GlossarIA — Glosario abierto de IA

Agente autónomo

Modelo o sistema que encadena acciones para ejecutar tareas complejas con poca supervisión humana.

agentes automatizacion

AI slop (basura de IA)

Contenido generado automáticamente de baja calidad, repetitivo, genérico o sin valor real que inunda webs, redes sociales y documentos.

calidad generativa contenido etica

Alineación (Alignment)

Proceso de asegurar que los objetivos y comportamientos de un sistema de IA coincidan con los valores e intenciones humanas.

etica alineacion valores

Alucinación (Hallucination)

Fenómeno en modelos generativos donde se producen respuestas plausibles pero falsas o inventadas.

generativa error llm

Análisis de sentimiento

Técnica de NLP que identifica emociones o actitudes (positivo, negativo, neutral) en texto.

nlp texto analisis

API de IA

Interfaz que permite integrar modelos de inteligencia artificial en aplicaciones y sistemas externos.

api integracion backend

API Gateway

Punto de entrada centralizado que gestiona, enruta y controla el acceso a múltiples APIs de IA y servicios backend.

api arquitectura integracion

Aprendizaje automático (Machine Learning)

Subcampo de la IA que entrena algoritmos para aprender de los datos sin ser programados explícitamente.

fundamentos modelo empresa

Aprendizaje federado (Federated Learning)

Técnica de entrenamiento distribuido donde el modelo aprende de datos descentralizados sin que estos salgan de sus dispositivos originales, preservando privacidad.

distribuido privacidad entrenamiento

Aprendizaje no supervisado

El modelo identifica patrones en los datos sin etiquetas previas.

no_supervisado clusters

Aprendizaje por refuerzo

El modelo aprende por prueba y error, recibiendo recompensas por decisiones correctas.

refuerzo politicas

Aprendizaje por transferencia (Transfer Learning)

Técnica que reutiliza un modelo pre-entrenado en una tarea relacionada para acelerar el entrenamiento en un nuevo problema.

aprendizaje transferencia modelo

Aprendizaje profundo (Deep Learning)

Técnica basada en redes neuronales con muchas capas que permiten procesar datos complejos como imagen, voz o texto.

fundamentos redes vision

Aprendizaje supervisado

El modelo aprende a partir de datos etiquetados en los que se conoce la respuesta correcta.

supervisado etiquetas

Ataques adversariales

Técnicas que manipulan entradas de forma imperceptible para humanos pero que engañan al modelo.

seguridad ataques robustez

Autoencoder variacional (VAE)

Modelo que aprende a comprimir datos en un espacio latente y luego reconstruirlos, útil para generación y reducción de dimensionalidad.

arquitectura generativa compresion

Benchmarking

Evaluar modelos comparando sus resultados con métricas o conjuntos de referencia estándar.

metricas comparacion

Bias (sesgo algorítmico)

Distorsión en los resultados de un modelo causada por datos o decisiones de diseño sesgados.

sesgo etica

BLEU / ROUGE

Métricas para evaluar calidad de texto generado comparando con referencias: BLEU para traducción, ROUGE para resúmenes.

metricas evaluacion texto

Búsqueda semántica (Semantic search)

Técnica de búsqueda que entiende el significado y la intención de la consulta, en lugar de solo buscar coincidencias literales de palabras clave.

busqueda embeddings nlp

Cadena de pensamiento (Chain-of-Thought)

Técnica de prompting que obliga al modelo a razonar paso a paso antes de dar la respuesta final, mejorando significativamente la precisión en tareas complejas.

prompt razonamiento generativa

Capacidades emergentes

Habilidades que aparecen en modelos grandes pero no en versiones pequeñas, sin haber sido entrenadas explícitamente.

llm escalado capacidades

Chatbot

Asistente virtual que mantiene conversaciones automáticas con usuarios.

chatbot soporte conversacion

Clustering (agrupación)

Técnica de aprendizaje no supervisado que agrupa datos similares en clusters sin etiquetas previas, revelando patrones ocultos.

no_supervisado agrupacion segmentacion

Colapso de modelo (Model collapse)

Fenómeno donde modelos entrenados con datos generados por otros modelos de IA degradan progresivamente su calidad, perdiendo diversidad y precisión.

