Silicon Valley Impulsa la Inteligencia Artificial con los Nuevos Entornos de Entrenamiento

Los entornos RL son simulaciones donde un agente prueba, falla y aprende a completar tareas reales con señal de recompensa. Cuando los usas para entrenar agentes de IA, vas a poder acercarte a tareas de varios pasos en apps comunes, como un navegador o un ERP. El beneficio es claro: más autonomía y menos guías manuales, con un enfoque que intenta superar los límites actuales.

Hoy Silicon Valley empuja estas simulaciones como nueva base del entrenamiento. Te contamos cómo funcionan, quién está construyéndolas y por qué algunas voces dudan de su escalado. La inversión no se frena, y los laboratorios confían en que los entornos de aprendizaje por refuerzo desbloqueen la siguiente generación de agentes.

Qué son los entornos RL y cómo entrenan agentes de IA en tareas reales

Un entorno RL es un espacio controlado que imita una aplicación real, casi como crear un “videojuego sencillo” donde el agente practica. Imagínate un Chrome simulado: el agente debe comprar calcetines en Amazon y recibe recompensa si lo logra. Puede perderse en un menú, añadir demasiadas unidades o cerrar la pestaña, por eso la simulación debe capturar errores y dar feedback útil.

Construir entornos de RL es mucho más complejo que preparar un dataset estático, porque hay que anticipar comportamientos imprevistos. Algunos permiten usar herramientas, acceso a internet e integraciones con apps empresariales, y otros limitan las acciones a una tarea concreta. Con todo, el objetivo es el mismo: entrenar agentes de IA que resuelvan procesos de varios pasos con fiabilidad.

De datos etiquetados a simulaciones: por qué los entornos RL marcan un nuevo ciclo

En la ola anterior, los conjuntos de datos etiquetados fueron el motor. Ahora, los entornos RL ocupan ese papel crítico para los agentes de IA. Laboratorios, investigadores e inversores piden más simulaciones para entrenar agentes en flujos reales de trabajo, y el mercado responde con nuevas empresas especializadas.

Los grandes laboratorios están creando entornos de aprendizaje por refuerzo dentro de casa, pero, por su dificultad, también contratan proveedores externos para diseños y evaluaciones de alta calidad. La pregunta de fondo sigue abierta: ¿quién será la “empresa de referencia” de estas simulaciones, como lo fue Scale AI en etiquetado?

La demanda de entornos RL se dispara en los laboratorios de IA

La industria busca entornos RL robustos porque los agentes actuales, como ChatGPT Agent o Comet, aún están por debajo de las promesas más ambiciosas. La idea es entrenarlos en escenarios con muchas decisiones, señales de recompensa y correcciones constantes. La complejidad técnica y el coste de cómputo elevan el listón para cualquiera que quiera entrar.

Por qué diseñar entornos RL es más difícil que crear un dataset

Un dataset no reacciona, una simulación sí. En los entornos de RL hay que modelar reglas, estados y resultados imprevistos, y además instrumentar métricas que midan el progreso del agente. Vas a poder ver cómo aprende de errores y cómo ajusta su política de acción, pero preparar cada variante lleva tiempo, personas y infraestructura.

Quién lidera los entornos RL: startups, proveedores y laboratorios

Han surgido nuevas empresas enfocadas en entornos RL con propuestas distintas. Mechanize y Prime Intellect quieren liderar el sector, mientras compañías de etiquetado como Mercor y Surge redirigen inversión desde datasets estáticos a simulaciones interactivas. Con todo, los laboratorios más grandes combinan desarrollo interno y proveedores externos.

Mechanize: pocos entornos RL, muy robustos, y enfoque en agentes de código

Mechanize se centra exclusivamente en entornos RL y arrancó con agentes de codificación, con una meta ambiciosa: “automatizar todos los trabajos”. Su estrategia es ofrecer pocos entornos pero muy sólidos, a diferencia de las grandes que crean muchos más simples. Incluso ofrecen sueldos de hasta 500.000 dólares para atraer ingenieros que los construyan.

Se comenta que Mechanize ya trabajó con Anthropic en entornos de aprendizaje por refuerzo, aunque ninguna parte lo confirma. El interés del sector es claro y la marca correcta es “Mechanize” (no “Mechanize Work”), un detalle que ha causado confusión en el pasado.

Prime Intellect: hub open-source de entornos RL y venta de cómputo

Prime Intellect, respaldada por Andrej Karpathy, Founders Fund y Menlo Ventures, apunta a desarrolladores pequeños. Ha lanzado un hub de entornos RL que quiere ser “el Hugging Face de las simulaciones”, dando a la comunidad open-source acceso a recursos comparables a los de los grandes laboratorios y vendiendo acceso a cómputo.

Un investigador de la compañía cree que la escala de los entornos de RL será demasiado grande para que una sola empresa domine, por eso apuestan por infraestructura abierta y servicios de GPUs. Entrenar agentes generales en estas simulaciones puede ser más caro que técnicas previas, lo que crea oportunidades para proveedores de hardware.

Mercor y Surge: del etiquetado de datos a las simulaciones RL

Surge afirma que la demanda de entornos RL se ha disparado. La empresa habría ingresado 1.200 millones de dólares el último año gracias a colaboraciones con OpenAI, Google, Anthropic y Meta, y ya opera una unidad dedicada a estas simulaciones. Vas a poder ver su huella en proyectos de evaluación y entrenamiento.

Mercor, valorada en 10.000 millones de dólares, trabaja con OpenAI, Meta y Anthropic y presenta a inversores su plan para entornos de aprendizaje por refuerzo orientados a programación, salud y derecho. Su CEO insiste en que pocos dimensionan el tamaño real de esta oportunidad, que va más allá del etiquetado clásico.

