{"id":877,"date":"2026-07-20T06:09:10","date_gmt":"2026-07-20T06:09:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zupino.com\/uncategorized\/coreweave-introduces-autonomous-improvement-capabilities-for-ai-agents\/"},"modified":"2026-07-20T06:09:10","modified_gmt":"2026-07-20T06:09:10","slug":"coreweave-presenta-funciones-de-mejora-autonoma-para-agentes-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zupino.com\/es\/generative-ai\/large-language-models\/coreweave-introduces-autonomous-improvement-capabilities-for-ai-agents\/","title":{"rendered":"CoreWeave quiere que los agentes de IA aprendan de sus errores"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"810\" src=\"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-876\" srcset=\"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256.jpg 1080w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-300x225.jpg 300w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-1024x768.jpg 1024w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-768x576.jpg 768w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-16x12.jpg 16w\" sizes=\"(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto de Brett Jordan (@brett_jordan) en Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n<meta charset=\"UTF-8\"><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un agente de IA puede funcionar de forma convincente en una demostraci\u00f3n controlada y, aun as\u00ed, fallar en cuanto se enfrenta a una solicitud de un cliente desconocida, una instrucci\u00f3n ambigua o una herramienta de software que se comporta de forma diferente a lo esperado. Las empresas tienen entonces que identificar qu\u00e9 ha fallado, reproducir el fallo, ajustar el sistema y volver a probarlo. El proceso puede llevar semanas, mientras el agente sigue enfrent\u00e1ndose a nuevas situaciones en <a href=\"https:\/\/www.zupino.com\/es\/ia-generativa\/maquinas-multimodales-con-inteligencia-artificial-que-ven-oyen-y-comprenden\/\">producci\u00f3n<\/a>.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>CoreWeave quiere acortar ese ciclo. El proveedor estadounidense de infraestructura en la nube ha presentado una plataforma que vincula m\u00e1s estrechamente el funcionamiento de los agentes de IA con los sistemas utilizados para supervisarlos, evaluarlos y volver a entrenarlos. Los datos generados mientras un agente est\u00e1 trabajando pueden convertirse en informaci\u00f3n \u00fatil para futuras mejoras, en lugar de quedar dispersos en registros, tickets de asistencia y conjuntos de pruebas recopilados manualmente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La empresa describe esto como la mejora de los agentes aut\u00f3nomos. La terminolog\u00eda sugiere que las m\u00e1quinas aprenden por s\u00ed mismas, aunque en la pr\u00e1ctica el proceso est\u00e1 m\u00e1s controlado. CoreWeave est\u00e1 creando un ciclo t\u00e9cnico integrado a trav\u00e9s del cual las organizaciones pueden observar el comportamiento de un agente, identificar sus puntos d\u00e9biles, realizar experimentos y utilizar el aprendizaje por refuerzo para mejorar su rendimiento.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Para los usuarios empresariales, el cambio importante no radica tanto en la palabra \u201caut\u00f3nomo\u201d como en la integraci\u00f3n de varios procesos que antes estaban separados.<\/span><\/p><h2><span>El entorno de producci\u00f3n pasa a formar parte del sistema de formaci\u00f3n<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Tradicionalmente, los modelos de IA se han entrenado antes de su implementaci\u00f3n y se han supervisado posteriormente. Estas dos fases suelen implicar a equipos, herramientas y conjuntos de datos diferentes. Los ingenieros desarrollan un modelo o agente, lo prueban con una serie de escenarios previstos y lo ponen en marcha una vez que su rendimiento alcanza un umbral aceptable. La supervisi\u00f3n en producci\u00f3n puede revelar nuevos errores, pero convertir esas observaciones en un sistema mejorado requiere otro ciclo de desarrollo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esa estructura funciona razonablemente bien para el software convencional, en el que una misma entrada suele producir un resultado predecible. Los agentes de IA son m\u00e1s dif\u00edciles de probar porque interpretan el lenguaje, seleccionan herramientas y toman una secuencia de decisiones. El n\u00famero de interacciones posibles aumenta r\u00e1pidamente, sobre todo cuando un agente est\u00e1 conectado a bases de datos corporativas, aplicaciones externas o sistemas