La plataforma incorpora una nueva función que permite consultar varios modelos de inteligencia artificial al mismo tiempo y sintetizar una única respuesta. Model Council busca reducir sesgos, mejorar la verificación y ayudar a los usuarios a tomar mejores decisiones en contextos críticos.
Perplexity anunció el lanzamiento de Model Council, una nueva funcionalidad orientada a resolver uno de los problemas centrales de la inteligencia artificial de frontera: la variabilidad en el desempeño de los modelos según la tarea. En un contexto donde los modelos más avanzados son cada vez más especializados, la compañía propone una solución multimodelo que permite contrastar respuestas y ofrecer una síntesis más robusta y confiable.
Según explica Perplexity, los usuarios recurren cada vez más a su plataforma para elegir el modelo adecuado y obtener respuestas precisas, pero los datos muestran que no existe un único modelo óptimo para todos los casos. “Lo que es mejor para tareas de programación suele ser subóptimo para investigación o trabajo creativo”, señala la compañía, marcando una limitación estructural del ecosistema actual de IA.
Cómo funciona Model Council
Al activar Model Council desde la interfaz principal de Perplexity, una misma consulta se ejecuta de forma simultánea en tres modelos de IA disponibles en la plataforma. Entre los ejemplos mencionados se incluyen Claude Opus 4.6, GPT-5.2 y Gemini 3.0.
Una vez generadas las respuestas, entra en juego un modelo sintetizador, encargado de revisar los resultados, resolver contradicciones cuando es posible y entregar una respuesta unificada. El resultado final no solo presenta una conclusión, sino que también muestra dónde los modelos coinciden y dónde difieren, ofreciendo mayor transparencia al usuario.
Este enfoque busca eliminar la necesidad de verificar manualmente una misma consulta en múltiples modelos, un proceso habitual entre usuarios avanzados, analistas y equipos de investigación.
Por qué el enfoque multimodelo gana relevancia
Perplexity parte de una premisa clara: ningún modelo de IA es infalible. Cada uno tiene puntos ciegos, puede perder contexto, inclinarse hacia determinadas perspectivas o completar vacíos con afirmaciones formuladas con exceso de confianza. En escenarios donde las decisiones tienen impacto real, estos errores pueden resultar costosos.
“Para investigaciones sobre las que vas a actuar, eso representa un riesgo importante”, advierte la compañía. Model Council se apoya en una ventaja competitiva histórica de Perplexity: el acceso simultáneo a múltiples modelos líderes, algo que no ofrecen la mayoría de las plataformas de IA.
La lógica es simple: cuando los modelos convergen, el usuario puede avanzar con mayor confianza; cuando divergen, la herramienta alerta sobre la necesidad de profundizar el análisis.
Casos de uso clave
Perplexity detalla una serie de escenarios donde Model Council resulta especialmente valioso:
- Investigación de inversiones: permite obtener visiones balanceadas sobre acciones, mercados o decisiones financieras, reduciendo el riesgo de sesgos de un único modelo.
- Decisiones complejas: útil para evaluar compras importantes, movimientos profesionales o definiciones estratégicas, combinando distintos enfoques de razonamiento.
- Brainstorming creativo: aprovecha las fortalezas de distintos modelos para generar ideas sobre viajes, regalos o contenidos.
- Verificación de información: ideal para contrastar datos cuando la precisión es crítica.
En todos los casos, el objetivo es el mismo: mejorar la calidad de la decisión final, no simplemente acelerar la respuesta.
Un paso más en la evolución de Perplexity
Con Model Council, Perplexity refuerza su posicionamiento como una plataforma orientada a la búsqueda asistida por IA con foco en la confiabilidad, en un momento en el que la industria discute cada vez más los límites de los modelos individuales. Frente a la carrera por crear sistemas más grandes y potentes, la compañía apuesta por coordinar inteligencias existentes y hacer explícitas sus diferencias.
La funcionalidad ya se encuentra disponible para los suscriptores Perplexity Max en la versión web, y la empresa adelantó que el soporte para aplicaciones móviles llegará próximamente.
En un ecosistema dominado por nombres como Anthropic, OpenAI y Google, la propuesta de Perplexity no pasa por lanzar su propio modelo de frontera, sino por ofrecer una capa de orquestación y verificación que responde a una demanda concreta de usuarios avanzados: saber no solo qué responde la IA, sino qué tan confiable es esa respuesta.