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    Google crea un agente de IA que investiga como un humano y supera a OpenAI en pruebas

    Rene FragaRene Fraga07/08/2025
    ia pensa como humano

    🧠 Principales puntos destacados:

    • Nuevo sistema de Google que imita el proceso de escritura humana para crear informes detallados y coherentes.
    • TTD-DR supera a los agentes de OpenAI, Perplexity y Grok en benchmarks exigentes.
    • La tecnología puede revolucionar tareas corporativas complejas, como análisis de mercado y planificación estratégica.

    Los investigadores de Google han anunciado un nuevo agente de inteligencia artificial que podría transformar la manera en que las empresas realizan investigaciones complejas.

    Llamado Test-Time Diffusion Deep Researcher (TTD-DR), el sistema imita el comportamiento humano al escribir: comienza con un borrador, busca información para complementar el contenido y revisa varias veces hasta llegar a un resultado claro y completo.

    La innovación radica en la combinación de modelos de difusión, generalmente utilizados para generar imágenes, con algoritmos de búsqueda y revisión textual.

    En lugar de seguir un proceso rígido de investigación y generación de texto, como hacen la mayoría de los agentes de IA actuales, el TTD-DR actúa de forma dinámica e iterativa, refinando sus respuestas en cada ciclo, como un redactor experto trabajando en un informe importante.

    Limitaciones de los agentes actuales y qué hace diferente el TTD-DR

    Los agentes de investigación profunda ya se utilizan para responder preguntas que requieren más que una simple búsqueda en Google. Estos planean, consultan datos en la web y organizan todo en textos más elaborados.

    Sin embargo, según los investigadores de Google, muchos de estos sistemas aún operan de forma lineal, lo que puede llevar a resultados superficiales y desconectados.

    El TTD-DR rompe con esta limitación al adoptar una estructura basada en dos pilares:

    • «Denoising with Retrieval»: el agente parte de un borrador imperfecto y lo mejora con datos externos, eliminando errores y llenando vacíos.
    • «Self-Evolution»: cada parte del sistema — planificación, formulación de preguntas y síntesis de respuestas — evoluciona por separado, volviéndose más eficiente con el tiempo.

    Este enfoque colaborativo entre los módulos resulta en informes con mayor fluidez, claridad y coherencia, características esenciales para documentos empresariales de alta complejidad.

    Resultados impresionantes y posibles aplicaciones futuras

    Para evaluar el rendimiento del TTD-DR, Google lo probó contra otras soluciones de vanguardia, como el Deep Research de OpenAI, el Perplexity Deep Research y el Grok DeepSearch.

    En benchmarks orientados a la consultoría empresarial, como el DeepConsult, y en desafíos académicos como el Humanity’s Last Exam, el nuevo agente de Google demostró superioridad con márgenes relevantes.

    Por ejemplo, en dos conjuntos de datos distintos para la generación de informes largos, el TTD-DR venció al sistema de OpenAI en el 69,1% y 74,5% de las veces.

    También obtuvo un mejor rendimiento en pruebas que requieren razonamiento en múltiples etapas, algo crucial para resolver problemas complejos en el mundo real.

    Y los planes van más allá. Google pretende aplicar la misma lógica de refinamiento iterativo en otras áreas, como la generación de códigos, modelos financieros e incluso estrategias de marketing multicanal.

    La expectativa es que este nuevo paradigma de IA pueda ser adaptado a cualquier tarea en la que un borrador sea constantemente mejorado con información relevante.

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    Rene Fraga

    creó el blog Google Discovery en 2006, convirtiéndose en uno de los principales blogs de tecnología en Brasil. Ha seguido de cerca a la gigante de Mountain View desde la década de 2000 y contribuyó voluntariamente a la traducción de la Búsqueda para el país. Además, fue columnista en TechTudo, de Globo.com, compartiendo su conocimiento sobre Google con una amplia audiencia.

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