- Agente
- IA generativa que planifica y realiza acciones en otros sistemas para alcanzar un objetivo.
- Agent washing
- Presentar asistentes, chatbots o herramientas de automatización como agentes sin capacidades agénticas reales.
- Ley de IA (AI Act)
- Reglamento (UE) 2024/1689, la ley de la UE sobre IA, modificado por el Reglamento (UE) 2026/1744.
- Alfabetización en IA
- Comprender la IA lo suficiente para valorar su uso, su valor y sus riesgos.
- Punto de partida
- Cifras actuales: el valor actual de la cifra en la que debe influir un proyecto de IA, acordado con finanzas antes de empezar el trabajo.
- Sesgo
- Injusticia sistemática en los resultados, a menudo aprendida de datos históricos.
- Modelo cerrado
- Un modelo que su proveedor ofrece solo como servicio.
- Contexto
- Los documentos, datos y la conversación que un modelo puede ver cuando responde.
- Deepfake
- Audio, imagen o vídeo generado por IA que imita a una persona real.
- Responsable del despliegue
- Según la Ley de IA, una organización que usa un sistema de IA bajo su propia autoridad.
- EBIT
- Beneficio antes de intereses e impuestos, una medida habitual del beneficio operativo.
- Evaluación
- Pruebas sistemáticas de la calidad de los resultados de un sistema de IA.
- Autonomía excesiva
- Un agente con más autonomía, permisos o acceso de los que necesita su tarea.
- Alternativa de respaldo
- Una alternativa probada, otro modelo o el proceso manual, para cuando un agente o un modelo no está disponible.
- Viabilidad
- Hasta qué punto es factible un caso de uso de IA: el estado de los datos, cuánto debe cambiar el proceso, las competencias disponibles y el riesgo que implica.
- Ajuste fino
- Entrenamiento adicional de un modelo con ejemplos concretos.
- Gateway
- Un único punto de control entre sus aplicaciones y los modelos de IA, que permite cambiar de modelo.
- IA generativa
- IA que crea texto, imágenes, código o sonido nuevos.
- Grounding
- Conectar un modelo con fuentes de confianza para que responda a partir de ellas. Una técnica habitual es la generación aumentada por recuperación (RAG).
- Alucinación
- Un resultado falso presentado con seguridad por un modelo de IA.
- Alto riesgo
- Según la Ley de IA, usos como la selección de personal o la calificación crediticia que conllevan obligaciones estrictas.
- Modelo radial (hub and spoke)
- Una forma de organizar la IA en la que un equipo central fija estándares, plataformas y controles, y las unidades de negocio desarrollan y usan la IA.
- Humano en el circuito (human in the loop)
- Un diseño en el que una persona revisa o aprueba el resultado de la IA antes de que surta efecto.
- Ratio entre personas y agentes
- El equilibrio entre el trabajo que hacen los agentes y el que hacen las personas, fijado según dónde importan el contacto humano y el criterio.
- Gran modelo de lenguaje
- Un modelo de IA generativa entrenado con grandes cantidades de texto para predecir la siguiente palabra.
- Mínimo privilegio
- Dar a un agente solo las herramientas, los datos y los permisos que necesita su tarea.
- Aprendizaje automático
- IA que aprende patrones a partir de ejemplos en lugar de seguir reglas escritas.
- Exposición observada
- El indicador de Anthropic que mide qué parte del trabajo de una ocupación cubre la IA en el uso real.
- Modelo de pesos abiertos
- Un modelo cuyos parámetros internos entrenados (pesos) pueden descargarse y ejecutarse en su propio entorno o con un socio de alojamiento.
- Modelo operativo
- La forma en que una empresa organiza su trabajo con IA, por ejemplo de forma centralizada, por unidad de negocio o con un modelo radial.
- Prompt
- La instrucción o pregunta que se da a un modelo.
- Inyección de prompts
- Una entrada que cambia el comportamiento de un modelo de forma no prevista; indirecta cuando se esconde en contenido que lee el modelo.
- Proveedor
- Según la Ley de IA, una organización que desarrolla un sistema de IA y lo introduce en el mercado con su propio nombre.
- IA en la sombra
- IA que se usa en una organización al margen de cualquier política aprobada.
- Regla de parada
- Una condición, acordada de antemano, que obliga a detener un proyecto.
- Horizonte temporal
- La duración de las tareas que un agente de IA puede completar con una tasa de éxito determinada, en tiempo de trabajo humano.
- Token
- Una palabra entera o un fragmento de palabra; la unidad con la que los modelos leen, escriben y cobran.
- Transformer
- El diseño de redes neuronales, publicado en 2017, en el que se basan los modelos de lenguaje actuales.
- Palanca de valor
- Una de las cuatro formas en que la IA crea valor: eficiencia, crecimiento, calidad o riesgo.
