La inteligencia artificial viene con su propio vocabulario, casi siempre en inglés. Aquí tienes las palabras que más vas a leer en noticias y en las apps, explicadas en una o dos frases. Guarda esta página: la iremos ampliando.
Lo básico
| Palabra |
Qué significa |
| Inteligencia artificial (IA) |
Sistemas que hacen tareas que asociamos con la inteligencia humana: entender, razonar, crear. En inglés, AI. |
| Aprendizaje automático |
La IA aprende a partir de ejemplos en vez de seguir reglas escritas a mano. En inglés, machine learning. |
| Aprendizaje profundo |
Aprendizaje automático con redes neuronales de muchas capas. Es la base de los chatbots actuales. En inglés, deep learning. |
| Red neuronal |
Un programa formado por capas de «neuronas» matemáticas que se pasan números entre sí. Se inspira, muy de lejos, en el cerebro. |
| Modelo |
El «cerebro» ya entrenado que hace las predicciones. GPT, Gemini y Claude son familias de modelos. |
| IA generativa |
IA que crea contenido nuevo: texto, imágenes, música o vídeo. |
Cómo se habla con una IA
| Palabra |
Qué significa |
| Chatbot |
Un programa con el que conversas por escrito o por voz, como ChatGPT o Gemini. |
| Prompt |
Lo que le escribes a la IA: tu pregunta o tu instrucción. Tienes trucos en cómo escribir buenos prompts. |
| Token |
El trocito de texto con el que trabaja el modelo. Puede ser una palabra o parte de una. Los precios y los límites se suelen medir en tokens. |
| Ventana de contexto |
Cuánto texto puede tener en cuenta a la vez: tu conversación, los documentos que le pasas… Si te pasas, «olvida» lo primero. |
| Instrucciones del sistema |
Reglas que se le dan al modelo antes de la conversación, por ejemplo el tono o lo que no debe hacer. |
| Multimodal |
Que entiende o crea varios tipos de contenido: texto, imágenes, audio, vídeo. |
Cómo se crea un modelo
| Palabra |
Qué significa |
| Entrenamiento |
El proceso en el que el modelo aprende de enormes cantidades de datos ajustando sus números. |
| Parámetros |
Los miles de millones de números que el modelo ajusta al aprender. Más parámetros no siempre significa mejor. |
| Datos de entrenamiento |
Los textos, imágenes o sonidos con los que aprende el modelo. |
| Ajuste fino |
Entrenar un poco más un modelo ya hecho para una tarea concreta. En inglés, fine-tuning. |
| Transformer |
El tipo de red neuronal en el que se basan casi todos los modelos de lenguaje desde 2017. |
| Atención |
La técnica que permite al modelo decidir qué palabras importan para entender cada otra. |
| Fecha de corte |
Hasta cuándo llegan los datos con los que aprendió el modelo. |
Lo que más vas a leer en las noticias
| Palabra |
Qué significa |
| Agente |
Una IA que no solo responde, sino que hace cosas por ti en varios pasos: buscar, rellenar formularios, programar… |
| Alucinación |
Una respuesta que suena correcta pero es falsa. Te explicamos por qué pasa en alucinaciones de la IA. |
| Modelo de frontera |
Los modelos más avanzados del momento de cada empresa, como Claude Fable 5.2 o Gemini 4 Argon. |
| Benchmark |
Una prueba estándar para comparar modelos, como un examen con la misma nota para todos. |
| Código abierto |
Modelos cuyos archivos se publican para que cualquiera los descargue y use, con las condiciones de su licencia. |
| Sesgo |
Cuando la IA trata de forma injusta a un grupo o repite prejuicios presentes en sus datos. |
¿Falta alguna?
Si has leído una palabra de IA que no entiendes y no está aquí, escríbenos a la dirección de nuestra página de contacto y la añadimos. Y si quieres entender cómo encaja todo, empieza por qué es la inteligencia artificial.
