Las noticias sobre inteligencia artificial están llenas de palabras que parecen dar por hecho que ya sabes qué significan. En este glosario te explicamos los términos más habituales con lenguaje sencillo y un ejemplo para cada uno. Están ordenados de los más básicos a los más avanzados, así que puedes leerlo de corrido.
Lo básico
Inteligencia artificial (IA)
Programas capaces de realizar tareas que normalmente asociamos a la inteligencia humana: entender textos, reconocer imágenes, traducir o tomar decisiones. Ejemplo: el corrector que te sugiere la siguiente palabra en el móvil.
Aprendizaje automático (machine learning)
Forma de crear IA en la que el programa no sigue reglas escritas a mano, sino que aprende patrones a partir de muchos ejemplos. Ejemplo: un filtro de spam que ha "visto" millones de correos basura y aprende a reconocerlos.
Red neuronal
Estructura matemática inspirada (muy lejanamente) en las neuronas del cerebro. Está formada por capas de unidades conectadas que ajustan sus conexiones durante el aprendizaje. Es la base de casi toda la IA actual.
Modelo
El resultado de entrenar una red neuronal: el "cerebro" ya formado que responde a tus peticiones. Cuando se habla de GPT, Gemini, Claude o Llama, se está hablando de modelos (o familias de modelos).
Entrenamiento
El proceso de enseñar al modelo con enormes cantidades de datos. Requiere mucha potencia de cálculo y puede durar semanas o meses. Ejemplo: como estudiar durante años antes de un examen; después, responder es mucho más rápido.
Los asistentes de texto
Modelo de lenguaje grande (LLM)
Un modelo entrenado con enormes cantidades de texto para predecir qué palabra viene después. De esa habilidad sencilla surgen otras sorprendentes: resumir, traducir, programar o conversar. Los asistentes como ChatGPT funcionan sobre un LLM.
Prompt
La instrucción o pregunta que le escribes a la IA. Cuanto más clara y con más contexto, mejor respuesta. Tenemos una guía entera: cómo pedirle las cosas a la IA.
Token
La unidad en la que el modelo trocea el texto. No es exactamente una palabra: puede ser una palabra corta, una parte de una palabra o un signo. En español, como referencia, una palabra equivale a algo más de un token de media. Los límites y precios de muchos servicios se miden en tokens.
Ventana de contexto
La cantidad de texto que el modelo puede tener "en mente" a la vez en una conversación: tus mensajes, sus respuestas y los documentos que le pegues. Si la conversación es muy larga, puede "olvidar" lo del principio.
Alucinación
Cuando la IA se inventa algo y lo presenta con total seguridad: una cita, una ley, una fecha o un libro que no existe. Ocurre porque el modelo genera texto plausible, no consulta una base de datos de hechos. Por eso hay que comprobar siempre los datos importantes.
Sesgo
Tendencia del modelo a reproducir prejuicios o desequilibrios presentes en los datos con los que se entrenó. Ejemplo: asociar ciertas profesiones a un género concreto.
IA que crea cosas
IA generativa
IA capaz de crear contenido nuevo: texto, imágenes, música, vídeo o voz. Los asistentes de chat y los generadores de imágenes son IA generativa.
Modelo de difusión
Técnica usada por muchos generadores de imágenes. Parte de una imagen de "ruido" (como la nieve de una tele antigua) y la va limpiando paso a paso hasta formar lo que le has pedido. Más en crear imágenes con IA.
Multimodal
Modelo que entiende o genera varios tipos de contenido: texto, imágenes, audio, vídeo. Ejemplo: hacer una foto a la nevera y preguntar qué puedes cocinar.
Deepfake
Vídeo, imagen o audio falso, creado con IA, que imita a una persona real. Te contamos cómo identificarlos en cómo detectar imágenes y vídeos falsos.
Conceptos más avanzados
Agente
Una IA que no solo responde, sino que actúa: busca en internet, abre programas, rellena formularios o encadena varios pasos para completar una tarea. Ejemplo: pedirle que busque vuelos, compare precios y te haga una tabla.
Ajuste fino (fine-tuning)
Entrenar un poco más un modelo ya existente con datos específicos para especializarlo. Ejemplo: una empresa que adapta un modelo para responder sobre sus propios productos.
RAG (generación aumentada por recuperación)
Técnica en la que, antes de responder, el sistema busca información en documentos concretos (los de una empresa, una web, una base de datos) y la usa para contestar. Reduce las alucinaciones porque la respuesta se apoya en fuentes.
Código abierto / pesos abiertos
Modelos cuyos "pesos" (los números que forman el modelo entrenado) se publican para que cualquiera los descargue y use en su propio ordenador o servidor. Lo contrario son los modelos cerrados, a los que solo se accede a través del servicio de la empresa.
Inferencia
El momento en que el modelo ya entrenado responde a tu petición. Cada pregunta que haces es una inferencia. Es mucho más barata que el entrenamiento, pero, sumando millones de usuarios, consume mucha energía.
Tabla rápida
| Término | En una frase |
|---|---|
| Modelo | El "cerebro" entrenado que responde |
| Prompt | Lo que tú le pides |
| Token | Trocito de texto que procesa |
| Alucinación | Un dato inventado con seguridad |
| Multimodal | Entiende texto, imagen y audio |
| Agente | IA que hace tareas, no solo responde |
En resumen
No necesitas ser ingeniero para entender las noticias sobre IA. Con estos veinte términos puedes seguir casi cualquier conversación sobre el tema y, sobre todo, usar mejor las herramientas sabiendo cuáles son sus límites.
