La inteligencia artificial está avanzando hacia un nuevo paradigma: el de los agentes autónomos que no solo responden preguntas, sino que actúan, toman decisiones y ejecutan flujos de trabajo completos. En este contexto, OpenAI ha presentado una de sus innovaciones más relevantes de 2025: Agent RFT, o Reinforcement Fine-Tuning aplicado a agentes.
Qué significa Agent RFT
RFT (Reinforcement Fine-Tuning) es una técnica desarrollada por OpenAI que permite mejorar los modelos de razonamiento mediante un sistema de refuerzo. En lugar de entrenar el modelo con respuestas “correctas” predefinidas, se le permite experimentar, actuar y recibir una puntuación (reward) basada en su desempeño.
Esa señal de retroalimentación proviene de un grader, es decir, un evaluador que puede ser un conjunto de reglas, métricas o incluso otro modelo que mide el éxito de la acción.
Cuando esta técnica se aplica a agentes, hablamos de Agent RFT: agentes que aprenden directamente de los flujos de trabajo reales que ejecutarán en producción. Por ejemplo, un agente puede aprender a consultar una base de datos, analizar los resultados y enviar un informe automatizado sin intervención humana. Si el resultado es correcto y eficiente, el grader lo recompensa; si no, ajusta su comportamiento.
La evolución del fine-tuning clásico
Hasta ahora, los modelos se afinaban mediante SFT (Supervised Fine-Tuning) o RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).
RFT da un paso más: el refuerzo ya no depende del juicio humano directo, sino de un sistema automatizado de evaluación.
Esto permite entrenar agentes de manera más escalable, con menos intervención y resultados más consistentes en tareas estructuradas como:
- Integración con APIs.
- Automatización de flujos de negocio.
- Ejecución de tareas repetitivas con criterios de éxito medibles.
- Análisis de datos y reportes automáticos.
Por qué es relevante para el futuro de la automatización
Los agentes RFT representan una nueva generación de inteligencia artificial aplicada a la productividad.
En lugar de depender de prompts estáticos, los agentes pueden razonar, planificar y ejecutar acciones en entornos reales, mejorando con cada iteración.
Esto abre oportunidades en sectores como:
- Marketing digital, donde un agente puede optimizar campañas o segmentaciones en tiempo real.
- Finanzas, automatizando análisis de riesgo o reportes contables.
- Operaciones empresariales, reduciendo errores humanos en flujos repetitivos.
OpenAI presentó recientemente el vídeo Build Hour: Agent RFT donde se muestran casos prácticos de cómo los desarrolladores pueden entrenar sus propios agentes mediante RFT, definiendo sus pasos, herramientas y métricas de éxito.
Desafíos y precauciones
Aunque las posibilidades son enormes, RFT no es una técnica trivial:
- Requiere definir muy bien el grader (el sistema de evaluación).
- El entrenamiento puede ser costoso si no se optimizan los datos.
- No es ideal para tareas subjetivas o creativas, donde la “respuesta correcta” es ambigua.
Aun así, su potencial para crear agentes más fiables, seguros y productivos es evidente. Los expertos coinciden en que el futuro del trabajo con IA pasará por agentes entrenados con RFT.
Reflexión final: la conexión con la economía y el SEO
Como economista, sé que las innovaciones tecnológicas no solo transforman los procesos, sino también la competitividad empresarial. Los buscadores y las inteligencias artificiales utilizan los mismos spiders para rastrear, analizar y priorizar información.
Por eso, el SEO se convierte en una herramienta esencial para no quedarse atrás en este nuevo entorno.
Además, como Economista Colegiado y Consultor SEO, puedo comprender las diferentes áreas funcionales de un negocio —finanzas, marketing, estrategia y operaciones— y traducirlas en acciones digitales medibles.
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