Glosario de IA

Los términos de inteligencia artificial que más se repiten, explicados en una frase sencilla y sin jerga innecesaria.

Actualizado: 3 de septiembre de 2026

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Agente de IA

Un sistema de IA que, además de responder, puede usar herramientas por su cuenta —navegar por internet, ejecutar código, rellenar un formulario— encadenando varios pasos para completar una tarea con supervisión mínima. Es la evolución de los chatbots tradicionales hacia sistemas que actúan, no solo responden.

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Alucinación

Cuando una IA genera información falsa o inventada con la misma seguridad y fluidez que usaría para un dato correcto. No es una mentira intencionada: es una limitación técnica del modelo, que no distingue entre lo que sabe con certeza y lo que solo le "suena" plausible.

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Chatbot

Un programa diseñado para mantener una conversación en lenguaje natural con una persona. Los chatbots actuales basados en modelos de lenguaje (Claude, ChatGPT, Gemini) pueden mantener conversaciones fluidas sobre casi cualquier tema, a diferencia de los chatbots antiguos, limitados a respuestas predefinidas.

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Deepfake

Contenido audiovisual (vídeo, audio o imagen) generado o manipulado con IA para hacer parecer que una persona real dijo o hizo algo que nunca ocurrió. Es una de las aplicaciones más delicadas de la IA generativa por su potencial para desinformar o suplantar identidades.

Entrenamiento (de un modelo)

El proceso mediante el cual una IA "aprende" a partir de enormes cantidades de datos de ejemplo (texto, imágenes, audio) antes de estar lista para usarse. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta internamente millones o billones de parámetros para mejorar su capacidad de predecir respuestas útiles.

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Fine-tuning (ajuste fino)

Un entrenamiento adicional y más específico que se aplica a un modelo ya entrenado, para especializarlo en una tarea o un estilo concreto (por ejemplo, responder siempre en un tono determinado, o dominar mejor un área técnica específica) sin tener que entrenarlo desde cero.

IA generativa

La familia de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo —texto, imágenes, audio o vídeo— a partir de lo aprendido durante su entrenamiento. Incluye los modelos de lenguaje como Claude o ChatGPT y los generadores de imagen como Midjourney.

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IA predictiva

La familia de IA centrada en estimar la probabilidad de un resultado a partir de datos históricos, en vez de generar contenido nuevo. Es la que usan bancos, aseguradoras o apps de mapas para calcular riesgos o estimar tiempos.

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LLM (modelo de lenguaje grande)

Siglas de "Large Language Model". Es el tipo de IA entrenada con grandes cantidades de texto para predecir y generar lenguaje de forma coherente. Claude, ChatGPT y Gemini son ejemplos de LLM, aunque cada uno tiene su propia arquitectura y entrenamiento.

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Machine learning (aprendizaje automático)

La rama de la inteligencia artificial en la que un sistema mejora su rendimiento en una tarea a partir de datos y ejemplos, en vez de seguir reglas programadas manualmente paso a paso. Es la base técnica sobre la que se construyen la mayoría de las IA actuales, incluidos los modelos de lenguaje.

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Multimodal

Se dice de una IA capaz de trabajar con distintos tipos de información a la vez —texto, imagen, audio— en una misma conversación, por ejemplo analizando una foto que le envías y respondiendo por escrito sobre su contenido, o generando una imagen a partir de una descripción de texto.

Open source (modelos abiertos)

Modelos de IA cuyo código, y en algunos casos los propios parámetros entrenados, se publican de forma abierta para que cualquiera pueda usarlos, estudiarlos o modificarlos, a diferencia de los modelos cerrados que solo se pueden usar a través de la aplicación o API de la empresa que los creó.

Parámetros

Los valores internos que un modelo de IA ajusta durante su entrenamiento para mejorar sus respuestas. Un modelo con más parámetros suele (aunque no siempre) tener mayor capacidad para captar matices complejos, a cambio de necesitar más potencia de cálculo para funcionar.

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Prompt

El texto que le escribes a una IA para pedirle algo: una pregunta, una instrucción o una tarea. La calidad y claridad del prompt influye directamente en la calidad de la respuesta que recibes.

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Prompt engineering

La práctica de diseñar y ajustar cuidadosamente los prompts que le das a una IA para conseguir mejores resultados, usando técnicas como dar ejemplos, especificar el formato de salida o pedir que actúe con un rol concreto.

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Role prompting

Una técnica de prompt engineering que consiste en pedirle a la IA que "actúe como" un tipo concreto de experto o perfil (un profesor, un editor, un abogado) para orientar el vocabulario, el enfoque y la estructura de su respuesta.

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Sesgo algorítmico

Cuando un sistema de IA reproduce o amplifica patrones injustos o poco representativos presentes en los datos con los que fue entrenado, dando respuestas que favorecen o perjudican sistemáticamente a ciertos grupos o situaciones sin que sea una decisión intencionada de nadie.

Token

La unidad mínima de texto que un modelo de lenguaje procesa internamente: puede ser una palabra completa, parte de una palabra o incluso un signo de puntuación. El modelo genera sus respuestas prediciendo un token detrás de otro, no la frase entera de golpe.

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Ventana de contexto

La cantidad máxima de texto (medida en tokens) que un modelo puede tener en cuenta a la vez en una conversación, incluyendo tanto tu mensaje actual como todo lo anterior. Si una conversación se alarga mucho, el contenido más antiguo puede quedar fuera de esa ventana y el modelo deja de tenerlo en cuenta.

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Visión por computador

La rama de la IA especializada en interpretar imágenes: reconocer una cara, detectar un objeto en una foto, leer una matrícula o analizar una radiografía como apoyo a un profesional. Se entrena de forma parecida a los modelos de lenguaje, pero con imágenes en vez de texto.

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