Glosario de inteligencia artificial en español
Glosario de inteligencia artificial en español: términos clave explicados sin tecnicismos para profesionales.
Los 61 elementos de esta sección
Cada ficha explica para qué sirve, cuándo usarlo y qué alternativas tienes.
- Inteligencia Artificial (IA)
El campo de la informática dedicado a crear sistemas que realizan tareas que normalmente requieren inteligencia humana: comprender lenguaje, reconocer imágenes…
- Machine Learning (ML)
Una rama de la IA donde los sistemas aprenden de datos y experiencias en lugar de seguir reglas programadas manualmente. El sistema mejora solo con la exposici…
- Deep Learning (DL)
Una técnica avanzada de Machine Learning que usa redes de muchas capas de procesamiento ('profundas'). Es la base de la IA moderna: reconocimiento de voz, imág…
- Red Neuronal Artificial
El sistema matemático que imita (muy vagamente) la forma en que las neuronas del cerebro se conectan. Es la 'arquitectura' fundamental sobre la que se construy…
- Modelo de Lenguaje Grande (LLM)
La tecnología central de la IA actual. Una red neuronal entrenada con cantidades masivas de texto (libros, artículos, webs) que puede entender y generar lengua…
- GPT
Generative Pre-trained Transformer. La arquitectura tecnológica que usa OpenAI. 'Generativo' porque crea contenido, 'Pre-entrenado' porque aprendió antes de qu…
- Transformer
La arquitectura de red neuronal introducida en 2017 que cambió el enfoque dominante en IA. Permite procesar texto completo en paralelo y capturar relaciones en…
- Prompt
La instrucción, pregunta o texto que le das a la IA para obtener una respuesta. Es tu punto de entrada. La calidad de tu prompt determina en gran medida la cal…
- Prompt Engineering
El arte y la práctica de escribir instrucciones precisas para obtener los mejores resultados de la IA. Es comunicación estratégica: no hace falta saber program…
- Token
La unidad mínima con que la IA procesa el texto. Aproximadamente 1 token ≈ ¾ de una palabra en español. Los modelos tienen límites de tokens por conversación y…
- Ventana de Contexto (Context Window)
La cantidad máxima de texto que la IA puede 'recordar' y procesar en una sola conversación. Todo lo que entra dentro de esta ventana puede influir en la respue…
- Temperatura (Temperature)
Un parámetro que controla qué tan 'creativa' o 'predecible' es la respuesta de la IA. Temperatura baja (0.1-0.3): respuestas precisas, consistentes, más conser…
- Datos de Entrenamiento (Training Data)
Los textos, imágenes y datos con los que se 'educó' el modelo de IA antes de que lo uses. Su calidad y diversidad determinan las capacidades y limitaciones del…
- Embeddings (Representaciones vectoriales)
La forma en que la IA convierte palabras, frases o imágenes en listas de números para poder compararlos matemáticamente. Conceptos similares quedan 'cerca' en…
- Ajuste Fino (Fine-tuning)
Reentrenar un modelo de IA ya existente con datos específicos de tu empresa o sector para que aprenda tu terminología, tono de voz y conocimiento particular. E…
- Parámetros del modelo
El número que indica la 'capacidad' o tamaño de un modelo de IA. Se miden en millones o billones (GPT-4 tiene estimados ~1,7 billones de parámetros). Más parám…
- Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Técnica que conecta la IA a una base de documentos propia (tus PDFs, tu web, tu base de datos) para que busque información relevante antes de responder. La dif…
- Cadena de Pensamiento (Chain of Thought)
Técnica de prompting donde pides a la IA que 'piense en voz alta' paso a paso antes de dar la respuesta final. Mejora significativamente la calidad en problema…
- Zero-shot / Few-shot
Zero-shot: la IA realiza una tarea sin ningún ejemplo previo, solo con instrucciones. Few-shot: le das 2-5 ejemplos de cómo quieres el resultado antes de pedir…
- Guardrails (Barandillas de seguridad)
Los filtros, restricciones y políticas que los desarrolladores implementan en los modelos de IA para evitar respuestas dañinas, ilegales o inapropiadas. Cada e…
- Anclaje a fuentes (Grounding)
Conectar la IA a fuentes de información verificables y actualizadas (internet, documentos, bases de datos) para que sus respuestas sean más precisas y con meno…
- Base de datos vectorial (Vector Database)
Un tipo especial de base de datos diseñada para almacenar embeddings (representaciones numéricas de texto o imágenes) y buscar por similitud semántica en lugar…
- Custom Skills
Una skill es una carpeta de instrucciones y conocimiento especializado que un agente carga cuando la necesita: normalmente un archivo SKILL.md más los recursos…
- IA Generativa
La rama de la IA que crea contenido nuevo: texto, imágenes, audio, vídeo o código. Genera algo original a partir de los patrones que aprendió, más allá de busc…
- IA Multimodal
Una IA que puede trabajar con múltiples tipos de datos a la vez: texto, imágenes, audio y vídeo. La mayoría de los modelos avanzados actuales son multimodales.