calidad degradacion sintetico

Comprensión del lenguaje natural (NLU)

Subcampo del NLP enfocado en que la máquina entienda el significado, la intención y las entidades presentes en un texto humano.

texto nlu entendimiento

Contexto (Context)

Información adicional que se proporciona al modelo (normalmente al inicio de la conversación o en el system prompt) para que entienda el rol, el dominio, las normas o la realidad concreta en la que debe operar.

prompt contexto dominio personalizacion

Coste por token

Precio que cobran los proveedores de LLM por cada token procesado (entrada + salida).

coste facturacion token

Cuantización (Quantization)

Reducción de la precisión numérica de los pesos del modelo (de 32-bit a 8-bit o 4-bit) para que ocupe menos memoria y sea más rápido.

optimizacion hardware eficiencia

Data augmentation (aumento de datos)

Generar datos adicionales o sintéticos para mejorar el entrenamiento de los modelos.

datos aumento sintetico

Data cleaning (limpieza de datos)

Proceso de eliminar errores, duplicados y valores inconsistentes en los datos.

datos calidad

Data drift

Cambio gradual en la distribución de los datos reales respecto a los datos con los que se entrenó el modelo, provocando degradación del rendimiento.

monitorizacion calidad produccion

Data lake

Repositorio centralizado donde se almacenan datos en bruto de múltiples fuentes.

datos almacen nube

Data warehouse (almacén de datos)

Repositorio estructurado y optimizado para consultas analíticas que almacena datos procesados, limpios y organizados de múltiples fuentes.

datos almacen analitica

Dataset (conjunto de datos)

Colección estructurada de datos utilizada para entrenar modelos de IA.

datos fundamentos

Datos desbalanceados (Imbalanced data)

Situación donde algunas clases tienen muchos más ejemplos que otras, causando sesgos en el modelo.

datos calidad sesgo

Datos sintéticos (Synthetic data)

Datos generados artificialmente que imitan las propiedades estadísticas de datos reales, usados cuando no hay datos reales o para proteger privacidad.

datos sinteticos privacidad

Derechos digitales

Conjunto de principios y normas que protegen a las personas en el entorno digital, incluidos sistemas de IA.

derechos ciudadania datos

Descenso de gradiente (Gradient Descent)

Algoritmo de optimización que ajusta los parámetros del modelo iterativamente para minimizar la función de pérdida.

fundamentos optimizacion entrenamiento

Despliegue (Deployment)

Proceso de poner un modelo de IA entrenado en producción para que pueda ser usado por aplicaciones, usuarios o sistemas reales.

mlops produccion despliegue

Destilación de modelos (Model distillation)

Técnica para transferir el conocimiento de un modelo grande y caro a uno más pequeño y rápido manteniendo casi la misma precisión.

optimizacion eficiencia modelo

Dropout

Técnica de regularización que desactiva aleatoriamente neuronas durante el entrenamiento para prevenir overfitting, forzando al modelo a ser más robusto.

regularizacion entrenamiento overfitting

Edge AI

Procesamiento de modelos de IA directamente en dispositivos locales sin depender siempre de la nube.

edge dispositivos iot

Embedding

Representación numérica de texto, imagen o audio que permite medir similitud semántica.

vector busqueda semantica

Entrenamiento

Proceso mediante el cual un modelo aprende a partir de datos y ajusta sus parámetros internos.

proceso modelo

Envenenamiento de modelos (Model poisoning)

Ataque que corrompe los datos de entrenamiento para que el modelo aprenda comportamientos maliciosos.

seguridad ataques datos

Época (Epoch)

Una pasada completa del modelo por todo el conjunto de datos de entrenamiento.

fundamentos entrenamiento proceso

Equidad (Fairness)

Principio ético que asegura que los modelos de IA no discriminen grupos basados en atributos protegidos como género o etnia.

equidad etica sesgo

Espacio latente (Latent space)

Representación matemática abstracta y comprimida de los datos, donde puntos cercanos representan conceptos semánticamente similares.

representacion matematicas generativa

Etiquetado de datos (Data labeling)

Proceso de anotar datos con etiquetas correctas para entrenar modelos supervisados.

datos anotacion supervisado

ETL (Extract-Transform-Load)

