Modelos de lenguaje de video: la próxima frontera después de los LLM y los agentes de IA

Hemos pasado los últimos años enseñando a la IA a leer, escribir e incluso razonar a través de problemas complejos. Pero aquí está la cuestión: todo eso sucede en el ámbito digital. ChatGPT puede escribirte un poema sobre caminar por un bosque, pero no tiene idea de lo que realmente se siente al pasar por encima de un tronco caído o agacharse bajo una rama baja.

Los modelos del mundo están aquí para cambiar eso.

¿Qué son los modelos de lenguaje de video?

Piensa en ellos como la evolución de los modelos de visión-lenguaje, pero con una adición crucial: la comprensión temporal. Mientras que un VLM estándar mira una sola imagen y responde preguntas sobre ella, un modelo de lenguaje de video observa cómo se desarrollan las secuencias y aprende las reglas que gobiernan la realidad física.

Esto no es mera curiosidad académica. Las implicaciones prácticas son enormes.

Cuando un robot necesita recoger una taza de café, no puede simplemente reconocer "taza" en una imagen. Necesita entender:

• ✓Cómo se comportan los objetos cuando se empujan o levantan
• ✓Qué sucede cuando los líquidos se derraman
• ✓Cómo sus propios movimientos afectan la escena
• ✓Qué acciones son físicamente posibles versus imposibles

Aquí es donde entran los modelos del mundo.

De la simulación a la acción

El concepto es elegante: en lugar de programar reglas físicas de forma rígida, entrenas a la IA con millones de horas de video que muestran cómo funciona realmente el mundo. El modelo aprende gravedad, fricción, permanencia de objetos y causalidad no a partir de ecuaciones, sino de la observación.

Cosmos de NVIDIA representa uno de los intentos más ambiciosos en este campo. Su modelo del mundo propietario está diseñado específicamente para aplicaciones de robótica, donde entender la realidad física no es opcional. Es supervivencia.

Genie 3 de Google DeepMind adopta un enfoque diferente, centrándose en la generación de mundos interactivos donde el modelo puede ser "jugado" como un entorno de videojuego.

El experimento PAN

Investigadores de la Universidad Mohamed bin Zayed revelaron recientemente PAN, un modelo del mundo general que realiza lo que llaman "experimentos mentales" en simulaciones controladas.

La innovación clave es tratar el modelado del mundo como un problema de generación de video. En lugar de programar explícitamente la física, el modelo aprende a generar continuaciones de video que respetan las leyes físicas. Cuando se le da una escena inicial y una acción propuesta, puede "imaginar" qué sucede después.

Esto tiene profundas implicaciones para la robótica. Antes de que un robot humanoide alcance esa taza de café, puede ejecutar cientos de intentos simulados, aprendiendo qué ángulos de aproximación funcionan y cuáles terminan con café en el suelo.

El futuro de mil millones de robots

Estos no son números arbitrarios elegidos para crear efecto dramático. Las proyecciones de la industria genuinamente apuntan a un futuro donde los robots humanoides serán tan comunes como los smartphones. Y cada uno de ellos necesitará modelos del mundo para funcionar de manera segura junto a los humanos.

Las aplicaciones se extienden más allá de los robots humanoides:

Donde la generación de video se encuentra con la comprensión del mundo

Si has estado siguiendo la generación de video con IA, podrías notar cierta superposición aquí. Herramientas como Sora 2 y Veo 3 ya generan videos notablemente realistas. ¿No son también modelos del mundo?

Sí y no.

OpenAI ha posicionado explícitamente a Sora como poseedor de capacidades de simulación del mundo. El modelo claramente entiende algo sobre física. Mira cualquier generación de Sora y verás iluminación realista, movimiento plausible y objetos que se comportan mayormente de forma correcta.

Pero hay una diferencia crucial entre generar video de apariencia plausible y verdaderamente entender la causalidad física. Los generadores de video actuales están optimizados para el realismo visual. Los modelos del mundo están optimizados para la precisión predictiva.

El problema de las alucinaciones

Aquí está la verdad incómoda: los modelos del mundo sufren de los mismos problemas de alucinación que afectan a los LLM.

Cuando ChatGPT afirma con confianza un hecho falso, es molesto. Cuando un modelo del mundo predice con confianza que un robot puede atravesar una pared, es peligroso.

Los sistemas actuales se degradan en secuencias más largas, perdiendo coherencia cuanto más lejos proyectan hacia el futuro. Esto crea una tensión fundamental: las predicciones más útiles son las de largo plazo, pero también son las menos confiables.

Los investigadores están atacando este problema desde múltiples ángulos. Algunos se centran en mejores datos de entrenamiento. Otros trabajan en innovaciones arquitectónicas que mantienen la consistencia de escenas. Otros abogan por enfoques híbridos que combinan modelos del mundo aprendidos con restricciones físicas explícitas.

El avance de Qwen 3-VL

En el lado de visión-lenguaje, Qwen 3-VL de Alibaba representa el estado del arte actual para modelos de código abierto.

Lo que hace particularmente interesante a Qwen 3-VL son sus capacidades "agénticas". El modelo puede operar interfaces gráficas, reconocer elementos de UI, entender sus funciones y realizar tareas del mundo real mediante invocación de herramientas.

Este es el puente entre comprensión y acción que los modelos del mundo necesitan.

Por qué esto importa para los creadores

Si eres creador de video, cineasta o animador, los modelos del mundo podrían parecer distantes de tu trabajo diario. Pero las implicaciones están más cerca de lo que piensas.

Las herramientas de video con IA actuales luchan con la consistencia física. Los objetos se atraviesan entre sí. La gravedad se comporta de forma inconsistente. Causa y efecto se confunden. Estos son todos síntomas de modelos que pueden generar píxeles realistas pero no entienden verdaderamente las reglas físicas subyacentes a lo que están representando.

Los modelos del mundo entrenados en conjuntos masivos de datos de video podrían eventualmente retroalimentar la generación de video, produciendo herramientas de IA que respetan intrínsecamente las leyes físicas. Imagina un generador de video donde no necesitas pedir "física realista" porque el modelo ya sabe cómo funciona la realidad.

El camino por delante

Los modelos del mundo representan quizás el objetivo más ambicioso en IA: enseñar a las máquinas a entender la realidad física de la manera en que lo hacen los humanos. No a través de programación explícita, sino mediante observación, inferencia e imaginación.

Todavía estamos en las primeras etapas. Los sistemas actuales son demostraciones impresionantes, no soluciones listas para producción. Pero la trayectoria es clara.

Las empresas que invierten fuertemente en este espacio, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI y numerosas startups, están apostando a que la inteligencia física es la próxima frontera después de la inteligencia digital.

Dado lo transformadores que han sido los LLM para el trabajo basado en texto, imagina el impacto cuando la IA pueda entender e interactuar con el mundo físico con la misma fluidez.

Esa es la promesa de los modelos de lenguaje de video. Por eso esta frontera importa.