Glosario A–Z

Glosario de IA

47 términos explicados en lenguaje normal. Toca cualquiera para ver ejemplos y términos relacionados.

Agente de IA: Sistema de IA que no solo responde, sino que da pasos por su cuenta para completar una tarea: buscar en la web, rellenar un formulario, usar otras aplicaciones. Conviene supervisarlo, porque puede equivocarse al actuar.
Ajuste fino (fine-tuning): Entrenamiento adicional de un modelo ya existente con ejemplos concretos para especializarlo en una tarea o un estilo.
Alfabetización en IA: Conocimientos básicos para usar la IA con criterio: qué puede hacer, sus límites y sus riesgos. El Reglamento europeo de IA la exige al personal de quienes despliegan sistemas de IA (art. 4).
Alucinación: Cuando una IA presenta como cierta una información inventada o incorrecta, a menudo con total seguridad. Por eso hay que comprobar datos, cifras y citas.
API: Puerta de acceso para que un programa use los servicios de otro. Las empresas de IA venden el acceso a sus modelos por API para que otras apps los integren.
ATS (sistema de seguimiento de candidaturas): Programa que usan algunas empresas para recibir, ordenar y filtrar currículos. Un CV claro y con el vocabulario de la oferta es más fácil de procesar.
Buscador con IA: Herramienta que responde a tu pregunta con un texto redactado y enlaces a las páginas de donde saca cada dato, en lugar de una simple lista de resultados.
Chat temporal: Modo de conversación que no se guarda en tu historial ni se usa para entrenar modelos. En ChatGPT, OpenAI puede conservar una copia hasta 30 días por seguridad.
Chatbot: Programa con el que conversas por escrito o por voz. Los chatbots actuales, como ChatGPT o Gemini, funcionan con modelos de lenguaje.
Clave de API: Código secreto que identifica tu cuenta ante un servicio de IA para usarlo desde otros programas. Quien la tenga puede gastar a tu nombre: no la compartas.
Código abierto: Software cuyo código fuente es público y se puede consultar, modificar y compartir según su licencia. En IA también se habla de «pesos abiertos»: modelos que se pueden descargar y ejecutar.
Credenciales de contenido (C2PA): Estándar abierto que añade a una imagen o vídeo información verificable sobre su origen, por ejemplo si se generó o editó con IA.
Cuantización: Técnica que reduce la precisión de los números de un modelo para que ocupe menos memoria y funcione en equipos más modestos, a cambio de perder algo de calidad.
Deepfake: Imagen, audio o vídeo generado o manipulado con IA para que parezca real, por ejemplo poniendo palabras en boca de alguien. El Reglamento europeo de IA obliga a identificarlos como contenido artificial.
Embedding (vector semántico): Forma de representar un texto como una lista de números de manera que los textos con significado parecido queden cerca. Se usa para buscar por significado y no solo por palabras.
Entrenamiento: Proceso con el que un modelo aprende a partir de grandes cantidades de datos. Muchos servicios permiten desactivar que tus conversaciones se usen para ello.
Flujo de trabajo (workflow): Conjunto de nodos conectados que definen paso a paso cómo se genera un resultado. Se puede guardar como archivo y reutilizar.
GPT: Siglas de «Generative Pre-trained Transformer», la familia de modelos de OpenAI que usa ChatGPT. En octubre de 2026 la versión más reciente en ChatGPT es GPT-6.
Habilidad (skill): Paquete de instrucciones y recursos que enseña a un agente a hacer una tarea concreta de forma repetible.
IA generativa: Tipo de inteligencia artificial que crea contenido nuevo (texto, imágenes, audio, vídeo o código) a partir de una petición.
Inferencia: El momento en que un modelo ya entrenado se usa para responder. Cada respuesta que te da un chatbot es una inferencia y tiene un coste de cálculo.
Instrucciones de sistema: Indicaciones fijas que se dan a un asistente antes de la conversación para marcar su papel, su tono o sus límites. Muchas apps permiten añadir instrucciones personalizadas.
Investigación profunda: Función de algunos asistentes que busca y lee muchas fuentes durante varios minutos y entrega un informe con citas. Ahorra tiempo, pero hay que comprobar las fuentes.
