Gemini 2.5 destaca por su capacidad de razonamiento, permitiéndole analizar información, incorporar contexto y tomar decisiones fundamentadas antes de responder.

Google lanzó la nueva versión 2.5 de Gemini, el cual ha sido presentado como su modelo de Inteligencia Artificial más avanzado hasta la fecha.

Gemini 2.5 destaca por su capacidad de razonamiento, permitiéndole analizar información, incorporar contexto y tomar decisiones fundamentadas antes de responder.

De acuerdo con la compañía, esta habilidad refleja avances significativos en técnicas como el aprendizaje por refuerzo y la inducción de cadenas de pensamiento, que han sido la base de su desarrollo, además de los aprendizajes obtenidos con el modelo anterior Gemini 2.0 Flash Thinking.

La versión Pro de este modelo redefine el estándar en tareas complejas, afirmó Google, ya que lidera métricas en programación, matemáticas y ciencias. Señaló que en pruebas como GPQA (un punto de referencia de preguntas y respuestas a prueba de Google para graduados) y AIME 2025, sobresale por su razonamiento avanzado.

Además, logra un puntaje del 18.8 por ciento en Humanity’s Last Exam, diseñado para medir la frontera del conocimiento humano.

Con un enfoque reforzado en programación, Gemini 2.5 Pro ha logrado un desempeño destacado en la creación y edición de código, superando ampliamente a su predecesor, Gemini 2.0. En estándares como SWE-Bench Verified, alcanza una puntuación del 63.8% con configuraciones personalizadas, demostrando su excelencia en aplicaciones avanzadas.

La compañía californiana dijo que Gemini 2.5 Pro ya puede utilizarse a través de Google AI Studio y la app Gemini para usuarios de Gemini Advanced, y su implementación en Vertex AI está prevista próximamente.

También anunció capacidades para escalar su uso en producción masiva, con detalles de precios a revelarse en las próximas semanas.

“Nos hemos centrado en el rendimiento de la codificación, y con Gemini 2.5 hemos dado un gran salto con respecto a la versión 2.0, con más mejoras por venir. 2.5 Pro destaca en la creación de aplicaciones web visualmente atractivas y aplicaciones de código agentic, además de la transformación y edición de código”, señaló la compañía.

Fuente.

DPL News (2025, 26 de marzo). Goole lanza Gemini 2.5 y promete un salto revolucionario a la Inteligencia Artificial. Recuperado el 27 de marzo de 2025, de: https://dplnews.com/google-lanza-gemini-2-5-salto-revolucionario-en-la-ia/

Microsoft ha creado el ecosistema de agentes de inteligencia artificial empresarial más grande y ahora está ampliando su liderazgo con nuevas y poderosas capacidades que posicionan a la empresa por delante en uno de los segmentos más emocionantes de la tecnología empresarial.

La compañía anunció el martes por la noche dos importantes novedades en su plataforma Copilot Studio: capacidades de razonamiento profundo que permiten a los agentes abordar problemas complejos mediante un pensamiento metódico y cuidadoso, y flujos de agentes que combinan la flexibilidad de la IA con la automatización determinista de procesos de negocio. Microsoft también presentó dos agentes especializados en razonamiento profundo para Microsoft 365 Copilot: Researcher y Analyst.

“Ya tenemos clientes con miles de agentes”, declaró Charles Lamanna, vicepresidente corporativo de negocios e industria de Microsoft, en una entrevista exclusiva con VentureBeat el lunes. “Empiezas a tener este tipo de fuerza laboral con agentes, donde, sin importar el trabajo, probablemente tengas un agente que te ayude a completarlo más rápido”.

El agente analista distintivo de Microsoft

Si bien el agente Researcher replica las capacidades de competidores como Deep Research de OpenAI y Google, el agente Analyst de Microsoft ofrece una oferta más diferenciada. Diseñado para funcionar como un científico de datos personal, el agente Analyst puede procesar diversas fuentes de datos, como archivos de Excel, CSV y tablas incrustadas en documentos, generando información mediante la ejecución y visualización de código.

“Este no es un modelo básico listo para usar”, enfatizó Lamanna. “Requiere bastantes extensiones, ajustes y capacitación sobre los modelos principales”. Microsoft ha aprovechado su profundo conocimiento de los flujos de trabajo de Excel y los patrones de análisis de datos para crear un agente que se adapta a la forma en que los usuarios empresariales trabajan con los datos.

El analista puede generar automáticamente código Python para procesar los archivos de datos cargados, crear visualizaciones y proporcionar información empresarial sin necesidad de conocimientos técnicos por parte de los usuarios. Esto lo hace especialmente valioso para análisis financieros, previsiones presupuestarias e informes operativos que suelen requerir una preparación exhaustiva de los datos.

