Resumen: La forma en que pensamos sobre la IA generativa en este momento es fundamentalmente individual. Vemos esto no sólo en cómo los usuarios interactúan con los modelos, sino también en cómo se construyen los modelos, cómo se comparan y cómo se definen las estrategias comerciales y de investigación que utilizan la IA. Sostenemos que deberíamos abandonar este enfoque si esperamos que la IA respalde la innovación revolucionaria y los descubrimientos científicos. Basándonos en investigaciones y resultados formales en sistemas complejos, comportamiento organizacional y filosofía de la ciencia, mostramos por qué deberíamos esperar avances intelectuales profundos que provengan de grupos epistémicamente diversos de agentes de IA que trabajan juntos en lugar de agentes superinteligentes singulares. Contar con un equipo diverso amplía la búsqueda de soluciones, retrasa el consenso prematuro y permite la búsqueda de enfoques no convencionales. El desarrollo de diversos equipos de IA también aborda las preocupaciones de los críticos de la IA de que los modelos actuales están limitados por datos del pasado y carecen de la visión creativa necesaria para la innovación. El resultado, sostenemos, es que el futuro de la IA transformadora basada en transformadores es fundamentalmente muchos, no uno.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 31 de marzo de 2026.
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