- Modelo de Difusión (Diffusion Model)
La tecnología detrás de los generadores de imágenes como DALL-E, Midjourney y Stable Diffusion. Aprende a generar imágenes 'deshaciendo' el ruido de forma prog…
- Agente IA / IA Agéntica
Un sistema de IA que recibe un objetivo, decide por su cuenta qué pasos dar y usa herramientas que cambian algo fuera de la conversación, repitiendo ese ciclo…
- Modelo Base / Fundacional (Foundation Model)
Un modelo de IA de gran escala entrenado con datos masivos y diseñado para ser adaptable a múltiples tareas. GPT-4, Claude y Gemini son Foundation Models. Sirv…
- IA Agéntica con Memoria (Agente con memoria persistente)
Un agente de IA que recuerda el contexto y los aprendizajes entre sesiones. No empieza de cero en cada conversación: recuerda tus preferencias, proyectos anter…
- Arquitectura Multi-Agente (Multi-Agent System)
El término cubre dos arquitecturas distintas que conviene no confundir. En la primera, varios modelos razonan en paralelo sobre el mismo problema dentro de una…
- Effort Control
Control de esfuerzo cognitivo introducido por Anthropic en Claude Opus 4.8 (mayo 2026). Permite elegir la intensidad de razonamiento: Alto (verifica sus conclu…
- Dynamic Workflows
Sistema de arquitectura agéntica de Claude Code (mayo 2026) donde Claude planifica la tarea completa, lanza cientos de subagentes en paralelo para ejecutar sub…
- Proyecto Glasswing (Project Glasswing)
Iniciativa de ciberseguridad defensiva de Anthropic lanzada en mayo 2026, donde Claude Mythos Preview se usa para detectar vulnerabilidades zero-day en sistema…
- Claude Mythos
El modelo más capaz y más alineado del mundo según Anthropic (mayo 2026). Benchmarks del lanzamiento: SWE-bench Verified 93,9%, GPQA Diamond 94,6%, Terminal-Be…
- Mixture of Experts (MoE)
Arquitectura de red neuronal donde el modelo está dividido en múltiples 'expertos' especializados. Para cada tarea, solo se activan los expertos más relevantes…
- Perplexity Computer
Sistema en la nube de Perplexity, lanzado el 25 de febrero de 2026, que descompone un encargo complejo en tareas y crea subagentes para ejecutarlas: navegar we…
- API (Application Programming Interface)
El conjunto de reglas que permite integrar un modelo de IA en otras aplicaciones sin pasar por su interfaz visual. Los desarrolladores usan las APIs para const…
- Código Abierto (Open-source)
Modelos cuyo código fuente y 'pesos' (la esencia aprendida) son públicos y descargables. Cualquier empresa o programador puede instalarlos, modificarlos y ejec…
- Modelo vs. Interfaz
El modelo (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini) es el sistema de IA en sí. La interfaz (ChatGPT, Claude.ai, Gemini.com) es la aplicación con la que interactúas. Múltipl…
- Vibe Coding
Construir software describiendo en lenguaje natural lo que quieres, sin escribir código tradicional. La IA genera, ajusta y depura el código mientras tú descri…
- No-code / Low-code
Herramientas que permiten crear aplicaciones, automatizaciones y flujos de trabajo sin saber programar, usando interfaces visuales de arrastrar y soltar. Low-c…
- SaaS (Software as a Service)
Software que pagas como suscripción mensual o anual y al que accedes por internet, sin instalarlo en tu ordenador. La mayoría de herramientas de IA funcionan a…
- Latencia (Latency)
El tiempo que tarda la IA en empezar a responder y en completar su respuesta. Modelos más potentes tienden a ser más lentos. Los modelos de razonamiento (como…
- Alucinación (Hallucination)
