Glosario de Inteligencia Artificial

Un agente IA es un sistema basado en modelos de lenguaje que combina razonamiento, herramientas externas (búsqueda, código, APIs) y memoria para ejecutar tareas autónomamente, no solo responder.

El AI Act (Reglamento UE 2024/1689) es la primera regulación integral de IA del mundo, aplicable en la Unión Europea desde 2024. Clasifica los usos de IA por nivel de riesgo y establece obligaciones proporcionales, incluyendo la obligación de alfabetización en IA para todas las empresas que la usen.

Una alucinación es una respuesta de un modelo de IA que suena coherente y plausible pero contiene información falsa, inventada o no verificable. Es uno de los riesgos principales del uso profesional de la IA generativa.

Una API (Application Programming Interface) es la puerta de entrada técnica para que dos sistemas se comuniquen entre sí. Las APIs de IA (OpenAI, Anthropic, Google) permiten integrar modelos de IA en cualquier aplicación o flujo de trabajo, no solo usarlos vía chat.

La automatización no-code es la práctica de construir flujos automatizados que conectan aplicaciones y servicios mediante interfaces visuales, sin programar. Combinada con IA, permite a equipos no técnicos crear soluciones reales en horas, no en semanas.

El contexto es toda la información (prompt, documentos adjuntos, historial de conversación) que el modelo procesa para generar una respuesta. La ventana de contexto es el límite máximo de información que el modelo puede manejar en una sola petición, medido en tokens.

Copilot es el nombre que Microsoft usa para sus asistentes de IA integrados en sus productos (Microsoft 365, GitHub, Windows). Internamente usa modelos de OpenAI adaptados al contexto empresarial de Microsoft.

Un embedding es la representación numérica de un texto (o imagen, audio) en forma de vector de cientos o miles de números. Textos con significado parecido tienen embeddings parecidos, lo que permite búsquedas semánticas y comparaciones de significado.

Fine-tuning es el proceso de re-entrenar un modelo de IA preexistente con datos específicos de tu empresa o dominio para que se especialice en tareas concretas. Es más caro y técnico que el prompting, pero da resultados más estables para casos repetitivos.

FUNDAE (Fundación Estatal para la Formación en el Empleo) es la entidad pública española que gestiona el sistema de formación bonificada. Permite a las empresas recuperar hasta el 100% del coste de la formación de sus trabajadores mediante descuento directo en cotizaciones a la Seguridad Social.

La IA generativa es el conjunto de tecnologías de Inteligencia Artificial capaces de crear contenido nuevo (texto, imagen, audio, vídeo, código) en respuesta a una instrucción del usuario. ChatGPT, Claude, Gemini, DALL-E y Midjourney son ejemplos de IA generativa.

Un LLM o modelo de lenguaje grande es un sistema de IA entrenado con grandes cantidades de texto que aprende a predecir la siguiente palabra de una secuencia, lo que le permite generar texto coherente, responder preguntas, traducir y resumir.

Un modelo multimodal es un sistema de IA capaz de procesar y generar varios tipos de entrada (texto, imagen, audio, vídeo) de forma integrada en una sola conversación. GPT-4.5, Claude Opus y Gemini son multimodales en 2026.

Prompting es la disciplina de escribir instrucciones (prompts) a un modelo de IA para obtener respuestas útiles. La calidad del prompt determina en gran medida la calidad de la respuesta.

RAG es una técnica que conecta un modelo de IA con una base documental propia (manuales, normativa, contratos) para que sus respuestas se basen en esos documentos, no en el conocimiento generalista del modelo. Reduce drásticamente las alucinaciones.

Un token es la unidad mínima de texto que procesan los modelos de IA. Equivale aproximadamente a 0,75 palabras en español: un párrafo de 100 palabras son unos 130 tokens. Las APIs facturan por token consumido.