IA y automatización · Pensamiento y aprendizaje
De seguir órdenes a tener "sentido común": La evolución de los Agentes con SIMA 2
Texto propio recuperado del archivo personal de LinkedIn, revisado el 26 de septiembre de 2026. Fecha contrastada con los metadatos públicos de la publicación. Título y descripción editoriales; cuerpo conservado, con formato adaptado a Markdown.
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Como profesional en automatización y estudiante de IA, siempre me ha fascinado la diferencia entre un bot que ejecuta un script y un agente que realmente entiende su entorno. Acabo de revisar el último paper de Google DeepMind sobre SIMA 2 y el salto es brutal.
A diferencia de su predecesor (que fallaba si no veía el objetivo inmediato), SIMA 2 utiliza los modelos Gemini para actuar como un verdadero socio en mundos virtuales 3D. Lo más impactante: ✅ Razonamiento Visual: No inyecta código, “ve” los píxeles como un humano. ✅ Planificación: Si le pides “construye una casa”, entiende que primero debe buscar madera y craftear herramientas. ✅ Auto-mejora: Genera sus propios desafíos para aprender sin supervisión constante.
Esto no es solo sobre videojuegos; es un paso gigante hacia agentes generalistas capaces de navegar interfaces complejas sin necesidad de selectores rígidos. El futuro de la automatización cognitiva está cada vez más cerca. 🤖🎮
Les dejo el paper en los comentarios. 👇
🔗 Link al paper: https://lnkd.in/e2Da7zSD
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La conversación continúa.