Cuando una IA genera información incorrecta, inventada o directamente falsa con total confianza y naturalidad. Es una limitación estructural de cómo funcionan…
- Benchmark
Un conjunto estándar de pruebas y métricas para medir y comparar objetivamente el rendimiento de diferentes modelos de IA. Los más usados en 2026 son SWE-bench…
- Contaminación de Datos (Data Contamination)
El fenómeno por el que un modelo de IA ha visto durante su entrenamiento los datos de un benchmark, lo que infla artificialmente su puntuación sin que el model…
- Seguridad en IA (AI Safety)
El campo de investigación dedicado a garantizar que los sistemas de IA sean seguros, confiables y alineados con los valores humanos a medida que se vuelven más…
- Gobernanza de IA (AI Governance)
Las políticas, regulaciones, marcos éticos y procesos de auditoría que rigen cómo se desarrolla y se usa la IA en organizaciones y gobiernos. Incluye normativa…
- Privacidad de datos y GDPR
El Reglamento General de Protección de Datos europeo establece cómo se pueden usar y guardar datos personales, incluyendo en sistemas de IA. Relevante para dec…
- Sesgo en IA (AI Bias)
Tendencias sistemáticas en los outputs de la IA que pueden favorecer o perjudicar a ciertos grupos de personas, derivadas de sesgos presentes en los datos de e…
- Privacidad diferencial (Differential Privacy)
Una técnica matemática que permite entrenar modelos de IA con datos sensibles garantizando que el modelo no puede 'recordar' ni revelar información individual.…
- Intelligence Index
Métrica compuesta que mide la capacidad general de un modelo en un rango numérico único. Pondera benchmarks de razonamiento, código, matemáticas y comprensión.…
- AI Act (Reglamento (UE) 2024/1689)
El reglamento europeo que regula la inteligencia artificial. Clasifica los sistemas por riesgo, prohíbe unos pocos usos, impone requisitos duros a los de alto…
- Responsable del despliegue
Quien utiliza un sistema de IA bajo su autoridad en una actividad profesional. Es el papel que ocupa la mayoría de las empresas: usan herramientas de terceros…
- Proveedor
Quien desarrolla un sistema de IA, o lo comercializa bajo su propia marca. Soporta la mayor parte de las obligaciones del reglamento. El artículo 25 convierte…
- Alfabetización en materia de IA
La obligación del artículo 4: garantizar que quien usa o supervisa sistemas de IA en tu nombre tenga un nivel suficiente para entender qué hace la herramienta,…
- Obligaciones de transparencia
Las del artículo 50, exigibles desde el 2 de agosto de 2026. Un sistema que interactúa con personas tiene que decir que es una IA. El contenido sintético debe…
- Subagente
Otro agente que comparte el motor del agente principal pero trabaja con su propio contexto: recibe un encargo acotado, lo resuelve aparte y devuelve un resumen…
- Modo agente
El mismo producto cambia de comportamiento según el modo activo: en un momento contesta como un chat normal, sin decidir nada por su cuenta, y en el modo agent…
- Agent washing
El cambio de etiqueta de asistentes, automatizaciones de procesos y chatbots que empiezan a llamarse 'agentes' sin haber ganado capacidades agénticas de verdad…
- MCP (Model Context Protocol)
Un protocolo abierto que conecta un agente de IA con herramientas y fuentes de datos externas mediante un estándar común, en vez de que cada fabricante constru…
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Glosario de inteligencia artificial en español: términos clave explicados sin tecnicismos para profesionales.
