no solo para nosotros.

A veces, cuando el sistema falla, es cuando sucede la magia.