Una de las mayores ventajas de DeepSeek para aprender a programar ya está en ChatGPT. Es una maravilla verlo en directo

En el vertiginoso mundo de la IA, pocas cosas impulsan más la innovación que la competencia: recientemente, OpenAI ha dado un paso significativo al incorporar en su modelo o3-mini una funcionalidad conocida como 'cadena de pensamiento', previamente incluida (y acogida con entusiasmo) en plataformas como DeepSeek. Esta característica promete transformar (entre otras cosas) la forma en que los usuarios aprenden y perfeccionan sus habilidades de programación a través de ChatGPT. Ya repasamos hace unas semanas cómo ayudaba DeepSeek en esta tarea. Pero ¿qué es la "cadena de pensamiento"? La "cadena de pensamiento" es un proceso mediante el cual un modelo de IA desglosa su razonamiento en pasos secuenciales antes de proporcionar una respuesta: algo así como su monólogo interno. Este enfoque permite al modelo analizar y verificar internamente cada etapa de su razonamiento, reduciendo la posibilidad de errores y ofreciendo respuestas más precisas y fundamentadas. En el contexto del aprendizaje de programación, esta funcionalidad resulta especialmente valiosa, ya que permite a los usuarios seguir el proceso lógico que conduce a una solución, facilitando una comprensión más profunda de los conceptos y técnicas aplicadas. La implementación en o3-mini de OpenAI OpenAI ha integrado esta funcionalidad en su modelo o3-mini: al hacer uso de éste, los usuarios pueden visualizar el razonamiento paso a paso que el modelo sigue para llegar a sus conclusiones. Esto es posible haciendo clic sobre el texto que antecede a la respuesta del chatbot (en el que se indica cuánto ha tardado en 'razonar' la respuesta), lo que desplegará el relato de la 'cadena de pensamiento'. Desde luego, resulta bastante más informativa la cadena de pensamiento que la respuesta propiamente dicha. Y aun así, es errónea: la respuesta correcta sería "yo"... aunque es más fácil darse cuenta de eso revisando la cadena de pensamiento, claro. Esta transparencia no solo mejora la confianza en las respuestas proporcionadas, sino que también sirve como una herramienta educativa, permitiendo a los usuarios identificar posibles errores en su propio código y comprender mejor las soluciones propuestas. En Xataka o3-mini: qué es, cómo funciona y cómo usar el nuevo modelo de inteligencia artificial gratis con razonamiento de ChatGPT ¿Ofrece lo mismo que DeepSeek? Por desgracia, no: esta nueva característica de o3-mini no es idéntica a la de DeepSeek. Yes que OpenAI ha optado por no revelar la totalidad del proceso de pensamiento: lo que la mayor parte de los usuarios (tanto gratuitos como de pago) verán a partir de ahora es más bien un resumen estructurado del razonamiento que sigue el modelo para generar sus respuestas. Una filtración permite apreciar las diferencias entre la cadena de pensamiento 'en crudo' y la 'procesada': Esta decisión responde a la necesidad de proteger su tecnología y mantener una ventaja competitiva (es más fácil 'clonar' un modelo de IA si se tiene acceso a su verdadera cadena de pensamiento), al mismo tiempo que busca satisfacer las exigencias de mayor claridad por parte de la comunidad.Para los suscriptores premium que utilicen o3-mini-high, eso sí, se añadirá una lectura más detallada del proceso, permitiendo el acceso a un análisis más profundo del pensamiento de la IA. Beneficios para el aprendizaje de programación Ejemplo de cómo la cadena de pensamiento analiza un problema de código. Leer tanto ésta como la respuesta propiamente dicha garantiza que ninguna información importante se queda 'en el aire' Una de las características más destacadas de esta funcionalidad es la posibilidad de observar en tiempo real cómo el modelo desglosa y analiza un problema. Esta experiencia interactiva no solo hace que el aprendizaje sea más dinámico, sino que también permite a los usuarios adaptar y aplicar el razonamiento del modelo a sus propios desafíos de programación. Ver el proceso en directo es, sin duda, una herramienta muy útil para cualquier aspirante a programador. Así, la incorporación de la cadena de pensamiento en ChatGPT, sea equiparable o no a la de DeepSeek, ofrece sin lugar a dudas múltiples ventajas con respecto a modelos precedentes de OpenAI para quienes buscan aprender o mejorar en programación: Comprensión profunda: Al seguir el razonamiento del modelo, los usuarios pueden entender mejor cómo se llega a una solución específica, reforzando su aprendizaje. Detección de errores: La transparencia en el proceso permite identificar y corregir errores en el código de manera más eficiente. Mejora en la lógica de programación: Observar el enfoque paso a paso del modelo ayuda a los usuarios a desarrollar una mentalidad lógica y estructurada para abordar problemas de programación. Imagen | Marcos Mer

Feb 23, 2025 - 15:50

En el vertiginoso mundo de la IA, pocas cosas impulsan más la innovación que la competencia: recientemente, OpenAI ha dado un paso significativo al incorporar en su modelo o3-mini una funcionalidad conocida como 'cadena de pensamiento', previamente incluida (y acogida con entusiasmo) en plataformas como DeepSeek.