Los 61 elementos de esta sección
Cada ficha explica para qué sirve, cuándo usarlo y qué alternativas tienes.
- Inteligencia Artificial (IA)
El campo de la informática dedicado a crear sistemas que realizan tareas que normalmente requieren inteligencia humana: comprender lenguaje, reconocer imágenes…
- Machine Learning (ML)
Una rama de la IA donde los sistemas aprenden de datos y experiencias en lugar de seguir reglas programadas manualmente. El sistema mejora solo con la exposici…
- Deep Learning (DL)
Una técnica avanzada de Machine Learning que usa redes de muchas capas de procesamiento ('profundas'). Es la base de la IA moderna: reconocimiento de voz, imág…
- Red Neuronal Artificial
El sistema matemático que imita (muy vagamente) la forma en que las neuronas del cerebro se conectan. Es la 'arquitectura' fundamental sobre la que se construy…
- Modelo de Lenguaje Grande (LLM)
La tecnología central de la IA actual. Una red neuronal entrenada con cantidades masivas de texto (libros, artículos, webs) que puede entender y generar lengua…
- GPT
Generative Pre-trained Transformer. La arquitectura tecnológica que usa OpenAI. 'Generativo' porque crea contenido, 'Pre-entrenado' porque aprendió antes de qu…
- Transformer
La arquitectura de red neuronal introducida en 2017 que cambió el enfoque dominante en IA. Permite procesar texto completo en paralelo y capturar relaciones en…
- Prompt
La instrucción, pregunta o texto que le das a la IA para obtener una respuesta. Es tu punto de entrada. La calidad de tu prompt determina en gran medida la cal…
- Prompt Engineering
El arte y la práctica de escribir instrucciones precisas para obtener los mejores resultados de la IA. Es comunicación estratégica: no hace falta saber program…
- Token
La unidad mínima con que la IA procesa el texto. Aproximadamente 1 token ≈ ¾ de una palabra en español. Los modelos tienen límites de tokens por conversación y…
- Ventana de Contexto (Context Window)
La cantidad máxima de texto que la IA puede 'recordar' y procesar en una sola conversación. Todo lo que entra dentro de esta ventana puede influir en la respue…
- Temperatura (Temperature)
Un parámetro que controla qué tan 'creativa' o 'predecible' es la respuesta de la IA. Temperatura baja (0.1-0.3): respuestas precisas, consistentes, más conser…
- Datos de Entrenamiento (Training Data)
Los textos, imágenes y datos con los que se 'educó' el modelo de IA antes de que lo uses. Su calidad y diversidad determinan las capacidades y limitaciones del…
- Embeddings (Representaciones vectoriales)
La forma en que la IA convierte palabras, frases o imágenes en listas de números para poder compararlos matemáticamente. Conceptos similares quedan 'cerca' en…
- Ajuste Fino (Fine-tuning)
Reentrenar un modelo de IA ya existente con datos específicos de tu empresa o sector para que aprenda tu terminología, tono de voz y conocimiento particular. E…
- Parámetros del modelo
El número que indica la 'capacidad' o tamaño de un modelo de IA. Se miden en millones o billones (GPT-4 tiene estimados ~1,7 billones de parámetros). Más parám…
- Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Técnica que conecta la IA a una base de documentos propia (tus PDFs, tu web, tu base de datos) para que busque información relevante antes de responder. La dif…
- Cadena de Pensamiento (Chain of Thought)
Técnica de prompting donde pides a la IA que 'piense en voz alta' paso a paso antes de dar la respuesta final. Mejora significativamente la calidad en problema…
- Zero-shot / Few-shot
Zero-shot: la IA realiza una tarea sin ningún ejemplo previo, solo con instrucciones. Few-shot: le das 2-5 ejemplos de cómo quieres el resultado antes de pedir…
- Guardrails (Barandillas de seguridad)
Los filtros, restricciones y políticas que los desarrolladores implementan en los modelos de IA para evitar respuestas dañinas, ilegales o inapropiadas. Cada e…
- Anclaje a fuentes (Grounding)
Conectar la IA a fuentes de información verificables y actualizadas (internet, documentos, bases de datos) para que sus respuestas sean más precisas y con meno…
- Base de datos vectorial (Vector Database)
Un tipo especial de base de datos diseñada para almacenar embeddings (representaciones numéricas de texto o imágenes) y buscar por similitud semántica en lugar…
- Custom Skills
Una skill es una carpeta de instrucciones y conocimiento especializado que un agente carga cuando la necesita: normalmente un archivo SKILL.md más los recursos…
- IA Generativa
La rama de la IA que crea contenido nuevo: texto, imágenes, audio, vídeo o código. Genera algo original a partir de los patrones que aprendió, más allá de busc…
- IA Multimodal
Una IA que puede trabajar con múltiples tipos de datos a la vez: texto, imágenes, audio y vídeo. La mayoría de los modelos avanzados actuales son multimodales.
