es.wedoany.com Noticia: El 5 de junio, en la Conferencia de Aplicaciones Industriales de IA de Tencent Cloud 2026, Tang Daosheng, vicepresidente ejecutivo senior de Tencent Group, dialogó con Yao Shunyu, científico jefe de IA de Tencent. Al hablar sobre por qué se unió a Tencent y cómo entiende la "segunda mitad de la IA", Yao Shunyu indicó que la metodología de la IA se ha vuelto más madura, y que la verdadera dificultad radica en encontrar los problemas correctos que valga la pena resolver; Tencent posee una gran cantidad de problemas correctos y buenos productos, lo cual es una de las razones importantes por las que eligió unirse. 
El enfoque de este diálogo no reside en explicar simplemente un flujo de talento, sino en cómo Tencent redefine la capacidad organizativa después de que los grandes modelos entren en la fase industrial. En la ronda anterior de competencia de IA, la atención de la industria se concentró intensamente en los parámetros del modelo, la escala de entrenamiento, los resultados en rankings, el costo de inferencia y las capacidades puntuales, lo que facilitó que las empresas compararan en torno a "si el modelo puede lograrlo". La lógica de los "problemas correctos" propuesta por Yao Shunyu desplaza la perspectiva desde la capacidad del modelo hacia los escenarios de aplicación reales: cuando métodos como el preentrenamiento, el postentrenamiento, los marcos de agentes y las llamadas a herramientas se vuelven gradualmente maduros, el desafío para el equipo técnico ya no es solo seguir buscando un algoritmo más potente, sino determinar qué necesidades de usuario, procesos de negocio y escenarios de producto realmente merecen ser reestructurados por la IA. La particularidad de Tencent radica en que su línea de productos es lo suficientemente rica, abarcando múltiples escenarios de alta frecuencia como redes sociales, contenido, juegos, oficina, servicios en la nube, tecnología financiera e Internet industrial. Estos escenarios incluyen tanto interacciones masivas de usuarios como procesos empresariales complejos, así como una gran cantidad de experiencias de producto que requieren un pulido a largo plazo. Para el equipo de IA, este tipo de problemas se acercan más al núcleo de la competencia en la segunda mitad que los indicadores técnicos abstractos: para que la capacidad del modelo entre en el producto, es necesario encontrar un ciclo cerrado de tareas específicas, datos reales, retroalimentación estable y mejora sostenible.
Yao Shunyu también mencionó que Tencent, en general, es una empresa que opera basada en la "confianza" en lugar de meros "indicadores", y que esta cultura es muy importante para construir una organización de IA con una perspectiva a largo plazo.
Este juicio corresponde a una contradicción real en la construcción de organizaciones de IA. Los indicadores a corto plazo pueden impulsar rápidamente el lanzamiento de modelos, la puesta en marcha de productos y el crecimiento de datos, pero la investigación y el desarrollo de IA de vanguardia a menudo requieren ciclos más largos, permitiendo la exploración, el ensayo y error y la colaboración entre equipos. Especialmente en las etapas de agentes, modelos base, infraestructura de IA y reestructuración de productos complejos, muchos logros clave no se manifiestan inmediatamente como un crecimiento de un solo indicador, sino que se reflejan en la acumulación de capacidades subyacentes, la mejora de la experiencia del producto, la estabilidad del sistema de ingeniería y la adaptación a escenarios a largo plazo. Si la organización solo opera en torno al volumen de llamadas a corto plazo, puntuaciones en rankings o conversión de tráfico, el equipo de IA puede caer fácilmente en la búsqueda de óptimos locales; si se puede otorgar un mayor grado de confianza a los equipos de investigación y producto bajo una dirección clara, es más probable pulir el modelo, el producto, los datos y la retroalimentación del usuario en un mismo sistema a largo plazo. Tencent, al impulsar actualmente el modelo grande Hunyuan, el conjunto de herramientas de agentes, la infraestructura de IA y las aplicaciones industriales, necesita precisamente esta capacidad organizativa de "diseño conjunto del modelo y el producto", para que el desarrollo tecnológico no se desvincule de los escenarios reales y el equipo de producto pueda comprender los límites de la capacidad del modelo.
La expresión de Yao Shunyu sobre la "segunda mitad de la IA" también indica que la industria de los grandes modelos está pasando de una fase de explosión tecnológica a una fase de selección de problemas. La competencia futura no dependerá únicamente de quién posea el modelo más potente en un momento dado, sino de quién pueda encontrar continuamente problemas de alto valor e incrustar la capacidad del modelo en los productos que los usuarios utilizan realmente a diario. Para Tencent, esto significa que la IA no es solo servicios en la nube, plataformas de modelos o nuevos productos de agentes, sino que debe integrarse gradualmente en la comunicación social, la producción de contenido, la colaboración en oficina, el desarrollo de juegos, los servicios empresariales y los procesos industriales. Cuantos más problemas correctos haya, más rica será la retroalimentación para la iteración del modelo; cuantos más buenos productos haya, más claro será el camino para la implementación de las capacidades de IA.
El punto clave de observación posterior se centrará en si Tencent puede convertir los "problemas correctos" mencionados por Yao Shunyu en resultados de producto escalables. La competencia en la segunda mitad de la IA pondrá a prueba la paciencia organizativa, la comprensión del producto, la capacidad de ingeniería y la densidad de escenarios. Quien pueda incrustar la capacidad tecnológica en productos de alta frecuencia y procesos industriales complejos, tendrá más oportunidades de llevar los grandes modelos desde la demostración de capacidades hasta la productividad real.
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