Equipo IEBS Durante años, la inteligencia artificial ha sido extraordinariamente buena entendiendo el mundo, pero sorprendentemente limitada a la hora de actuar en él.
Los grandes modelos han aprendido a escribir, resumir, traducir y razonar. Sin embargo, cuando se les pide interactuar con un entorno —moverse, manipular objetos o tomar decisiones encadenadas— aparecen las limitaciones. Esta paradoja es conocida desde hace décadas: las tareas cognitivas abstractas suelen resultar más fáciles que las físicas y situadas.
El proyecto SIMA 2, desarrollado por Google DeepMind, aborda precisamente este problema con un cambio de enfoque profundo: pasar de modelos que responden a agentes que actúan, razonan y aprenden dentro de un entorno.
Índice de contenidos
De modelos que observan a agentes que participan
Los modelos fundacionales actuales se entrenan, en su mayoría, con datos estáticos: texto, imágenes y vídeo. Esto les permite generar respuestas brillantes, pero los convierte en inteligencias pasivas.
SIMA 2 rompe con esta lógica.
En lugar de limitarse a interpretar información, este agente:
- Percibe entornos 3D complejos
- Actúa mediante teclado y ratón, como un humano
- Razona sobre objetivos
- Mantiene conversaciones con el usuario
- Aprende de su propia experiencia
No se trata solo de un avance técnico, sino de un cambio de paradigma: la IA empieza a comportarse como un actor dentro del mundo, no como un espectador avanzado.
¿Qué es exactamente SIMA 2?
SIMA 2 (Scalable Instructable Multiworld Agent) es un agente generalista encarnado capaz de operar en múltiples mundos virtuales 3D, como videojuegos complejos y entornos simulados.
A diferencia de SIMA 1, que solo seguía instrucciones simples, SIMA 2 es capaz de:
- Comprender objetivos de alto nivel
- Descomponer tareas complejas en pasos
- Mantener diálogo contextual
- Aplicar razonamiento interno
- Generalizar a entornos nunca vistos
Todo ello se construye sobre Gemini, el modelo fundacional de Google que aporta capacidades avanzadas de lenguaje, visión y razonamiento.
La clave no es el juego, es el cuerpo
Aunque SIMA 2 se entrena en videojuegos, el valor real no está en el juego, sino en la encarnación.
Los entornos 3D son:
- Complejos
- Impredecibles
- Visualmente ricos
- Llenos de reglas, objetos y excepciones
Esto los convierte en un excelente laboratorio para desarrollar habilidades transferibles al mundo real:
- Navegación espacial
- Uso de herramientas
- Gestión de objetos
- Interacción con interfaces
- Toma de decisiones en tiempo real
SIMA 2 aprende sin acceso a estados internos privilegiados: solo ve píxeles y actúa con teclado y ratón, igual que una persona.
Razonar, actuar y hablar: las tres capas de SIMA 2
1. Acción encarnada
Ejecuta secuencias de acciones físicas dentro del entorno.
2. Razonamiento interno
Genera razonamientos para interpretar instrucciones ambiguas, planificar y corregir errores.
Ejemplo: entender que “la casa color tomate” es una casa roja.
3. Diálogo con el usuario
Puede:
- Confirmar instrucciones
- Explicar lo que está haciendo
- Avisar cuando completa una tarea
- Pedir aclaraciones
Esto lo acerca más a un compañero interactivo que a un sistema reactivo.
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¡Quiero información!De seguir órdenes a entender intenciones
SIMA 2 ya no necesita instrucciones paso a paso. Puede manejar:
- Instrucciones largas y encadenadas
- Objetivos implícitos
- Indicaciones visuales
- Múltiples idiomas e incluso emojis
Aquí ocurre algo clave: el lenguaje deja de ser solo una entrada y pasa a ser una herramienta de planificación.
Generalizar: el verdadero test de la inteligencia
Uno de los mayores retos en IA es funcionar bien en situaciones no vistas.
SIMA 2 se evalúa en:
- Juegos nunca usados en su entrenamiento
- Entornos completamente nuevos
- Mundos fotorealistas generados dinámicamente
Los resultados muestran que:
- Duplica el rendimiento de SIMA 1
- Se acerca al desempeño humano en muchas tareas
- Se adapta razonablemente bien desde el primer intento
Esto indica que aprende habilidades, no escenarios.
Aprender sin que nadie le diga qué aprender
Otro salto conceptual es la auto-mejora abierta.
SIMA 2 puede:
- Generar nuevas tareas
- Evaluar su desempeño
- Asignarse recompensas
- Aprender sin supervisión humana directa
Los modelos fundacionales actúan como:
- Evaluadores de resultados
- Cerebro
- Generadores de objetivos
¿Por qué esto importa más allá de los videojuegos?
Las implicaciones son enormes. SIMA 2 apunta hacia:
- Agentes digitales que operan en entornos complejos
- Asistentes que no solo recomiendan, sino que ejecutan
- Robots que entienden instrucciones humanas
- Sistemas autónomos que combinan lenguaje, visión y acción
Es el puente entre la IA que piensa y la IA que actúa.
La lectura estratégica: agentes, no solo modelos
El mensaje de fondo es claro:
el futuro de la IA no está solo en modelos más grandes, sino en agentes más completos.
Agentes que:
- Perciben
- Deciden
- Actúan
- Aprenden
- Se adaptan
Esto conecta directamente con tendencias como:
- Agentes de IA
- Automatización avanzada
- Robótica
- Interacción humano-máquina
Conclusión
SIMA 2 no es una mejora incremental. Es una señal clara de hacia dónde se dirige la inteligencia artificial.
La próxima generación de sistemas no se limitará a responder preguntas o generar contenido. Habitará el mundo, entenderá objetivos complejos y aprenderá de la experiencia.
Ese paso —de inteligencia pasiva a inteligencia encarnada— marcará una de las transiciones más importantes de la IA en los próximos años.
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