Agente de IA
Un asistente que no solo responde: puede seguir varios pasos para completar una tarea, como buscar información, organizarla y preparar un borrador.
GLOSARIO IA
La IA explicada sin palabras raras
Un diccionario sencillo para entender los términos que aparecen cuando hablamos de inteligencia artificial. No necesitas saber programación para usarlo.
Idea clave: no hace falta memorizar todo. Empieza por prompt, modelo, contexto e IA generativa; el resto irá cobrando sentido al usar herramientas.
Algoritmo
Una serie de instrucciones. Es como una receta: le dice al ordenador qué pasos seguir para resolver algo.
Alucinación
Cuando una IA afirma algo que parece convincente pero es falso o inventado. Por eso conviene comprobar datos, enlaces y cifras importantes.
API
Una puerta para que dos programas se comuniquen. Por ejemplo, permite conectar una web con ChatGPT, ElevenLabs o una herramienta de imágenes.
Aprendizaje automático
La forma de enseñar a un sistema con muchos ejemplos, en lugar de programar cada regla una por una. También se llama machine learning.
Automatización
Una tarea que se ejecuta sola según unas reglas: por ejemplo, publicar una noticia, enviar un correo o clasificar respuestas.
Benchmark
Una prueba para comparar qué tal funcionan varios modelos de IA en la misma tarea. Sirve como una carrera con reglas iguales, aunque una buena puntuación no garantiza que el modelo sea el mejor para todo.
Chatbot
Un programa con el que hablas por texto o voz. Puede atender preguntas, ayudar a redactar o buscar información.
Contexto
La información que la IA tiene disponible en ese momento: tu mensaje, archivos, instrucciones y parte de la conversación anterior.
Datos de entrenamiento
Los textos, imágenes, audios o ejemplos que se usan para enseñar a un modelo. Su calidad influye mucho en el resultado.
Deep learning
Un tipo de aprendizaje automático que usa redes neuronales grandes. Es la tecnología detrás de muchos modelos modernos de texto, imagen y voz.
Embeddings
Una manera de convertir el significado de un texto, imagen o producto en números para encontrar cosas parecidas, aunque no usen las mismas palabras.
Entrenamiento
El proceso largo en el que un modelo aprende patrones a partir de muchos datos. Normalmente lo hacen empresas o equipos de investigación.
Fine-tuning
Un ajuste extra de un modelo ya entrenado con ejemplos concretos. Sirve para que siga mejor un estilo, una tarea o un vocabulario específico.
GPU
Un tipo de procesador muy rápido para cálculos repetitivos. Es una pieza clave para entrenar y usar IA a gran escala.
IA generativa
IA que crea contenido nuevo: texto, imágenes, música, vídeo, código o voz. No se limita a ordenar información existente.
Inferencia
El momento de usar un modelo ya entrenado para obtener una respuesta. Cuando escribes una pregunta a un chatbot, estás haciendo inferencia.
Inteligencia artificial
Nombre general para tecnologías capaces de reconocer patrones, hacer predicciones o crear contenido. No significa que entiendan el mundo como una persona.
LLM
Siglas de modelo de lenguaje grande. Es una IA entrenada con mucho texto para trabajar con lenguaje: resumir, escribir, traducir o responder.
Modelo
El sistema de IA que ha aprendido a hacer una tarea. ChatGPT, Claude o Gemini son productos que usan distintos modelos.
Modelo multimodal
Una IA que puede trabajar con más de un formato, como texto e imágenes, o texto, audio y vídeo.
Open source
Software cuyo código puede revisarse y, según su licencia, modificarse o reutilizarse. En IA también puede referirse a modelos con pesos accesibles.
Prompt
La instrucción que le das a una IA. Cuanto más claro expliques el objetivo, el contexto y el formato esperado, mejor suele ser la respuesta.
RAG
Una técnica que hace que la IA consulte documentos concretos antes de responder. Ayuda a basar las respuestas en información de una empresa o proyecto.
Red neuronal
Una estructura matemática inspirada de forma muy lejana en el cerebro. Aprende ajustando muchas conexiones entre datos para detectar patrones.
Sesgo
Un error o inclinación sistemática en los resultados de una IA. Puede venir de datos incompletos, poco diversos o de cómo se diseñó el sistema.
Token
Una pequeña pieza de texto que usa la IA para leer y generar lenguaje. Una palabra puede ocupar uno o varios tokens.
Ventana de contexto
La cantidad máxima de información que un modelo puede tener presente a la vez. Si se supera, puede olvidar partes anteriores de la conversación.