En un artículo anterior exploramos cómo Claude 3.7 Sonnet, un modelo de inteligencia artificial desarrollado por Anthropic, se enfrentó al videojuego Pokémon Red como una forma poco convencional de evaluación de sus capacidades cognitivas. Esta incursión dejó en evidencia tanto los logros como las limitaciones de la IA actual en entornos dinámicos, no estructurados y visualmente complejos. A raíz de aquella experiencia —comentada con más detalle en este análisis sobre Claude jugando Pokémon Red—, se ha abierto un nuevo frente en la investigación sobre inteligencia artificial: el uso de videojuegos, particularmente Pokémon Red, como una herramienta válida y rica para el desarrollo de un nuevo test IA.
En este artículo, profundizamos en cómo Pokémon ha evolucionado de ser un simple entretenimiento a convertirse en un banco de pruebas riguroso. Exploramos las nuevas plataformas y metodologías creadas para esta tarea y analizamos el potencial de este enfoque para redefinir cómo medimos la «inteligencia» de una IA en contextos cada vez más parecidos al mundo real.
Del ajedrez a Pokémon Red: por qué necesitamos un nuevo test IA
Durante décadas, la inteligencia artificial ha sido evaluada con base en su rendimiento en tareas estructuradas y con reglas claras, como el ajedrez, el Go o pruebas académicas como el razonamiento lógico y la resolución de problemas matemáticos. Sin embargo, estos puntos de referencia presentan limitaciones importantes cuando se trata de evaluar habilidades más amplias, como la adaptabilidad, la planificación a largo plazo o el manejo de la ambigüedad.
Pokémon Red, pese a ser un juego diseñado para niños, ofrece un entorno complejo y multifacético que desafía muchas de las suposiciones tradicionales sobre cómo deben medirse las capacidades cognitivas de una IA. Su mundo abierto, reglas implícitas, exploración no lineal y la necesidad de comprender tanto mecánicas de combate como estrategias emergentes lo convierten en un excelente laboratorio para observar el «comportamiento inteligente» dentro de un nuevo test IA.
Claude 3.7 Sonnet: el modelo que inició el nuevo test IA
La prueba realizada por Anthropic con Claude 3.7 Sonnet marcó un antes y un después en este enfoque. Claude fue capaz de superar a varios líderes de gimnasio en Pokémon Red y mostrar razonamiento extendido gracias a su modo de «pensamiento profundo». Sin embargo, también tropezó con obstáculos clave: problemas de navegación, comprensión visual limitada y dificultades para planificar con eficiencia.
Lo innovador del experimento no fue solo poner a la IA a jugar, sino exponer su «línea de pensamiento» en tiempo real durante una transmisión por Twitch. Esta transparencia abrió el juego al análisis de investigadores, curiosos y desarrolladores, marcando un cambio hacia pruebas más observables y reproducibles. De hecho, algunos medios ya lo califican como una nueva forma de comprobar si una IA es realmente “inteligente”.
PokemonGym: la plataforma que formaliza el nuevo test IA
A raíz del éxito mediático de Claude jugando Pokémon, surgió PokemonGym, una plataforma de evaluación formal para modelos de IA basada en Pokémon Red. Esta herramienta permite que diferentes agentes de IA interactúen con el juego mediante una arquitectura cliente-servidor, ejecutando acciones y recibiendo retroalimentación del entorno visual. Incluso incluye una interfaz para jugadores humanos, lo que permite comparar directamente el rendimiento de una IA con el de una persona real.
Lo más llamativo es que PokemonGym ha desarrollado su propio «agente de referencia», impulsado por un modelo Claude, que logró capturar su primer Pokémon en aproximadamente 450 acciones, cifra similar a la de un jugador promedio. Este entorno contribuye significativamente a la estandarización del nuevo test IA.
La paradoja Pokémon: un desafío inesperado para la IA
El uso de Pokémon Red ha revelado lo que algunos expertos llaman la «Paradoja Pokémon»: un entorno visual y mecánicamente sencillo para un humano puede resultar extremadamente complicado para una IA. ¿Por qué? Porque Pokémon exige habilidades no triviales como:
- Razonamiento espacial y navegación por laberintos
- Memoria contextual y planificación de acciones a largo plazo
- Gestión de recursos limitados (como pociones o Poké Balls)
- Interpretación de señales visuales pixeladas
- Comprensión del metajuego en contextos competitivos
Estos factores hacen que Pokémon sea, irónicamente, una prueba más exigente que muchos exámenes formales diseñados para IA. Esto lo posiciona como un excelente candidato para un nuevo test IA más desafiante y representativo.
Claude, ChatGPT y otros: comparación de modelos frente al nuevo test IA
Otros modelos han sido puestos a prueba con Pokémon en diferentes contextos. A ChatGPT, DeepSeek y Grok 3 se les pidió construir mazos para el juego competitivo actual, y si bien cumplieron con las reglas, no lograron crear combinaciones competitivas de alto nivel. Esto sugiere que comprender reglas no es suficiente para dominar entornos estratégicos dinámicos.
En otro caso, Gemini (de Google) fue comparado con Claude jugando la trilogía original de Pokémon, con informes que afirmaban un mejor rendimiento por parte de Gemini. Sin embargo, la prueba fue cuestionada por el uso de un minimapa personalizado que pudo haber sesgado el resultado. Este tipo de controversias refuerzan la necesidad de entornos de evaluación estandarizados y transparentes como PokemonGym, especialmente si aspiramos a un nuevo test IA justo y reproducible.
PokéLLMon y academia: la evolución técnica del nuevo test IA
Desde los años 2000, la academia ha explorado cómo entrenar IA para batallas Pokémon usando árboles de decisión, redes neuronales y, más recientemente, aprendizaje por refuerzo profundo (como Q-Learning, A2C y MCTS).
Uno de los avances más notables ha sido PokéLLMon, un agente impulsado por un modelo de lenguaje grande que alcanza niveles comparables al rendimiento humano en batallas en línea. Utiliza generación aumentada por conocimiento y refuerzo en contexto, destacando la versatilidad de los LLM para tareas estratégicas complejas dentro de este nuevo test IA emergente.
Más allá de Turing: hacia un modelo realista de evaluación de IA
Todo esto apunta a una conclusión inevitable: los puntos de referencia tradicionales ya no son suficientes para medir la inteligencia artificial de manera realista. Juegos como Pokémon, con su mezcla de lógica, incertidumbre, narrativa y estrategia, ofrecen una alternativa mucho más rica y desafiante.
Esto no implica reemplazar los tests tradicionales, sino complementarlos con pruebas más ecológicamente válidas. El reto es encontrar el equilibrio entre estandarización (para que sea replicable) y complejidad realista (para que sea representativo del mundo). El nuevo test IA debe ser tan complejo como el mundo que pretende modelar.
Conclusión: Pokémon como modelo del nuevo test IA
El uso de Pokémon Red como test cognitivo para modelos de inteligencia artificial no es una simple curiosidad. Representa un cambio de paradigma en cómo medimos, comparamos y comprendemos lo que significa “inteligencia” en una IA.
Plataformas como PokemonGym, pruebas públicas como la de Claude, y avances académicos como PokéLLMon indican un movimiento creciente hacia evaluaciones más realistas, transparentes y complejas. Si Pokémon, un juego de 1996, sigue poniendo en jaque a la inteligencia artificial moderna, quizás sea porque aún no hemos descubierto todo lo que puede enseñarnos sobre nosotros mismos. Y quizás, estamos ante el nacimiento de un nuevo test IA.
