Modelos de Razonamiento (o1, R1): Por qué el Prompt Engineering está muriendo

🧠 Sistema 1 vs. Sistema 2

El psicólogo Daniel Kahneman describió el pensamiento humano en dos sistemas:

• Sistema 1: Rápido, instintivo y emocional (ej. reconocer una cara, completar una frase).
• Sistema 2: Lento, deliberado y lógico (ej. resolver una integral, diseñar una arquitectura de software).

Hasta finales de 2024, los LLMs como GPT-4o o Claude 3.5 eran puramente Sistema 1. Eran máquinas de predicción estadística extremadamente avanzadas, pero propensas a alucinaciones en tareas lógicas porque “disparaban” la primera palabra que parecía correcta.

Con la llegada de OpenAI o1 y DeepSeek R1, la IA ha ganado un Sistema 2.

⛓️ Chain of Thought (CoT) Nativo

Antes, para obtener una buena respuesta lógica, usábamos trucos de Prompt Engineering como “Let’s think step by step” (Pensemos paso a paso). Esto obligaba al modelo a generar texto intermedio para “guiarse” a sí mismo.

Los nuevos modelos de razonamiento hacen esto de forma nativa y oculta (o visible en el caso de R1). Antes de escribir la primera letra de la respuesta, el modelo genera miles de “tokens de pensamiento”.

¿Qué sucede durante ese tiempo de espera?

1. Descomposición: Rompe el problema en sub-tareas.
2. Generación de Hipótesis: “Podría usar un BFS para este grafo… no, espera, los pesos son negativos, mejor Bellman-Ford”.
3. Verificación: “Si uso esta variable aquí, tendré un NullPointerException. Corregir”.
4. Respuesta Final: Solo cuando está seguro, emite la solución.

💀 El Fin del Prompt Engineering Complejo

Esto cambia radicalmente cómo interactuamos con la IA.

Antes (GPT-4):

“Actúa como un ingeniero senior. Escribe un script en Python. Asegúrate de manejar errores. Piensa paso a paso. Revisa que las variables tengan nombres descriptivos…”

Ahora (o1/R1):

“Escribe un script en Python para migrar esta DB.”

Al tener capacidad de razonamiento, el modelo sabe que debe manejar errores y usar buenos nombres. No necesitas micromanagearlo. De hecho, los prompts demasiado complejos a veces empeoran el rendimiento de los modelos de razonamiento porque interfieren con su propio proceso de pensamiento.

⚖️ ¿Cuándo usar qué?

No uses un martillo neumático para colgar un cuadro.

Tarea	Modelo Recomendado	Por qué
Generar Textos / Emails	GPT-4o / Claude 3.5 Sonnet	Rápido, creativo, tono humano.
Autocompletado de Código	Qwen 2.5 Coder / Copilot	Latencia ultrabaja.
Arquitectura de Software	o1 / DeepSeek R1	Capaz de ver el “big picture” y evitar errores lógicos.
Debugging Complejo	o1 / DeepSeek R1	Puede rastrear el estado del programa paso a paso.
Matemáticas / Física	o1 / DeepSeek R1	Insuperables.

🚀 El Futuro

Estamos presenciando la transición de modelos que “hablan” a modelos que “piensan”. La latencia aumentará (pensar toma tiempo), pero la fiabilidad se disparará. Para 2025, medir la IA por lo rápido que escribe será absurdo; la mediremos por la calidad de sus decisiones.

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📚 Bibliografía y Referencias

Para la redacción de este artículo, se han consultado las siguientes fuentes oficiales y de actualidad:

• OpenAI Research: Learning to Reason with LLMs - OpenAI Blog
• DeepSeek AI: DeepSeek-R1 Technical Report - GitHub PDF
• Prompt Engineering Guide: Reasoning Models & Chain of Thought - PromptingGuide.ai