Chain of Thought en LLMs: IA pensando como humanos.

¿Qué es exactamente Chain of Thought (CoT)?

Chain of Thought significa literalmente cadena de pensamiento. En el contexto de la inteligencia artificial, se refiere a una técnica de prompting o entrenamiento en la que se instruye al modelo a generar una secuencia de razonamientos intermedios antes de dar la respuesta final.

En lugar de pedirle a un modelo una solución directa como:

¿Cuánto es 17 x 23?

Con CoT se plantea de esta manera:

Primero multipliquemos 17 x 20 = 340. Luego 17 x 3 = 51. Sumamos ambos: 340 + 51 = 391. Por lo tanto, el resultado es 391.

Este tipo de razonamiento hace que el modelo cometa menos errores, sobre todo en problemas que requieren varios pasos o inferencias complejas.

¿Por qué es importante el Chain of Thought?

Tradicionalmente, los LLMs eran muy buenos para tareas de texto, pero flojeaban en razonamiento lógico o matemático. Con Chain of Thought, se logra que el modelo “piense en voz alta”, imitando una de las estrategias cognitivas humanas más potentes: descomponer un problema.

Esto ha traído mejoras notables en benchmarks como:

GSM8K: resolución de problemas matemáticos
MATH: competencias de matemáticas escolares
ARC: resolución de problemas con razonamiento común
MMLU: comprensión de lenguaje y lógica multilingüe

Tipos de Chain of Thought: ¿Cómo se implementa?

1. Prompt Engineering manual

Se añade explícitamente una instrucción o ejemplo que induce el razonamiento paso a paso:

Responde razonando paso a paso.

También se pueden mostrar ejemplos de preguntas resueltas con explicaciones intermedias, lo que se conoce como few-shot prompting. Por ejemplo:

Ejemplo:
Pregunta: Si Juan tiene 3 manzanas y compra 2 más, ¿cuántas tiene?
Respuesta: Juan tiene 3 manzanas. Compra 2 más. En total, tiene 3 + 2 = 5 manzanas.

2. Chain of Thought finetuning

El modelo se entrena específicamente con datos anotados que ya contienen pasos intermedios. Es más costoso, pero más efectivo.

3. Auto-CoT o Self-Ask

El modelo se auto-interroga, generando preguntas auxiliares antes de resolver el problema:

Pregunta inicial: “¿Cuánto tardarán en llenar un depósito si una válvula aporta 3 litros por minuto y otra 2 litros?”

CoT: ¿Cuántos litros por minuto en total? ¿Cuál es el volumen del depósito?

4. Tree of Thoughts (ToT)

Una evolución del CoT, donde se exploran múltiples cadenas de pensamiento en paralelo, como si fuera un árbol de decisiones, y se elige la más coherente o exitosa. Esto se combina bien con técnicas de reflexión, evaluación interna y votación entre hipótesis.

Aplicaciones prácticas del CoT en la vida real

Hoy en día, el uso de Chain of Thought ya se aplica en muchas áreas de productividad, banca, automatización e incluso educación. Algunos ejemplos concretos:

Agentes de IA autónomos como AutoGPT o AgentGPT, que planifican y razonan antes de ejecutar tareas complejas.
Soporte bancario inteligente, donde una IA analiza pasos intermedios para validar operaciones antes de autorizar transferencias.
Asistentes de programación, que no solo generan código, sino que explican el porqué de cada instrucción.
Tutores inteligentes, que enseñan a los estudiantes cómo llegar al resultado y no solo el resultado mismo.

En el mundo de la banca y la tecnología

Nosotros, como expertos en sistemas y banca, podemos beneficiarnos del CoT para:

Mejorar los bots de atención al cliente, haciéndolos más explicativos.
Desarrollar sistemas expertos que razonan como humanos, detectando fraudes o anomalías financieras.
Potenciar el low-code / no-code con IA que entiende el flujo completo de procesos organizativos.

Preguntas Frecuentes (FAQs)

1. ¿Chain of Thought solo mejora el razonamiento matemático?

No. Aunque se usa mucho en matemáticas, también es útil en lógica, programación, comprensión lectora, planificación, toma de decisiones y resolución de ambigüedades.

2. ¿Todos los LLMs entienden Chain of Thought?

No todos. Modelos como GPT-4, Claude 3 o Gemini 1.5 lo manejan muy bien. Pero los modelos pequeños o mal entrenados pueden fallar si no se les entrena específicamente.

3. ¿Puedo usar Chain of Thought sin programar?

Sí. Solo necesitas saber cómo estructurar las preguntas. Puedes guiar al modelo con frases como:

“Explícalo paso a paso”
“Divide el problema”
“Razonemos como si fuéramos humanos”

O usar ejemplos previos con razonamientos intermedios.

Conclusión: pensar como humanos para que la IA sea más útil

Chain of Thought ha marcado un antes y un después en la evolución de la inteligencia artificial. Ya no buscamos solo respuestas rápidas, sino razonamientos sólidos que nos permitan confiar más en las decisiones de los modelos. Y lo más interesante es que nosotros, como usuarios, también aprendemos a pensar mejor al ver cómo la IA razona.

Nuestra recomendación: si trabajas con IA, empieza a experimentar con CoT en tus prompts. Verás cómo tus resultados se vuelven más claros, lógicos y eficaces.