Entender cómo los organismos equilibran la robustez frente a las mutaciones con la capacidad de evolucionar es fundamental en la biología evolutiva. Este estudio utiliza un modelo computacional de un paisaje de fitness de dos picos separados por un valle de fitness. Exploramos cómo diferentes tasas de mutación y profundidades del valle impactan la adaptación evolutiva de los organismos que evolucionan del pico más bajo al más alto. Nuestros hallazgos muestran que a bajas tasas de mutación, las poblaciones rara vez cruzan el valle para alcanzar el pico de fitness más alto. A medida que las tasas de mutación aumentan, el cruce se vuelve más frecuente, pero aquellos que encuentran el pico primero (pioneros) luchan por formar una mayoría estable en el nuevo pico. En cambio, los pioneros altamente evolucionables son cada vez más superados por competidores más robustos a mutaciones. Esto sugiere que, aunque una alta evolvibilidad facilita el cruce de valles de fitness, la estabilidad a largo plazo en el pico más alto depende de una mayor robustez mutacional. Además, nuestros resultados destacan cómo las interacciones genéticas como la epistasis y la pleiotropía median el compromiso entre la evolvibilidad y la robustez. Estas ideas no solo mejoran nuestra comprensión de la dinámica evolutiva, sino que también informan el diseño de algoritmos genéticos al enfatizar la necesidad de equilibrar la adaptabilidad y la estabilidad para un rendimiento óptimo.