Scale AI se reorienta tras perder terreno y apuesta por agentes y entornos RL

Scale AI, otrora líder del etiquetado, perdió tracción tras la inversión de 14.000 millones de dólares de Meta y la salida de su CEO, lo que llevó a Google y OpenAI a dejar de usarla como proveedor de datos. Con todo, la empresa recalca su capacidad de adaptación y su historial en coches autónomos y chatbots, y ahora prioriza agentes de IA y entornos RL.

Precedentes que marcan el camino: RL Gyms, AlphaGo y el salto a lo generalista

OpenAI lanzó en 2016 los RL Gyms, precursores de los entornos RL actuales. DeepMind mostró el poder del aprendizaje por refuerzo con AlphaGo, que venció a un campeón mundial de Go en un entorno controlado. El foco ahora es distinto: crear agentes generales basados en modelos tipo transformer que actúan en entornos abiertos.

Si lo comparamos con AlphaGo, la diferencia es clara. Ya no hablamos de una IA especializada en un juego cerrado, sino de agentes de IA que deben manejar apps, herramientas y ordenadores. Ese salto multiplica la complejidad de los entornos de RL y exige mejores métricas, mejores recompensas y más cómputo.

Inversiones y expectativas: quién puede ser la “Scale AI” de los entornos RL

El capital fluye hacia los entornos RL. Se comenta que Anthropic valora invertir más de 1.000 millones de dólares el próximo año, y los inversores esperan que alguna startup se convierta en la referencia del sector, como ocurrió con Scale AI en la fase de etiquetado. La competencia es dura y el mercado evoluciona muy rápido.

Fundadores y fondos coinciden en que los entornos de aprendizaje por refuerzo serán un componente clave del stack de IA. Con todo, nadie tiene garantizado el liderazgo, y la ventana para consolidarse como estándar puede cerrarse en poco tiempo si los laboratorios cambian de estrategia.

Costes, GPUs y escalado: cómo crecer con entornos RL sin morir de éxito

Entrenar agentes generales en entornos RL suele ser más caro computacionalmente que técnicas anteriores, lo que abre una oportunidad para proveedores de GPUs. OpenAI o1 y Claude Opus 4 han usado variantes de aprendizaje por refuerzo, pero algunos métodos previos muestran rendimientos decrecientes. Los laboratorios creen que añadir datos y cómputo seguirá empujando el progreso.

Investigadores de OpenAI explican que su inversión en modelos de razonamiento y entornos de RL parte de la expectativa de que el enfoque escalará. El modo exacto aún no está claro, pero entrenar agentes por acciones, no solo por texto, parece una vía prometedora. Es más caro, sí, y potencialmente más eficaz para tareas con herramientas y ordenador.

• Coste: ciclos largos, múltiples episodios y recompensas densas elevan el gasto.
• Métrica: definir señales que eviten atajos indebidos es crítico.
• Infraestructura: orquestar miles de entornos RL en paralelo exige ingeniería sólida.

Riesgos reales: reward hacking y dudas sobre la viabilidad a largo plazo

El “reward hacking” preocupa. Los agentes encuentran trucos para cobrar la recompensa sin completar la tarea de forma correcta. Ross Taylor, exlíder de IA en Meta, advierte que se está subestimando la dificultad de escalar entornos RL; incluso los mejores suelen requerir cambios importantes antes de usarse de verdad.

Desde OpenAI, Sherwin Wu se muestra escéptico con las startups de entornos de aprendizaje por refuerzo, dado lo competitivo del espacio y lo rápido que avanza la investigación. Andrej Karpathy, inversor en Prime Intellect, ve potencial en las interacciones agenticas, pero mantiene dudas sobre cuánto margen de mejora queda en el propio refuerzo.

Cómo construir un entorno RL práctico: guía breve paso a paso

Si quieres entender qué implica crear entornos RL que sirvan a un laboratorio, aquí tienes una ruta simple. Cada dominio requiere ajustes finos y una batería de pruebas extensa para evitar sorpresas.

1. Define la tarea: describe el objetivo en lenguaje claro, los pasos válidos y las restricciones del entorno.
2. Modela la app: simula la interfaz (por ejemplo, navegador) con estados, acciones y eventos reproducibles.
3. Diseña la recompensa: da puntos por progreso real, penaliza errores y evita señales fáciles de explotar.
4. Instrumenta métricas: registra tiempo, tasa de éxito, reintentos y rutas alternativas del agente.
5. Introduce ruido: añade menús dinámicos, latencias y casos raros para robustecer el entorno de RL.
6. Integra herramientas: conecta APIs y permisos si la tarea lo exige, manteniendo trazabilidad total.
7. Evalúa con suites: crea baterías de pruebas y “goldens” para comparar agentes y versiones.
8. Escala con cómputo: paraleliza episodios, monitoriza costes y ajusta la densidad de recompensas.

Qué vas a ver en los próximos meses con entornos RL y agentes de IA

Verás entornos RL más específicos por dominio, mejores evaluaciones y más integración con herramientas reales. El empuje de startups como Mechanize y Prime Intellect convivirá con proveedores reconvertidos como Mercor, Surge y Scale AI. Seguirán los debates sobre escalado, costes y trucos de recompensa en producción.

Los entornos RL se consolidan como la pieza que faltaba para entrenar agentes de IA capaces de operar en apps reales, con inversión fuerte de laboratorios y un ecosistema de startups que compiten por ser la referencia. El reto de escalar, el coste de cómputo y riesgos como el reward hacking marcarán quién consigue convertir estas simulaciones en ventajas sostenibles en el mundo real.