- Modelo de Difusión (Diffusion Model)
La tecnología detrás de los generadores de imágenes como DALL-E, Midjourney y Stable Diffusion. Aprende a generar imágenes 'deshaciendo' el ruido de forma prog…
- Agente IA / IA Agéntica
Un sistema de IA que recibe un objetivo, decide por su cuenta qué pasos dar y usa herramientas que cambian algo fuera de la conversación, repitiendo ese ciclo…
- Modelo Base / Fundacional (Foundation Model)
Un modelo de IA de gran escala entrenado con datos masivos y diseñado para ser adaptable a múltiples tareas. GPT-4, Claude y Gemini son Foundation Models. Sirv…
- IA Agéntica con Memoria (Agente con memoria persistente)
Un agente de IA que recuerda el contexto y los aprendizajes entre sesiones. No empieza de cero en cada conversación: recuerda tus preferencias, proyectos anter…
- Arquitectura Multi-Agente (Multi-Agent System)
El término cubre dos arquitecturas distintas que conviene no confundir. En la primera, varios modelos razonan en paralelo sobre el mismo problema dentro de una…
- Effort Control
Control de esfuerzo cognitivo introducido por Anthropic en Claude Opus 4.8 (mayo 2026). Permite elegir la intensidad de razonamiento: Alto (verifica sus conclu…
- Dynamic Workflows
Sistema de arquitectura agéntica de Claude Code (mayo 2026) donde Claude planifica la tarea completa, lanza cientos de subagentes en paralelo para ejecutar sub…
- Proyecto Glasswing (Project Glasswing)
Iniciativa de ciberseguridad defensiva de Anthropic lanzada en mayo 2026, donde Claude Mythos Preview se usa para detectar vulnerabilidades zero-day en sistema…
- Claude Mythos
El modelo más capaz y más alineado del mundo según Anthropic (mayo 2026). Benchmarks del lanzamiento: SWE-bench Verified 93,9%, GPQA Diamond 94,6%, Terminal-Be…
- Mixture of Experts (MoE)
Arquitectura de red neuronal donde el modelo está dividido en múltiples 'expertos' especializados. Para cada tarea, solo se activan los expertos más relevantes…
- Perplexity Computer
Sistema en la nube de Perplexity, lanzado el 25 de febrero de 2026, que descompone un encargo complejo en tareas y crea subagentes para ejecutarlas: navegar we…
- API (Application Programming Interface)
El conjunto de reglas que permite integrar un modelo de IA en otras aplicaciones sin pasar por su interfaz visual. Los desarrolladores usan las APIs para const…
- Código Abierto (Open-source)
Modelos cuyo código fuente y 'pesos' (la esencia aprendida) son públicos y descargables. Cualquier empresa o programador puede instalarlos, modificarlos y ejec…
- Modelo vs. Interfaz
El modelo (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini) es el sistema de IA en sí. La interfaz (ChatGPT, Claude.ai, Gemini.com) es la aplicación con la que interactúas. Múltipl…
- Vibe Coding
Construir software describiendo en lenguaje natural lo que quieres, sin escribir código tradicional. La IA genera, ajusta y depura el código mientras tú descri…
- No-code / Low-code
Herramientas que permiten crear aplicaciones, automatizaciones y flujos de trabajo sin saber programar, usando interfaces visuales de arrastrar y soltar. Low-c…
- SaaS (Software as a Service)
Software que pagas como suscripción mensual o anual y al que accedes por internet, sin instalarlo en tu ordenador. La mayoría de herramientas de IA funcionan a…
- Latencia (Latency)
El tiempo que tarda la IA en empezar a responder y en completar su respuesta. Modelos más potentes tienden a ser más lentos. Los modelos de razonamiento (como…
