Los recientes avances en modelos como GPT-5, Gemini 2.5 y Sonnet 4.5 muestran que la inteligencia artificial progresa de forma desigual: las tareas que se pueden medir y validar a escala —gracias al aprendizaje por refuerzo— se automatizan con velocidad, mientras que las habilidades subjetivas avanzan de forma incremental.
La lógica es simple y brutal: si puedes medir el éxito de una tarea de forma binaria o con tests repetibles, puedes entrenar un sistema miles de millones de veces hasta que mejore mucho.
El software es un terreno fértil para eso: pruebas unitarias, integración y casos de seguridad ya existen y sirven de señal clara de “aprobado/rehacer”. Por eso herramientas que generan código han saltado adelante en meses recientes; según el análisis, el aprendizaje por refuerzo (RL) ha sido uno de los motores principales del progreso en los últimos seis meses, impulsado por “miles de millones” de pruebas automatizadas.
Esa ventaja técnica explica la divergencia observada: tareas como corregir bugs o resolver problemas matemáticos competitivos son “RL-friendly” y mejoran rápido; en cambio, escribir un correo efectivo o generar respuestas empáticas en un chatbot sigue dando rendimientos marginales año tras año porque la calidad es subjetiva y cara de evaluar a gran escala.
El autor advierte que la “brecha de refuerzo” será un factor decisivo para qué procesos pasan de ser demos promisorias a productos realmente automatizados.
No todo está escrito: algunas áreas que parecían no testables empiezan a caer del lado de RL. Un ejemplo citado es la generación de video: Sora 2 muestra mejoras en coherencia física, persistencia de rostros y sincronía audio-visual que parecen sustentadas por sistemas robustos de RL detrás de cada una de esas propiedades.
Cuando un conjunto de cualidades puede traducirse en tests replicables (¿aparece el objeto? ¿permanece la forma del rostro? ¿se respetan leyes físicas?), la automatización deja de ser una ilusión.
¿Qué significa esto para los ejecutivos?
Primero, mapear procesos internos en función de su testabilidad: si se puede diseñar una métrica objetiva, es candidato a automatización acelerada.
Segundo, planificar capital humano: quienes realicen tareas en el “lado derecho” de la brecha tendrán una alta probabilidad de ver su trabajo transformado; el texto advierte sobre impactos sectoriales, incluyendo preguntas clave sobre cuáles servicios de salud podrán ser entrenados con RL —una decisión que puede reconfigurar la economía en 20 años.
Tercero, invertir en gobernanza: trazabilidad, verificación y control de calidad serán requisitos para integrar IA en flujos críticos.
En resumen: la adopción estratégica de IA ya no es solo elegir un proveedor o modelo; es identificar qué partes del negocio son medibles y diseñar tests que permitan convertir capacidades experimentales en productos robustos. Quienes hagan ese trabajo antes que la competencia —product managers, CTOs y líderes de talento— estarán en mejor posición para convertir la “brecha de refuerzo” en ventaja competitiva.