Esta característica promete transformar (entre otras cosas) la forma en que los usuarios aprenden y perfeccionan sus habilidades de programación a través de ChatGPT. Ya repasamos hace unas semanas cómo ayudaba DeepSeek en esta tarea.

Pero ¿qué es la "cadena de pensamiento"?

La "cadena de pensamiento" es un proceso mediante el cual un modelo de IA desglosa su razonamiento en pasos secuenciales antes de proporcionar una respuesta: algo así como su monólogo interno. Este enfoque permite al modelo analizar y verificar internamente cada etapa de su razonamiento, reduciendo la posibilidad de errores y ofreciendo respuestas más precisas y fundamentadas.

En el contexto del aprendizaje de programación, esta funcionalidad resulta especialmente valiosa, ya que permite a los usuarios seguir el proceso lógico que conduce a una solución, facilitando una comprensión más profunda de los conceptos y técnicas aplicadas.

La implementación en o3-mini de OpenAI

OpenAI ha integrado esta funcionalidad en su modelo o3-mini: al hacer uso de éste, los usuarios pueden visualizar el razonamiento paso a paso que el modelo sigue para llegar a sus conclusiones. Esto es posible haciendo clic sobre el texto que antecede a la respuesta del chatbot (en el que se indica cuánto ha tardado en 'razonar' la respuesta), lo que desplegará el relato de la 'cadena de pensamiento'.

Desde luego, resulta bastante más informativa la cadena de pensamiento que la respuesta propiamente dicha. Y aun así, es errónea: la respuesta correcta sería "yo"... aunque es más fácil darse cuenta de eso revisando la cadena de pensamiento, claro.

Esta transparencia no solo mejora la confianza en las respuestas proporcionadas, sino que también sirve como una herramienta educativa, permitiendo a los usuarios identificar posibles errores en su propio código y comprender mejor las soluciones propuestas.

En Xataka

o3-mini: qué es, cómo funciona y cómo usar el nuevo modelo de inteligencia artificial gratis con razonamiento de ChatGPT

¿Ofrece lo mismo que DeepSeek?

Por desgracia, no: esta nueva característica de o3-mini no es idéntica a la de DeepSeek. Yes que OpenAI ha optado por no revelar la totalidad del proceso de pensamiento: lo que la mayor parte de los usuarios (tanto gratuitos como de pago) verán a partir de ahora es más bien un resumen estructurado del razonamiento que sigue el modelo para generar sus respuestas.

Una filtración permite apreciar las diferencias entre la cadena de pensamiento 'en crudo' y la 'procesada':

Esta decisión responde a la necesidad de proteger su tecnología y mantener una ventaja competitiva (es más fácil 'clonar' un modelo de IA si se tiene acceso a su verdadera cadena de pensamiento), al mismo tiempo que busca satisfacer las exigencias de mayor claridad por parte de la comunidad.Para los suscriptores premium que utilicen o3-mini-high, eso sí, se añadirá una lectura más detallada del proceso, permitiendo el acceso a un análisis más profundo del pensamiento de la IA.

Beneficios para el aprendizaje de programación

Ejemplo de cómo la cadena de pensamiento analiza un problema de código. Leer tanto ésta como la respuesta propiamente dicha garantiza que ninguna información importante se queda 'en el aire'

Una de las características más destacadas de esta funcionalidad es la posibilidad de observar en tiempo real cómo el modelo desglosa y analiza un problema. Esta experiencia interactiva no solo hace que el aprendizaje sea más dinámico, sino que también permite a los usuarios adaptar y aplicar el razonamiento del modelo a sus propios desafíos de programación. Ver el proceso en directo es, sin duda, una herramienta muy útil para cualquier aspirante a programador.

Así, la incorporación de la cadena de pensamiento en ChatGPT, sea equiparable o no a la de DeepSeek, ofrece sin lugar a dudas múltiples ventajas con respecto a modelos precedentes de OpenAI para quienes buscan aprender o mejorar en programación:

Comprensión profunda: Al seguir el razonamiento del modelo, los usuarios pueden entender mejor cómo se llega a una solución específica, reforzando su aprendizaje.
Detección de errores: La transparencia en el proceso permite identificar y corregir errores en el código de manera más eficiente.
Mejora en la lógica de programación: Observar el enfoque paso a paso del modelo ayuda a los usuarios a desarrollar una mentalidad lógica y estructurada para abordar problemas de programación.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

En Xataka | La paradoja DeepSeek: el modelo de IA más exitoso de 2025 es también el más vetado

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