Es una técnica que mejora el rendimiento de los modelos de IA, especialmente en tareas de razonamiento complejo. En lugar de generar una única respuesta, el modelo genera múltiples cadenas de pensamiento (Chain-of-Thought) para la misma pregunta y luego elige la respuesta final que aparece con mayor frecuencia. Actúa como un puente entre la necesidad del usuario de una respuesta precisa y la naturaleza probabilística del modelo, utilizando un ""consenso"" interno para aumentar la robustez y la confiabilidad del resultado.