Proceso de extraer datos de múltiples fuentes, transformarlos a un formato común y cargarlos en un destino para análisis o entrenamiento.

datos pipeline integracion

Evaluación A/B

Comparación controlada de dos versiones de un modelo o sistema para ver cuál funciona mejor.

experimentos a_b

Evaluación de impacto de IA

Análisis previo de riesgos y efectos antes de desplegar un sistema de inteligencia artificial.

impacto riesgo evaluacion

Evaluación del modelo

Medición de la precisión y calidad del modelo usando métricas como precisión, recall o F1-score.

modelo metricas

Explainability (explicabilidad)

Capacidad de un modelo para justificar o explicar sus decisiones de forma comprensible.

explicabilidad modelo

Feature (característica)

Variable o atributo de los datos que se utiliza para entrenar un modelo.

datos feature

Feature engineering

Selección y transformación de variables que mejoran el aprendizaje del modelo.

features diseno

Feature Store

Repositorio centralizado que almacena, documenta y sirve features para entrenamiento e inferencia de modelos.

mlops datos features

Few-shot learning

Aprendizaje a partir de pocos ejemplos etiquetados.

pocos_datos ejemplos

Filtros de seguridad

Reglas y modelos adicionales que bloquean o modifican respuestas del LLM para evitar contenido dañino, ilegal o inapropiado.

seguridad moderacion contenido

Fine-tuning

Ajuste de un modelo base con datos específicos para un caso de uso concreto.

ajuste modelo dominio

Framework de IA

Conjunto de librerías y herramientas para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de IA.

framework desarrollo

Función de activación

Función matemática aplicada a la salida de una neurona artificial que decide si debe activarse o no, introduciendo no linealidad en la red.

redes matematicas neurona

Función de pérdida (Loss function)

Función matemática que mide la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores reales, guiando el entrenamiento.

fundamentos entrenamiento optimizacion

Futuro del trabajo con IA

Cambios en roles y competencias profesionales provocados por la adopción de la inteligencia artificial.

futuro_trabajo competencias empresa

Generador de audio

Modelo que sintetiza voz o música a partir de texto o parámetros.

audio voz sintesis

Generador de imágenes

Modelo que crea imágenes a partir de descripciones en lenguaje natural.

imagen generativa creatividad

Generador de texto

Modelo capaz de redactar textos a partir de instrucciones o prompts.

texto generativa contenido

Generador de vídeo

Sistema que produce clips o animaciones a partir de texto, imágenes o plantillas.

video generativa

Gobernanza de datos

Gestión estratégica del ciclo de vida de los datos en una organización, incluyendo calidad, acceso y seguridad.

gobernanza datos estrategia

Gobernanza de IA

Marco de políticas, procesos y controles para gestionar el desarrollo y uso responsable de IA en la organización.

gobernanza estrategia control

Grafo de conocimiento (Knowledge Graph)

Estructura de datos que representa entidades y sus relaciones en forma de grafo, permitiendo razonamiento complejo y búsquedas semánticas.

grafo conocimiento relaciones

Green AI

Enfoque que prioriza la eficiencia energética y la reducción de huella de carbono en proyectos de IA.

sostenibilidad energia huella

Grounding

Técnica para anclar las respuestas del modelo a datos reales y actualizados (normalmente vía RAG) y evitar alucinaciones.

rag precision actualizacion

Guardrails (barandillas de seguridad)

Conjunto de reglas, validaciones y controles que limitan y guían el comportamiento de un modelo de IA para evitar salidas peligrosas o inapropiadas.

seguridad control validacion

Hiperparámetros

Parámetros configurados manualmente antes del entrenamiento que controlan el proceso de aprendizaje del modelo.

fundamentos modelo ajuste

Human-in-the-loop

Enfoque en el que una persona revisa, corrige o valida las decisiones de un modelo.

human_in_the_loop revision

IA agéntica (Agentic AI)

Sistemas de IA capaces de planificar, razonar y ejecutar tareas complejas de forma autónoma con mínima supervisión humana.

agentes autonomia razonamiento

IA constitucional (Constitutional AI)

Enfoque de Anthropic para alinear modelos usando principios éticos explícitos en lugar de solo feedback humano.