operativos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un conjunto de evaluaci\u00f3n creado antes de la puesta en marcha no puede abarcar todas las solicitudes que recibir\u00e1 el agente. Puede funcionar bien en casos rutinarios y fallar cuando se dan varias peque\u00f1as complicaciones a la vez. Un agente de atenci\u00f3n al cliente, por ejemplo, podr\u00eda recuperar la informaci\u00f3n correcta de la cuenta y comprender la pol\u00edtica de reembolsos de la empresa, pero aun as\u00ed tomar una medida err\u00f3nea porque una excepci\u00f3n contractual inusual se expresaba de forma diferente a los ejemplos utilizados durante las pruebas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La plataforma de CoreWeave est\u00e1 dise\u00f1ada para que esa experiencia de producci\u00f3n se incorpore al proceso de desarrollo. Su infraestructura de inferencia ejecuta el agente, mientras que la tecnolog\u00eda de Weights &amp; Biases registra los rastros, eval\u00faa los resultados y supervisa el rendimiento. A continuaci\u00f3n, las capacidades de aprendizaje por refuerzo de OpenPipe pueden utilizarse para entrenar al agente con ejemplos seleccionados y recompensar los comportamientos m\u00e1s exitosos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>En lugar de considerar cada fallo de producci\u00f3n como un incidente aislado, los desarrolladores pueden utilizar patrones recurrentes para crear nuevas se\u00f1ales de entrenamiento.<\/span><\/p><h2><span>CoreWeave avanza en la cadena de valor de la IA<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El comunicado tambi\u00e9n revela c\u00f3mo ve CoreWeave la evoluci\u00f3n de su posici\u00f3n en el mercado de la inteligencia artificial.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La empresa salt\u00f3 a la fama al ofrecer acceso a una infraestructura de procesamiento gr\u00e1fico para el entrenamiento y el funcionamiento de grandes modelos de inteligencia artificial. Ese negocio sigue siendo muy intensivo en capital y depende en gran medida de la capacidad de ampliar la capacidad de los centros de datos, conseguir chips avanzados y mantener el costoso hardware en uso productivo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Sin embargo, la capacidad de c\u00e1lculo por s\u00ed sola se est\u00e1 convirtiendo en un producto cada vez m\u00e1s competitivo. Los grandes proveedores de servicios en la nube est\u00e1n ampliando su infraestructura de IA, los desarrolladores de modelos est\u00e1n estrechando sus v\u00ednculos con los fabricantes de chips y los clientes empresariales esperan cada vez m\u00e1s un software que les ayude a gestionar sistemas de IA, en lugar de limitarse a alquilar procesadores.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por ello, CoreWeave ha ido desarrollando capacidades en torno a la capa de infraestructura. Adquiri\u00f3 Weights &amp; Biases, cuyo software se utiliza para realizar un seguimiento de los experimentos de aprendizaje autom\u00e1tico y supervisar los modelos, y acord\u00f3 adquirir OpenPipe, una empresa especializada en aprendizaje por refuerzo para agentes de IA. La nueva plataforma combina estos activos con los servicios de inferencia y los entornos de pruebas aislados de CoreWeave.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La l\u00f3gica comercial es clara. Un cliente que recurre al mismo proveedor para ejecutar un agente, observar su comportamiento, evaluar los fallos y llevar a cabo un entrenamiento adicional se va integrando cada vez m\u00e1s en la tecnolog\u00eda de dicho proveedor. CoreWeave puede hacerse con una mayor parte del presupuesto destinado al desarrollo de la IA, al tiempo que hace que su infraestructura sea m\u00e1s dif\u00edcil de sustituir.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Se trata de una estrategia habitual en la computaci\u00f3n en la nube: empezar por la infraestructura e ir a\u00f1adiendo poco a poco las herramientas con las que los clientes gestionan la carga de trabajo. La diferencia radica en que los agentes de IA generan unos requisitos operativos excepcionalmente exigentes. Pueden realizar numerosas llamadas a modelos mientras planifican una tarea, consultan datos y utilizan herramientas de software. Cada paso adicional consume capacidad de c\u00e1lculo e introduce otro posible punto de fallo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, una plataforma que haga que esos sistemas sean m\u00e1s fiables podr\u00eda aumentar tanto los ingresos por software como la demanda de la infraestructura subyacente.