Razonamiento profundo: Llevando el pensamiento crítico a los agentes empresariales

La capacidad de razonamiento profundo de Microsoft amplía las capacidades de los agentes más allá de la simple realización de tareas, abarcando juicios complejos y trabajo analítico. Al integrar modelos de razonamiento avanzado como o1 de OpenAI y conectarlos con datos empresariales, estos agentes pueden abordar problemas empresariales ambiguos de forma más metódica.

El sistema determina dinámicamente cuándo invocar un razonamiento más profundo, ya sea implícitamente según la complejidad de la tarea o explícitamente cuando los usuarios incluyen indicaciones como “razona sobre esto” o “piensa detenidamente en esto”. Tras bambalinas, la plataforma analiza las instrucciones, evalúa el contexto y selecciona las herramientas adecuadas según los requisitos de la tarea.

Esto permite escenarios que antes eran difíciles de automatizar. Por ejemplo, una gran empresa de telecomunicaciones utiliza agentes de razonamiento profundo para generar respuestas complejas a solicitudes de propuestas (RFP) mediante la recopilación de información de múltiples documentos internos y fuentes de conocimiento, según explicó Lamanna a VentureBeat. De igual manera, Thomson Reuters emplea estas capacidades para la debida diligencia en las revisiones de fusiones y adquisiciones, procesando documentos no estructurados para identificar información valiosa, añadió.

Flujos de agentes: reimaginando la automatización de procesos

Microsoft también ha introducido flujos de agentes, que evolucionan eficazmente la automatización robótica de procesos (RPA) al combinar flujos de trabajo basados ​​en reglas con razonamiento de IA. Esto responde a la demanda de los clientes de integrar lógica de negocio determinista con capacidades flexibles de IA.

“A veces no quieren que el modelo se adapte a sus necesidades. No quieren que la IA tome sus propias decisiones. Quieren tener reglas de negocio predefinidas”, explicó Lamanna. “Otras veces sí quieren que el agente se adapte a sus necesidades y tome sus propias decisiones”.

Este enfoque híbrido permite escenarios como la prevención inteligente de fraude, donde un flujo de agentes puede usar lógica condicional para enrutar solicitudes de reembolso de mayor valor a un agente de IA para un análisis profundo en comparación con los documentos de póliza.

Pets at Home, una empresa británica de venta de artículos para mascotas, ya ha implementado esta tecnología para la prevención del fraude. Lamanna reveló que la empresa ha ahorrado más de un millón de libras gracias a la implementación. De igual forma, Dow Chemical ha logrado ahorrar millones de dólares en la gestión del transporte y la carga gracias a la optimización basada en agentes.

La ventaja de Microsoft Graph

Un elemento central de la estrategia de agentes de Microsoft es la integración de datos empresariales mediante Microsoft Graph, un mapeo completo de las relaciones laborales entre personas, documentos, correos electrónicos, eventos de calendario y datos empresariales. Esto proporciona a los agentes una comprensión contextual de la que carecen los modelos genéricos. 

“La capacidad secreta menos conocida del gráfico de Microsoft es que podemos mejorar la relevancia en el gráfico según la interacción y la estrecha conexión de algunos archivos”, reveló Lamanna. El sistema identifica qué documentos son los más referenciados, compartidos o comentados, lo que garantiza que los agentes consulten fuentes fidedignas en lugar de copias obsoletas.

Este enfoque otorga a Microsoft una importante ventaja competitiva sobre los proveedores de IA independientes. Si bien la competencia puede ofrecer modelos avanzados, Microsoft los combina con el contexto del entorno de trabajo y un ajuste preciso, optimizado específicamente para casos de uso empresariales y herramientas de Microsoft.

Microsoft puede aprovechar la misma tecnología de datos y modelos web que la competencia, señaló Lamanna, «pero además tenemos todo el contenido dentro de la empresa». Esto crea un efecto de rueda de inercia donde cada nueva interacción con un agente enriquece aún más la comprensión gráfica de los patrones del lugar de trabajo.

Adopción y accesibilidad empresarial

Microsoft ha priorizado que estas potentes capacidades sean accesibles para organizaciones con diversos recursos técnicos, afirmó Lamanna. Los agentes se exponen directamente en Copilot, lo que permite a los usuarios interactuar mediante lenguaje natural sin necesidad de conocimientos técnicos de ingeniería.

Mientras tanto, Copilot Studio ofrece un entorno de bajo código para el desarrollo de agentes personalizados. “Está en nuestra esencia tener una herramienta para todos, no solo para quienes pueden iniciar un SDK de Python y realizar llamadas, sino para que cualquiera pueda empezar a desarrollar estos agentes”, enfatizó Lamanna.

Este enfoque de accesibilidad ha impulsado una rápida adopción. Microsoft reveló previamente que más de 100.000 organizaciones han utilizado Copilot Studio  y que  se crearon más de 400.000 agentes en el último trimestre .