etica alineacion seguridad

IA responsable

Uso ético, transparente y seguro de la inteligencia artificial en productos y procesos.

etica riesgo gobernanza

Inferencia

Uso de un modelo ya entrenado para generar resultados o predicciones.

proceso produccion

Inferencia por lotes (Batch inference)

Proceso de ejecutar predicciones sobre múltiples ejemplos simultáneamente en lugar de uno a uno, optimizando recursos y tiempo.

inferencia produccion optimizacion

Inteligencia artificial (IA)

Disciplina que busca que las máquinas realicen tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar o comunicarse.

fundamentos empresa

Inteligencia Artificial General (AGI)

Sistema de IA hipotético capaz de entender, aprender y aplicar conocimiento en cualquier tarea intelectual al nivel humano o superior.

agi inteligencia_general futuro

Inyección de prompt (Prompt Injection)

Vulnerabilidad donde un usuario malicioso manipula entradas para alterar el comportamiento del modelo.

seguridad prompt ataque

IoT con IA (Internet of Things with AI)

Integración de IA en dispositivos conectados para análisis en tiempo real y automatización.

iot dispositivos integracion

Jailbreaking

Técnicas para eludir las restricciones de seguridad de un LLM y hacerle generar contenido prohibido.

seguridad prompt vulnerabilidad

Latencia

Tiempo que tarda el modelo en generar una respuesta una vez recibida la petición.

rendimiento produccion tiempo

LoRA (Low-Rank Adaptation)

Técnica de fine-tuning eficiente que entrena solo matrices de bajo rango en lugar de todos los parámetros del modelo.

fine_tuning eficiencia optimizacion

Low-code / No-code IA

Plataformas que permiten crear soluciones de IA con poco o ningún código.

low_code no_code automatizacion

Matriz de confusión

Tabla que muestra verdaderos positivos, falsos positivos, verdaderos negativos y falsos negativos de un clasificador.

metricas evaluacion clasificacion

Mecanismo de atención (Attention)

Técnica que permite al modelo enfocarse en las partes más relevantes de la entrada al procesar información, fundamental en arquitecturas transformer.

fundamentos transformer arquitectura

Métodos de ensamble (Ensemble Methods)

Técnicas que combinan múltiples modelos para mejorar la precisión y robustez, como Random Forest o Boosting.

ensamble modelo combinacion

Mixture of Experts (MoE)

Arquitectura que divide el modelo en múltiples expertos especializados, activando solo los relevantes para cada entrada.

arquitectura escalabilidad eficiencia

MLOps

Práctica que combina desarrollo y operaciones para gestionar modelos de IA en producción.

mlops devops produccion

Modelo de lenguaje (LLM)

Algoritmo entrenado con grandes volúmenes de texto para generar lenguaje natural.

texto generativa empresa

Modelo open-source

Modelo de IA cuyos pesos y arquitectura son públicos y pueden descargarse y modificarse libremente (Llama-3, Mistral, Gemma, etc.).

modelo open_source licencia

Modelos de difusión (Diffusion models)

Arquitectura generativa que crea imágenes añadiendo ruido progresivamente y luego aprendiendo a eliminarlo.

arquitectura generativa imagen

Monitorización de modelos

Seguimiento continuo del rendimiento, calidad y comportamiento de modelos en producción.

mlops produccion calidad

Multi-modalidad

Capacidad de un modelo para entender y combinar distintos tipos de datos como texto, imagen o audio.

multimodal imagen texto

Normalización

Ajustar los valores de los datos para que sigan una escala común y comparable.

datos escalado

OCR (Reconocimiento óptico de caracteres)

Tecnología que convierte imágenes de texto en texto digital editable.

vision texto documento

Olvido catastrófico (Catastrophic forgetting)

Fenómeno donde una red neuronal olvida completamente lo aprendido en una tarea anterior al ser entrenada en una nueva tarea.

entrenamiento memoria problema

Orquestador de agentes

Sistema que coordina varios modelos o herramientas especializadas para resolver tareas complejas de forma autónoma.

agentes flujo automatizacion

Overfitting (sobreajuste)

Cuando un modelo aprende demasiado los datos de entrenamiento y falla al generalizar a datos nuevos.