<\/span><\/p><h2><span>La mejora no significa evoluci\u00f3n sin supervisi\u00f3n<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La posibilidad de que los agentes mejoren a partir de su propia actividad plantea una cuesti\u00f3n obvia en materia de gobernanza. Un sistema que modifica su comportamiento no debe volverse m\u00e1s eficiente a la hora de producir un resultado err\u00f3neo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los datos de producci\u00f3n pueden contener informaci\u00f3n confidencial, casos an\u00f3malos y ejemplos de decisiones humanas err\u00f3neas. La satisfacci\u00f3n del usuario tampoco es un indicador fiable de la correcci\u00f3n. Un agente puede recibir comentarios positivos por dar una respuesta r\u00e1pida o agradable, incluso cuando dicha respuesta incumpla una pol\u00edtica, pase por alto un riesgo o invente informaci\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por consiguiente, las empresas deber\u00e1n decidir qu\u00e9 interacciones pueden considerarse material formativo \u00fatil, c\u00f3mo se mide el \u00e9xito y qui\u00e9n aprueba los cambios antes de su publicaci\u00f3n. En los sectores regulados, es posible que los criterios de evaluaci\u00f3n deban incluir requisitos legales, de cumplimiento normativo y de documentaci\u00f3n, adem\u00e1s de la rapidez y la finalizaci\u00f3n de las tareas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El aprendizaje por refuerzo es especialmente sensible al dise\u00f1o de sus se\u00f1ales de recompensa. Cuando se recompensa a un sistema por alcanzar un objetivo concreto, este puede descubrir atajos que, t\u00e9cnicamente, mejoran el resultado medido, pero que debilitan el proceso en su conjunto. Un agente al que se le haya encomendado resolver r\u00e1pidamente los casos de asistencia t\u00e9cnica podr\u00eda aprender a cerrarlos prematuramente. Un agente de programaci\u00f3n cuya eficacia se eval\u00fae principalmente en funci\u00f3n de si el software supera las pruebas automatizadas podr\u00eda generar soluciones fr\u00e1giles que provoquen problemas de seguridad o de mantenimiento en otros \u00e1mbitos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, el valor de la plataforma de CoreWeave depender\u00e1 de la calidad de los controles establecidos en torno al ciclo de retroalimentaci\u00f3n. La observabilidad facilita la inspecci\u00f3n del comportamiento de los agentes, pero no determina qu\u00e9 comportamiento es aceptable. La automatizaci\u00f3n puede acelerar la experimentaci\u00f3n sin eximir de la responsabilidad por los resultados.<\/span><\/p><h2><span>Las empresas a\u00fan tienen que definir qu\u00e9 se considera un buen resultado<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Este anuncio podr\u00eda animar a los directivos a imaginar sistemas de inteligencia artificial que mejoren progresivamente con una m\u00ednima intervenci\u00f3n humana. En la mayor\u00eda de las organizaciones, el problema m\u00e1s dif\u00edcil surgir\u00e1 antes que la tecnolog\u00eda: definir un criterio fiable con el que evaluar dicha mejora.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un agente dedicado a la investigaci\u00f3n interna debe demostrar que sus fuentes son fiables y que sus conclusiones son verificables. Un agente que se encarga de operaciones financieras debe estar sujeto a l\u00edmites estrictos en cuanto a las transacciones que puede iniciar. A un agente de ventas se le puede evaluar en funci\u00f3n de la tasa de conversi\u00f3n, pero tambi\u00e9n en cuanto a la disciplina en la fijaci\u00f3n de precios, la idoneidad y las promesas que hace a los posibles clientes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Estas condiciones no pueden deducirse \u00fanicamente a partir del rendimiento del modelo. Reflejan las prioridades comerciales de la empresa, su apetito de riesgo y sus normas de funcionamiento.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las organizaciones que se planteen mejorar continuamente sus agentes necesitar\u00e1n conjuntos de datos de evaluaci\u00f3n s\u00f3lidos, procesos de aprobaci\u00f3n claros y un registro de las diferencias entre cada versi\u00f3n y la anterior. Adem\u00e1s, deben conservar la capacidad de detener un experimento, revertir un cambio y reconstruir las acciones que dieron lugar a un resultado indeseable.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Puede que el ciclo de ingenier\u00eda se acelere, pero la gobernanza no puede seguir siendo un ejercicio anual que se lleve a cabo tras la implementaci\u00f3n.