De unos meses a esta parte, el concepto de cadena de pensamiento (chain of thought) se ha colado en muchas conversaciones relacionadas con la inteligencia artificial. Y es normal porque, como veremos a continuación, estamos hablando de un cambio más que sustancial en cómo la IA gestiona las respuestas a nuestras consultas y peticiones. Y no hablamos de un cambio cosmético ni menor, muy al contrario, nos encontramos frente a un enfoque que, por mucho que esta frase pueda sonar manida, «lo cambia todo».
La cadena de pensamiento es un enfoque que permite a los modelos de inteligencia artificial no solo dar respuestas, sino construir razonamientos paso a paso. A diferencia de los sistemas tradicionales, que procesan la pregunta y generan directamente una solución, una IA que utiliza cadena de pensamiento descompone el problema, organiza el razonamiento de manera explícita y muestra los pasos intermedios que la llevan hasta la respuesta final. Es, en cierto modo, un intento de hacer que las máquinas no solo acierten, sino que «piensen» de manera comprensible para los humanos.
Para entenderlo mejor, pensemos en una simple operación matemática: ¿cuánto es 17 por 24? Un modelo clásico intentaría dar la respuesta directamente: 408. Un modelo con cadena de pensamiento, en cambio, podría razonar: «17 por 20 es 340. 17 por 4 es 68. 340 más 68 es 408.» Este razonamiento explícito permite ver cómo ha llegado a la respuesta y, si algo falla, facilita identificar en qué paso ocurrió el error.
Esta forma de proceder marca una diferencia fundamental respecto a los enfoques tradicionales. En los modelos anteriores, un error en el resultado era muchas veces un enigma: no sabíamos por qué la IA había fallado. Con la cadena de pensamiento, no solo obtenemos un resultado, sino también el mapa del camino recorrido. Esta trazabilidad no solo ayuda a los desarrolladores a mejorar los modelos, sino que también abre la puerta a sistemas de IA que puedan corregirse a sí mismos, o ser corregidos por otros modelos o humanos.
La importancia de esta técnica va mucho más allá de mejorar la precisión. Gracias a la cadena de pensamiento, los modelos de IA pueden abordar tareas que requieren razonamientos multietapa, algo que antes les resultaba extremadamente difícil. Problemas de lógica, resolución de acertijos, análisis de contextos narrativos complejos o decisiones programáticas son ejemplos de áreas en las que los modelos basados en razonamientos secuenciales superan claramente a los modelos de respuesta directa.

Además, la cadena de pensamiento refuerza uno de los aspectos más delicados del despliegue de la inteligencia artificial: la transparencia. Al hacer visible el proceso de razonamiento, permite auditar las decisiones del modelo, identificar posibles sesgos o errores de interpretación, y generar confianza en los sistemas. En sectores críticos como la salud, la educación o las finanzas, donde la opacidad de los sistemas de IA ha sido tradicionalmente un problema, esta capacidad de «pensar en voz alta» se convierte en un elemento diferenciador esencial.
Aunque ahora hablemos mucho de ella, la cadena de pensamiento no ha surgido de la nada. Sus primeras aplicaciones experimentales en IA datan de 2022, cuando investigadores de Google Brain y otros laboratorios comenzaron a explorar cómo pequeñas indicaciones («Let’s think step by step») podían mejorar la calidad de las respuestas de los modelos de lenguaje. Desde entonces, la técnica se ha ido perfeccionando hasta convertirse en un campo de desarrollo propio, con variantes como el «chain of thought reasoning with self-consistency» o los métodos de auto-verificación.
Hoy en día, algunos de los modelos más avanzados están incorporando estos enfoques de manera nativa. OpenAI, con sus prototipos experimentales como o1 y o3-mini, ha demostrado avances significativos en el uso de cadena de pensamiento para mejorar el razonamiento multietapa. Google DeepMind, por su parte, ha integrado capacidades de razonamiento encadenado en Gemini 2.5, especialmente en tareas de lógica y matemáticas. Otros actores del sector, como Anthropic con sus modelos Claude, también exploran técnicas similares para hacer sus sistemas más explicables y fiables, aunque su implementación aún no sea tan pública o sistemática. Todo apunta a que futuros lanzamientos, como GPT-5 y nuevos desarrollos de DeepMind y Anthropic, darán aún más protagonismo a estas capacidades, no solo para razonar mejor, sino para hacerlo de forma que los humanos podamos seguir —y confiar— en el proceso.
Conviene, eso sí, señalar que la cadena de pensamiento no es una solución mágica: aunque expone el razonamiento paso a paso, también puede arrastrar errores lógicos en cada fase si el modelo no está adecuadamente entrenado o supervisado. La transparencia ayuda, pero no garantiza la infalibilidad. No obstante, es un paso enorme hacia modelos muchísimo más fiables y que, por lo tanto, puedan abordar tareas en las que la fiabilidad es indispensable.
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