Amazon ha lanzado una innovadora técnica denominada «refinamiento por retroalimentación» (RFT) que busca revolucionar la personalización de modelos de inteligencia artificial. Esta estrategia permite adaptar modelos generales a necesidades empresariales específicas sin recurrir a grandes conjuntos de datos etiquetados. El enfoque se presenta como una solución idónea para organizaciones que necesitan integrar conocimientos especializados, optimizando procesos como la generación de código y el razonamiento financiero.
A diferencia del ajuste fino supervisado, que requiere miles de ejemplos con un camino detallado de razonamiento, el RFT capacita modelos mediante la evaluación continua. Los usuarios definen lo que se considera una respuesta correcta a través de pruebas y criterios verificables, permitiendo que el modelo desarrolle su propio camino hacia soluciones correctas a partir de retroalimentación iterativa.
Esta técnica ha mostrado eficacia en aplicaciones como la generación de código y atención al cliente, eliminando la necesidad de proporcionar razonamientos detallados, lo cual hace el proceso de personalización más ágil y eficiente. Un aspecto destacado de RFT es su arquitectura de implementación, que varía desde experiencias completamente gestionadas hasta flujos de trabajo complejos. Esta flexibilidad facilita la adaptación del modelo a diferentes necesidades y niveles de experiencia técnica.
En diciembre de 2025, Amazon amplió su oferta con la familia Nova 2, modelos que incorporan capacidades de razonamiento avanzadas, mejorando la precisión en contextos analíticos complejos. RFT es especialmente ventajoso en situaciones donde definir y verificar resultados correctos es posible, pero crear demostraciones detalladas resulta poco práctico. Se destaca en problemas que requieren exploración y aprendizaje continuo, aspectos cruciales en programación y asignación de recursos.
Amazon propone varios niveles de implementación para RFT, desde soluciones sencillas hasta configuraciones avanzadas para equipos de investigación. La empresa enfatiza la importancia de comenzar con conjuntos de datos moderados y de iterar basándose en la evaluación continua de métricas durante la personalización. Conforme las empresas perciban las ventajas del uso de RFT, se espera que esta técnica se convierta en un estándar para la implementación efectiva de inteligencia artificial en diversas industrias.