- Alucinación (Hallucination)
Cuando una IA genera información incorrecta, inventada o directamente falsa con total confianza y naturalidad. Es una limitación estructural de cómo funcionan…
- Benchmark
Un conjunto estándar de pruebas y métricas para medir y comparar objetivamente el rendimiento de diferentes modelos de IA. Los más usados en 2026 son SWE-bench…
- Contaminación de Datos (Data Contamination)
El fenómeno por el que un modelo de IA ha visto durante su entrenamiento los datos de un benchmark, lo que infla artificialmente su puntuación sin que el model…
- Seguridad en IA (AI Safety)
El campo de investigación dedicado a garantizar que los sistemas de IA sean seguros, confiables y alineados con los valores humanos a medida que se vuelven más…
- Gobernanza de IA (AI Governance)
Las políticas, regulaciones, marcos éticos y procesos de auditoría que rigen cómo se desarrolla y se usa la IA en organizaciones y gobiernos. Incluye normativa…
- Privacidad de datos y GDPR
El Reglamento General de Protección de Datos europeo establece cómo se pueden usar y guardar datos personales, incluyendo en sistemas de IA. Relevante para dec…
- Sesgo en IA (AI Bias)
Tendencias sistemáticas en los outputs de la IA que pueden favorecer o perjudicar a ciertos grupos de personas, derivadas de sesgos presentes en los datos de e…
- Privacidad diferencial (Differential Privacy)
Una técnica matemática que permite entrenar modelos de IA con datos sensibles garantizando que el modelo no puede 'recordar' ni revelar información individual.…
- Intelligence Index
Métrica compuesta que mide la capacidad general de un modelo en un rango numérico único. Pondera benchmarks de razonamiento, código, matemáticas y comprensión.…
- AI Act (Reglamento (UE) 2024/1689)
El reglamento europeo que regula la inteligencia artificial. Clasifica los sistemas por riesgo, prohíbe unos pocos usos, impone requisitos duros a los de alto…
- Responsable del despliegue
Quien utiliza un sistema de IA bajo su autoridad en una actividad profesional. Es el papel que ocupa la mayoría de las empresas: usan herramientas de terceros…
- Proveedor
Quien desarrolla un sistema de IA, o lo comercializa bajo su propia marca. Soporta la mayor parte de las obligaciones del reglamento. El artículo 25 convierte…
- Alfabetización en materia de IA
La obligación del artículo 4: garantizar que quien usa o supervisa sistemas de IA en tu nombre tenga un nivel suficiente para entender qué hace la herramienta,…
- Obligaciones de transparencia
Las del artículo 50, exigibles desde el 2 de agosto de 2026. Un sistema que interactúa con personas tiene que decir que es una IA. El contenido sintético debe…
- Subagente
Otro agente que comparte el motor del agente principal pero trabaja con su propio contexto: recibe un encargo acotado, lo resuelve aparte y devuelve un resumen…
- Modo agente
El mismo producto cambia de comportamiento según el modo activo: en un momento contesta como un chat normal, sin decidir nada por su cuenta, y en el modo agent…
- Agent washing
El cambio de etiqueta de asistentes, automatizaciones de procesos y chatbots que empiezan a llamarse 'agentes' sin haber ganado capacidades agénticas de verdad…
- MCP (Model Context Protocol)
Un protocolo abierto que conecta un agente de IA con herramientas y fuentes de datos externas mediante un estándar común, en vez de que cada fabricante constru…