Amazon está desarrollando un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) con capacidades de razonamiento avanzado, el cual se integraría a su familia Nova.
Según un informe de Business Insider, la empresa pretende lanzar esta innovación este año para competir con gigantes de la industria como OpenAI, Anthropic y DeepSeek. La propuesta de Amazon adoptaría un enfoque híbrido de razonamiento que le permitiría resolver problemas complejos y generar respuestas de manera rápida.
El modelo de IA de Amazon estaría basado en un método llamado “cadenas privadas de pensamiento”, que permitiría al sistema reflexionar antes de emitir una respuesta, acercándolo a modelos avanzados como el Claude 3.7 Sonnet de Anthropic o el R-1 de DeepSeek. Esta capacidad de razonamiento avanzado se ha convertido en una nueva área de competencia dentro del sector de la inteligencia artificial, aunque su implementación a gran escala ha sido limitada por los elevados costos computacionales.
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Amazon tiene como objetivo reducir estos costos y hacer que su modelo Nova sea más accesible, con precios un 75% más bajos que el promedio de la industria, gracias a su plataforma de IA, Bedrock. La empresa asegura que esta reducción no comprometería el rendimiento del modelo, que se espera esté entre los cinco más eficientes según los benchmarks de referencia.
El proyecto está liderado por Rohit Prasad, responsable de la división de IA de Amazon, quien anteriormente trabajó en Alexa. Se espera que el modelo híbrido de razonamiento sea lanzado en junio de este año, reforzando así la apuesta de Amazon por la inteligencia artificial.
El gigante del comercio electrónico ha quedado rezagado en la carrera por dominar el mercado de la IA. Sin embargo, con esta nueva apuesta, Amazon podría posicionarse nuevamente entre los líderes del sector. A pesar de las dudas sobre las capacidades de razonamiento genuino de los modelos avanzados, un estudio reciente de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) en España sugiere que muchos de estos modelos dependen más de la memorización que del razonamiento real. A esto se le suma la preocupación sobre la fiabilidad de los benchmarks, debido a la intensa presión competitiva en la industria.
Con información de Wired.
Foto ilustrativa: Pexels.