<\/span><\/p><h2><span>Del entrenamiento de modelos al aprendizaje operativo<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El lanzamiento de CoreWeave refleja una transici\u00f3n m\u00e1s amplia en el \u00e1mbito de la IA empresarial. La ventaja competitiva est\u00e1 pasando de consistir en el acceso ocasional a un modelo potente a la capacidad de mejorar un sistema de IA utilizando la experiencia adquirida en un entorno operativo espec\u00edfico.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Muchas empresas disponen de modelos de uso general. Lo que distingue una implementaci\u00f3n de otra son los datos propios de la organizaci\u00f3n, los m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n, los flujos de trabajo y el conocimiento acumulado sobre los puntos d\u00e9biles del sistema. Una plataforma que capte esas se\u00f1ales y las convierta en un mejor comportamiento puede hacer que un agente resulte m\u00e1s \u00fatil sin necesidad de recurrir a un nuevo modelo base cada vez que el rendimiento no sea el esperado.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>CoreWeave apuesta por que este ciclo de aprendizaje continuo se convierta en una parte fundamental de la infraestructura de IA. La empresa tambi\u00e9n plantea una visi\u00f3n m\u00e1s ambiciosa sobre su propio futuro: no pretende limitarse a ser simplemente el lugar donde se ejecutan las cargas de trabajo de IA.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Que la plataforma ofrezca una mejora fiable a escala empresarial depender\u00e1 de unos resultados que a\u00fan no est\u00e1n disponibles. La integraci\u00f3n de la inferencia, la supervisi\u00f3n, la evaluaci\u00f3n y el aprendizaje por refuerzo elimina las dificultades t\u00e9cnicas, pero no puede garantizar que un agente aprenda la lecci\u00f3n adecuada.<\/span><\/p><p><span>Las empresas que m\u00e1s se beneficien no ser\u00e1n aquellas que simplemente permitan a sus agentes cambiar con mayor frecuencia. Ser\u00e1n aquellas capaces de plasmar la experiencia del mundo real en datos cuidadosamente seleccionados, y de distinguir una mejora real de una puntuaci\u00f3n m\u00e1s alta en un indicador err\u00f3neo.<\/span><\/p>&nbsp;<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\n    <title>CoreWeave presenta funciones de mejora aut\u00f3noma para agentes de IA<\/title>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La \u00faltima innovaci\u00f3n de CoreWeave en el desarrollo de agentes de IA introduce capacidades de mejora aut\u00f3noma, lo que supone un avance significativo en el campo de los sistemas conversacionales y generativos. Este avance promete mejorar la funcionalidad y la adaptabilidad de los grandes modelos de lenguaje, lo que tendr\u00e1 repercusiones en diversos sectores.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":876,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[10],"tags":[],"class_list":["post-877","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-large-language-models"],"magazineBlocksPostFeaturedMedia":{"thumbnail":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-150x150.jpg","medium":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-300x225.jpg","medium_large":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-768x576.jpg","large":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-1024x768.jpg","1536x1536":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256.jpg","2048x2048":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256.jpg","trp-custom-language-flag":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-16x12.jpg","colormag-highlighted-post":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-392x272.jpg","colormag-featured-post-medium":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-390x205.jpg","colormag-featured-post-small":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-130x90.jpg","colormag-featured-image":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-800x445.jpg","colormag-default-news":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-150x150.jpg","colormag-featured-image-large":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260720_b09256-1080x600.jpg"},"magazineBlocksPostAuthor":{"name":"Massimo","avatar":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/82207cc30d613dea4e5fc4ce5dad6b48bc98e8cde6e3910b0adcb2b12199eab1?s=96&d=mm&r=g"},"magazineBlocksPostCommentsNumber":false,"magazineBlocksPostExcerpt":"CoreWeave's latest innovation in AI agent development introduces autonomous improvement capabilities, marking a significant leap in the field of conversational and generative systems. 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