Glosario de IA — todos los términos de Inteligencia Artificial
Definiciones directas, ejemplos prácticos para PYME y contexto que no encontrarás en la Wikipedia.
Proceso de optimización de contenidos digitales para que sean la respuesta directa elegida por asistentes de IA y motores de búsqueda conversacionales como ChatGPT o Perplexity.
Un sistema autónomo capaz de planificar tareas, utilizar herramientas externas y tomar decisiones para alcanzar un objetivo específico sin supervisión humana constante.
Capacidad de un modelo de IA para procesar solo las partes relevantes de una información, ignorando el ruido y enfocándose en las relaciones críticas entre los datos introducidos.
Técnica de interacción con modelos de lenguaje que los obliga a descomponer problemas complejos en pasos lógicos intermedios antes de presentar la respuesta final.
Proceso de fragmentación de documentos extensos en partes más pequeñas y coherentes para que los sistemas de IA puedan procesar, recuperar y cruzar información de forma precisa.
Capacidad máxima de información que un modelo de IA puede procesar de una sola vez antes de empezar a olvidar los detalles iniciales.
Métrica matemática que mide el grado de similitud entre dos ítems, como documentos o productos, basándose en la orientación de su significado numérico y no en su longitud.
Representación numérica del significado de un contenido que permite a los ordenadores medir la proximidad semántica entre diferentes conceptos, textos o imágenes.
Procesos sistemáticos y herramientas de medición para verificar si la salida de un modelo de IA es precisa, segura y útil para un caso de negocio específico.
Método de proporcionar algunos ejemplos de referencia en la petición a la IA para que aprenda a ejecutar una tarea específica sin necesidad de entrenamiento adicional.
Proceso de entrenar un modelo de IA preexistente con datos específicos para que este aprenda tareas, tonos de voz o terminologías propias de un nicho o empresa.
Capacidad de un modelo de IA para identificar que necesita una herramienta externa para realizar una tarea y generar el comando necesario para ejecutarla con datos estructurados.
Estrategia de optimización de contenidos para garantizar que una marca sea citada y recomendada por modelos de IA generativa y motores de búsqueda conversacionales.
Conjunto de reglas y restricciones aplicadas a modelos de IA para garantizar que las respuestas sean seguras, precisas, acordes al tono de voz de la empresa y libres de alucinaciones.
Fenómeno donde los modelos de IA generan información factualmente incorrecta o sin base en la realidad, presentándola con un tono de confianza excesivo y engañoso.
Algoritmo de organización de datos que permite encontrar rápidamente información similar en bases de datos de gran escala, funcionando como una red de 'atajos' inteligentes.
Combina la precisión de la coincidencia de palabras clave tradicionales con la comprensión semántica de la inteligencia artificial para optimizar la recuperación de información en bases de datos.
Modelos de inteligencia artificial entrenados en volúmenes masivos de texto para comprender, generar y procesar lenguaje humano con alta fluidez.
Técnica de entrenamiento eficiente que permite adaptar modelos de IA de gran escala a tareas específicas sin gastar fortunas en computación o tiempo.
Estándar abierto que permite conectar modelos de IA con fuentes de datos y herramientas externas de forma universal, sustituyendo integraciones personalizadas y aisladas.
Conjunto de prácticas que automatiza y estandariza el ciclo de vida de los modelos de IA, desde la fase de experimentación hasta el mantenimiento en producción con fiabilidad.
Capacidad de un sistema de IA para procesar y relacionar diferentes tipos de información, como texto, imagen, audio y vídeo, de forma simultánea e integrada.
Capacidad de comprender el estado interno de un sistema de IA mediante el análisis de los datos que genera, permitiendo identificar la causa raíz de los problemas en lugar de solo detectar fallos.
Tecnología que convierte diferentes tipos de documentos, como imágenes o PDFs escaneados, en datos editables y buscables por ordenador.
Proceso de estructurar instrucciones de entrada para modelos de IA generativa con el fin de obtener resultados más precisos, consistentes y útiles en tareas de negocio.
Técnica de manipulación donde un usuario inserta instrucciones maliciosas en un modelo de IA para eludir filtros de seguridad, ignorar reglas originales o extraer datos confidenciales.
Técnica que permite a un modelo de IA consultar documentos externos actualizados y privados antes de generar una respuesta, garantizando mayor precisión y reduciendo alucinaciones.
Componente de IA que reorganiza los resultados de una búsqueda para situar los más relevantes en la parte superior, corrigiendo las imprecisiones del motor de búsqueda inicial.
Proceso de entrenamiento que ajusta el comportamiento de un modelo de lenguaje a través del feedback de especialistas humanos para garantizar respuestas seguras, útiles y alineadas con intenciones reales.
La transición estratégica de la optimización para motores de búsqueda tradicionales (Google) hacia la visibilidad en sistemas de IA generativa y motores de respuesta (ChatGPT, Perplexity).
Garantiza que el modelo de IA responda en un formato técnico rígido y previsible, como JSON, en lugar de texto libre narrativo.
Información generada artificialmente por algoritmos o modelos de IA que replica las características estadísticas de datos reales sin exponer información sensible o privada.
Parámetro que controla el equilibrio entre la previsibilidad y la creatividad de las respuestas de un modelo de lenguaje, definiendo el nivel de aleatoriedad en la elección de las palabras.
La unidad mínima de procesamiento que los modelos de IA utilizan para leer y generar texto, correspondiendo generalmente a fragmentos de palabras o caracteres individuales.
Arquitectura de red neuronal basada en el mecanismo de atención, que procesa datos en paralelo e identifica relaciones complejas en secuencias de información de forma eficiente.