Inyección de prompts: Ataque en el que un texto que la IA lee (una web, un correo, un documento) esconde instrucciones para que haga algo que el usuario no ha pedido. Es un riesgo especial en los agentes.
LLM (modelo de lenguaje grande): Modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto para predecir y generar lenguaje. Es el «motor» de los chatbots como ChatGPT, Gemini o Claude.
Marca de agua de IA: Señal, visible o invisible, que se incrusta en un contenido generado por IA para poder identificarlo después.
MCP (Model Context Protocol): Estándar abierto para conectar aplicaciones de IA con herramientas y datos externos, como archivos, calendarios o bases de datos. Su web lo compara con un puerto USB-C para la IA.
Memoria: Función de algunos asistentes que guarda datos sobre ti entre conversaciones para personalizar las respuestas. Se puede revisar y desactivar en los ajustes.
Modelo de razonamiento: Modelo que dedica más tiempo a «pensar» antes de responder, descomponiendo el problema en pasos. Suele acertar más en tareas complejas, a cambio de tardar algo más.
Modelo local: Modelo de IA que se ejecuta en tu propio ordenador o móvil, sin enviar tus datos a internet. Suele ser menos potente que los modelos en la nube.
Multimodal: Capacidad de un modelo para entender o generar varios tipos de contenido: texto, imágenes, audio o vídeo.
Nodo: En programas como ComfyUI, cada una de las cajas del lienzo que realiza una sola tarea: cargar un modelo, escribir la descripción, generar o guardar la imagen.
Parámetros: Los valores internos que un modelo aprende durante el entrenamiento. Se cuentan en miles de millones; más parámetros no significa siempre mejores respuestas.
Pasarela (gateway): Programa intermedio que conecta tus apps de mensajería u otros canales con un agente de IA y controla quién puede hablar con él.
Pesos abiertos: Modelo de IA cuyos parámetros entrenados se publican para que cualquiera pueda descargarlo y ejecutarlo. No siempre incluye los datos ni el código de entrenamiento.
Prompt: La instrucción o petición que escribes a una IA. Un buen prompt incluye contexto, tarea, formato y tono.
RAG (generación aumentada por recuperación): Técnica en la que la IA primero busca información en unos documentos concretos y después responde apoyándose en ellos. Reduce, pero no elimina, las invenciones.
Reglamento europeo de IA: Reglamento (UE) 2024/1689, la primera ley general sobre inteligencia artificial. Clasifica los sistemas por nivel de riesgo e impone obligaciones de transparencia, como identificar los deepfakes.
RGPD: Reglamento General de Protección de Datos de la UE (2016/679). Regula cómo se tratan los datos personales y te da derechos como el de acceso o el de supresión.
Sandbox (entorno aislado): Espacio separado del resto del sistema donde un programa o un agente puede ejecutar acciones sin tocar tus archivos ni tu equipo.
Sesgo: Tendencia de un modelo a dar respuestas desequilibradas o injustas, a menudo heredadas de los datos con los que se entrenó.
Sistema de IA de alto riesgo: Categoría del Reglamento europeo de IA para usos que pueden afectar a derechos de las personas, como evaluar a estudiantes o seleccionar personal. Tienen obligaciones más estrictas.
Texto a imagen: Modelos que crean una imagen a partir de una descripción escrita. Los principales asistentes incluyen esta función con límites en sus planes gratuitos.
Token: Trocito de texto (una palabra o parte de ella) con el que trabajan los modelos. Los límites y los precios de la IA se miden en tokens.
Ventana de contexto: Cantidad de texto (medida en tokens) que un modelo puede tener en cuenta a la vez: tu conversación, los documentos que adjuntas y su respuesta.
Verificación: Comprobar en una fuente fiable (web oficial, organismo público, documento original) lo que te dice una IA antes de usarlo.
VRAM (memoria de vídeo): Memoria de la tarjeta gráfica. Para ejecutar modelos de IA en local, cuanto más modelo cabe en la VRAM, más rápido responde.