Amazon ha revelado una innovadora técnica de personalización de modelos de inteligencia artificial denominada «refinamiento por retroalimentación» (RFT, por sus siglas en inglés). Este enfoque promete mejorar la adaptabilidad de los modelos generales a las necesidades específicas de las empresas sin depender de grandes conjuntos de datos etiquetados.
La técnica RFT busca ser una solución para organizaciones que necesitan integrar conocimientos especializados en sus modelos de IA, optimizando procesos como la generación de código y el análisis financiero. A diferencia del ajuste fino tradicional, que requiere numerosos ejemplos etiquetados, RFT emplea la evaluación de respuestas correctas mediante casos de prueba y criterios verificables, permitiendo que el modelo descubra soluciones de manera autónoma basándose en la retroalimentación continua.
RFT ha mostrado eficacia en aplicaciones del mundo real, tales como la generación de código y la atención al cliente. La capacidad de verificar automáticamente las salidas del modelo suprime la necesidad de razonamientos detallados, logrando un proceso de personalización más rápido y eficiente.
Un elemento crucial de RFT es su versatilidad en la implementación, desde experiencias gestionadas como Amazon Bedrock hasta flujos de trabajo personalizados con Nova Forge. Esta flexibilidad permite que cada equipo adapte el enfoque según sus necesidades y capacidades técnicas.
Con la introducción de la familia Nova 2 en diciembre de 2025, Amazon ha mejorado sus modelos con capacidades de razonamiento que descomponen problemas en pasos intermedios, incrementando la precisión en contextos analíticos complejos.
RFT se impone como una herramienta especialmente beneficiosa en contextos donde se pueden establecer y verificar resultados, pero donde crear demostraciones detalladas resulta impráctico. Es destacable en escenarios que requieren exploración y aprendizaje basado en retroalimentación, como en la programación y asignación de recursos.
Amazon ofrece múltiples niveles de implementación para RFT, desde soluciones básicas hasta configuraciones avanzadas para equipos de investigación. La empresa subraya la importancia de comenzar con conjuntos de datos moderados y ajustar el proceso en función de una evaluación continua de métricas clave durante la personalización.
A medida que más empresas reconozcan las ventajas de modelos de IA personalizados con RFT, se anticipa que esta técnica se convierta en un estándar esencial para la implementación efectiva de inteligencia artificial en diversas industrias.