modelo calidad

Parámetros (Parameters)

Variables internas del modelo (pesos y sesgos) que se ajustan automáticamente durante el entrenamiento a partir de los datos.

pesos entrenamiento modelo

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)

Familia de técnicas que permiten ajustar modelos grandes modificando solo una pequeña fracción de sus parámetros.

fine_tuning eficiencia optimizacion

Perplejidad (Perplexity)

Métrica que mide cuán sorprendido está un modelo de lenguaje ante nuevos datos; valores más bajos indican mejor rendimiento.

metricas evaluacion llm

PII (Datos personales identificables)

Información que puede usarse para identificar directamente a una persona (nombre, DNI, email, teléfono, etc.).

privacidad datos cumplimiento

Pipeline de IA

Conjunto de pasos que definen el ciclo de vida de un modelo, desde la recolección de datos hasta el despliegue.

proceso mlops

Poda (Pruning)

Técnica de optimización que elimina conexiones o neuronas poco importantes del modelo para reducir su tamaño y acelerar inferencia.

optimizacion eficiencia compresion

Pre-entrenamiento (Pre-training)

Fase inicial en la que un modelo de lenguaje se entrena con enormes cantidades de texto público de internet para aprender patrones generales del lenguaje y el mundo.

entrenamiento llm fundacion

Precisión y Recall

Métricas de clasificación: precisión mide exactitud de predicciones positivas, recall mide capacidad de encontrar todos los positivos.

metricas evaluacion clasificacion

Privacidad diferencial

Técnica que protege la identidad individual al introducir ruido controlado en los datos agregados.

privacidad datos anonimizacion

Procesamiento de lenguaje natural (NLP)

Subcampo de IA enfocado en la interacción entre computadoras y lenguaje humano, incluyendo análisis de texto y traducción.

texto nlp lenguaje

Prompt

Instrucción o texto que guía la respuesta del modelo.

prompt instrucciones

Prompt engineering

Diseño y optimización de prompts para mejorar los resultados de los modelos generativos.

prompt diseno plantillas

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Técnica que combina búsqueda de información con generación de texto.

rag busqueda generativa

Reconocimiento de entidades nombradas (NER)

Tarea de NLP que identifica y clasifica entidades en texto como personas, organizaciones, lugares o fechas.

nlp texto extraccion

Recuperación (Retrieval)

Proceso de buscar y extraer información relevante de una base de conocimiento antes de generar una respuesta.

rag busqueda informacion

Red adversarial generativa (GAN)

Modelo compuesto por un generador y un discriminador que compiten para crear datos realistas, como imágenes sintéticas.

arquitectura generativa adversarial

Red neuronal

Modelo matemático inspirado en el cerebro humano, compuesto por nodos interconectados que aprenden relaciones entre datos.

fundamentos redes

Red neuronal convolucional (CNN)

Arquitectura de red neuronal diseñada para procesar datos con estructura de grilla, como imágenes, mediante convoluciones y pooling.

arquitectura vision imagen

Red neuronal recurrente (RNN)

Arquitectura para procesar secuencias de datos, manteniendo memoria de entradas previas; incluye variantes como LSTM para manejar dependencias largas.

arquitectura secuencias tiempo

Red-teaming

Proceso de probar intencionadamente un modelo de IA con prompts maliciosos o trucos para descubrir vulnerabilidades y mejorar su robustez.

seguridad pruebas ataques etica

Registro de modelos (Model registry)

Repositorio centralizado que almacena, versiona y gestiona metadatos de todos los modelos de ML de la organización.

mlops gestion versionado

Reglamento General de Protección de Datos (GDPR)

Marco legal de la UE para la protección de datos personales, aplicable a sistemas de IA que procesan información sensible.

regulacion privacidad ue

Regulación europea de IA (AI Act)

Marco legal de la Unión Europea que clasifica sistemas de IA por niveles de riesgo y define obligaciones.

regulacion ue ley

Responsabilidad (Accountability)

Obligación de asignar y rastrear quién es responsable por las decisiones y errores de sistemas de IA.

responsabilidad etica gobernanza

Retropropagación (Backpropagation)

Algoritmo fundamental que calcula el gradiente de la función de pérdida respecto a los pesos de la red neuronal, permitiendo el aprendizaje.