El panorama competitivo

Si bien Microsoft parece liderar la implementación de agentes empresariales hoy en día, la competencia se intensifica. Google ha ampliado sus capacidades de Gemini para agentes y codificación agentística , mientras que el modelo o1 de OpenAI y el SDK de agentes ofrecen potentes herramientas de razonamiento y agentística para desarrolladores . Grandes empresas de aplicaciones empresariales como Salesforce, Oracle, ServiceNow, SAP y otras han lanzado plataformas agentísticas para sus clientes durante el último año. Además, el martes, AWS de Amazon lanzó un agente de IA, llamado Amazon Q en Quicksight, que permite a los empleados interactuar mediante lenguaje natural para realizar análisis de datos sin necesidad de habilidades especializadas.

Los empleados pueden usar lenguaje natural para realizar análisis de datos a nivel experto, hacer preguntas hipotéticas y obtener recomendaciones prácticas, lo que les ayuda a descubrir nuevos conocimientos y tomar decisiones más rápido.

Sin embargo, la ventaja de Microsoft reside en su enfoque más integral: una sólida colaboración con OpenAI, la empresa líder en modelos de razonamiento, que a la vez ofrece opciones de modelos, una infraestructura de nivel empresarial, una amplia integración de datos en las herramientas del entorno de trabajo y un enfoque en los resultados empresariales, en lugar de en las capacidades puras de IA. Microsoft ha creado un ecosistema que se asemeja a las mejores prácticas al combinar copilotos personales que comprenden los patrones de trabajo individuales con agentes especializados para procesos empresariales específicos.

Para los responsables de la toma de decisiones empresariales, el mensaje es claro: la tecnología de agentes ha evolucionado más allá de la experimentación, convirtiéndose en aplicaciones empresariales prácticas con un retorno de la inversión (ROI) medible. La elección de la plataforma depende cada vez más de la integración con las herramientas y los datos existentes. En este ámbito, Microsoft cuenta con una ventaja en muchas áreas de aplicación gracias a su número de usuarios, por ejemplo, en Excel y Power Automate.

Fuente.

VentureBeat (2025, 25 de marzo). Microsoft dota a los agentes empresariales de un razonamiento profundo y presenta un agente analista de datos que supera a los competidores. Recuperado el 26 de marzo de 2025, de: https://venturebeat.com/ai/microsoft-infuses-enterprise-agents-with-deep-reasoning-unveils-data-analyst-agent-that-outsmarts-competitors/

Este nuevo modelo supera en velocidad de procesamiento al R1, desarrollado por su competidor DeepSeek.

El gigante tecnológico Tencent presentó oficialmente su modelo de razonamiento T1, marcando un nuevo hito en el creciente panorama competitivo de la Inteligencia Artificial (IA) en China.

En un anuncio hecho por su cuenta de WeChat, Tencent destacó las mejoras clave de esta versión: tiempos de respuesta más rápidos y una mayor capacidad para manejar documentos extensos con eficiencia.

La empresa aseguró que el modelo T1 está diseñado para mantener una lógica clara en el contenido y generar textos estructurados y ordenados, todo mientras reduce significativamente la probabilidad de errores conceptuales o “alucinaciones”.

Estas características, según Tencent, posicionan al T1 como una herramienta avanzada en el ámbito de la IA, adaptada a las crecientes demandas del mercado.

Este lanzamiento tiene lugar en un contexto de mayor rivalidad en la industria, especialmente tras la aparición de los modelos desarrollados por DeepSeek, competidores que han demostrado rendimientos comparables o superiores a los sistemas occidentales a costes más bajos.

Tencent había lanzado previamente una versión preliminar de su modelo T1 en diversas plataformas, incluida la aplicación de asistente de IA Yuanbao, y ahora introduce esta versión oficial con mejoras significativas.

Se trata de Hunyuan Turbo S, que es capaz de responder a las consultas en apenas un segundo. Esto hace una gran diferencia frente a sus competidores, como DeepSeek R1 y otros modelos lanzados recientemente, pues estos tardan un poco más en responder, de acuerdo con Tencent.

La versión definitiva del T1 funciona con la tecnología del modelo Turbo S, el cual fue revelado por Tencent en días pasados.

Este modelo más reciente, de acuerdo con la compañía, supera en velocidad de procesamiento al R1, desarrollado por su competidor DeepSeek. Un gráfico compartido en el comunicado compara el T1 con el R1, mostrando que Tencent lidera en varios puntos de referencia relacionados con el conocimiento y el razonamiento.

Tencent ha aumentado notablemente sus inversiones en el sector de la Inteligencia Artificial en los últimos meses.

La compañía anunció recientemente su intención de incrementar el gasto de capital en 2025, consolidando su enfoque en esta área tras un agresivo plan de inversión en 2024.

Con este impulso, Tencent busca mantenerse a la vanguardia en un mercado de IA cada vez más competitivo y estratégico.

Fuente.

DPL News (2025, 25 de marzo). Tencent afirma que su nuevo modelo de razonamiento es más rápido que DeepSeek. Recuperado el 25 de marzo de 2025, de: https://dplnews.com/tencent-modelo-de-razonamiento-mas-rapido-que-deepseek/