fundamentos entrenamiento optimizacion

RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback)

Variante de RLHF donde el feedback para entrenar el modelo proviene de otro sistema de IA en lugar de humanos, escalando el proceso de alineación.

rlhf feedback_ia alineacion

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

Entrenamiento de modelos con retroalimentación humana para mejorar sus respuestas.

rlhf feedback_humano

Seguridad de modelos

Medidas para proteger modelos de IA frente a fugas de datos, ataques adversariales y usos indebidos.

seguridad ataques proteccion

Shadow AI

Uso no autorizado de herramientas de IA (ChatGPT, Gemini, etc.) por empleados sin conocimiento ni aprobación del departamento de TI o compliance.

gobernanza riesgo control

Sistema de recomendación (Recommendation System)

Herramienta que sugiere items o contenido basado en preferencias del usuario y datos históricos.

recomendacion personalizacion

Sistemas multiagente

Arquitectura donde múltiples agentes de IA colaboran, negocian o compiten para resolver problemas complejos.

agentes colaboracion coordinacion

Speech-to-text / Text-to-speech

Conversión de voz a texto (STT) y de texto a voz (TTS) usando modelos de IA.

audio voz transcripcion

Subajuste (Underfitting)

Situación en la que un modelo es demasiado simple y no captura los patrones subyacentes en los datos, resultando en bajo rendimiento tanto en entrenamiento como en prueba.

fundamentos modelo calidad

System prompt

Instrucción inicial fija que define el rol, tono, reglas y personalidad del modelo durante toda la conversación.

prompt contexto personalizacion

Tamaño de lote (Batch size)

Número de ejemplos de entrenamiento procesados simultáneamente antes de actualizar los pesos del modelo.

fundamentos entrenamiento parametro

Temperatura (Temperature)

Hiperparámetro que controla el grado de aleatoriedad en las respuestas del modelo (0 = determinista, 1 = muy creativo).

parametro creatividad control

Token

Unidad mínima de texto procesada por un modelo, que puede ser una palabra o un fragmento.

texto coste tokens

Tokenización

Proceso de dividir texto en unidades más pequeñas (tokens) que el modelo puede procesar, como palabras o subpalabras.

texto procesamiento nlp

Tool calling / Function calling

Capacidad del modelo de decidir cuándo y cómo llamar a herramientas externas (APIs, bases de datos, calculadoras) en vez de intentar responder todo él solo.

funciones api agentes

Top-p (Nucleus sampling)

Método de muestreo que considera solo los tokens cuya probabilidad acumulada supera p (normalmente 0.9–0.95).

parametro muestreo nucleus

Transformer

Arquitectura que permite procesar secuencias como texto de forma paralela y eficiente.

arquitectura text transformer

Transparencia algorítmica

Grado en que se puede explicar y entender el funcionamiento de un sistema algorítmico que toma decisiones.

transparencia modelo explicacion

Trazabilidad del modelo

Capacidad de saber cómo, con qué datos y con qué versiones se entrenó y modificó un modelo.

trazabilidad auditoria

Validación cruzada (Cross-Validation)

Método para evaluar el rendimiento del modelo dividiendo los datos en subconjuntos y rotando entre entrenamiento y prueba.

evaluacion modelo validacion

Vector Store (base vectorial)

Base de datos optimizada para almacenar embeddings y buscar por similitud.

vector busqueda almacen

Ventana de contexto (Context Window)

Cantidad máxima de tokens (palabras o fragmentos) que un modelo de lenguaje puede procesar y recordar en una sola interacción.

llm token memoria contexto

Versionado de modelos

Práctica de mantener registro de diferentes versiones de un modelo con sus cambios y metadatos.

mlops gestion control

Visión por computador (Computer Vision)

Área de IA que permite a las máquinas interpretar y entender imágenes y videos.

vision imagen analisis

Vision Transformer (ViT)

Arquitectura basada en Transformers aplicada a imágenes, dividiéndolas en parches y procesándolas como secuencias, superando a menudo a las CNNs.

vision transformer arquitectura

Zero-shot learning

Capacidad de un modelo para responder a tareas sin ejemplos previos específicos.

generalizacion tareas