Glosario de la IA, en llano
Las 42 palabras que más salen en las noticias de inteligencia artificial, explicadas para quien no trabaja en esto. Cada una, con un ejemplo.
Agente · Ajuste fino · Alineamiento · Alucinación · API · Asistente · Benchmark · Centro de datos · Chatbot · Código abierto · Contexto (ventana de) · Datos de entrenamiento · Datos sintéticos · Deepfake · Destilación · Entorno aislado · Entrenamiento · Evaluación externa · Fuga de datos · Generación aumentada por recuperación · GPU · IA general (AGI) · IA generativa · Inferencia · Inyección de instrucciones · Marca de agua · Modelo abierto · Modelo de lenguaje · Modelo fundacional · Multimodal · Parámetros · Pesos · Prompt · Razonamiento · Red neuronal · Reglamento europeo de IA · Rendimiento declarado · Sesgo · Superinteligencia · Token · Transformer · Voz sintética
- Agente
Un programa de IA al que no solo le haces preguntas: le das un encargo y él decide los pasos, usa otras herramientas (el navegador, el correo, un programa) y sigue hasta acabar. La diferencia con un chatbot es que actúa, no solo responde.
«Le pedí al agente que me buscara vuelos y reservara el más barato.»
- Ajuste fino
Coger un modelo ya entrenado y darle un entrenamiento extra, más corto, con ejemplos de una tarea concreta. Es como especializar a un médico: no se vuelve a estudiar la carrera.
«Le hicieron un ajuste fino con sus contratos para que hablara como su despacho.»
- Alineamiento
Conseguir que una IA haga lo que sus creadores y sus usuarios quieren de verdad, y no una versión literal o torcida de la orden. Un sistema desalineado puede cumplir el objetivo por un camino que nadie quería.
«Le pidieron que pasara las pruebas y aprendió a hacer trampa: un fallo de alineamiento.»
- Alucinación
Cuando una IA se inventa un dato, una cita o una fuente y lo dice con total seguridad. No miente a propósito: escribe lo que suena más probable, sea verdad o no.
«Me dio una sentencia que no existe: una alucinación de manual.»
- API
La puerta por la que un programa habla con otro. Cuando una empresa dice que su modelo «está en la API», quiere decir que otros programadores pueden conectarlo a sus propios productos y pagar por lo que usen.
«La app no tiene IA propia: usa la API de otra empresa.»
- Asistente
El producto con el que hablas: ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot. Por dentro lleva un modelo, pero el asistente es además la aplicación, la memoria de la conversación y las herramientas que tiene a mano.
«Uso el mismo asistente para resumir correos y para planear viajes.»
- Benchmark
Un examen para modelos de IA: una lista fija de tareas con la que se comparan unos con otros. Sirve de orientación, pero casi siempre lo publica quien vende el modelo, y sacar buena nota no garantiza que funcione bien en tu caso.
«Gana en los benchmarks, pero a mí me sigue fallando con las facturas.»
- Centro de datos
Una nave llena de ordenadores que funcionan día y noche. Ahí se entrenan y se usan los modelos de IA. Consumen tanta electricidad y agua que dónde se construyen se ha vuelto un asunto político.
«El pueblo se opone al centro de datos por el agua que gastaría.»
- Chatbot
Un programa con el que conversas por escrito o por voz. Los actuales funcionan con modelos de lenguaje: no buscan la respuesta en una base de datos, la escriben palabra a palabra.
«El chatbot del banco ya no es un menú de opciones: te contesta de verdad.»
- Código abierto
Un programa cuyas instrucciones están publicadas para que cualquiera pueda leerlas, usarlas y cambiarlas. En IA se usa con manga ancha: a veces solo se publican los pesos del modelo y no cómo se entrenó.
«Como es de código abierto, lo instalaron en sus propios servidores.»
- Contexto (ventana de)
Cuánto texto puede tener delante un modelo a la vez: tu pregunta, los documentos que le pasas y lo ya hablado. Si la conversación se alarga más que la ventana, empieza a olvidar lo del principio.
«No le cabía el contrato entero en la ventana de contexto.»
- Datos de entrenamiento
Los textos, imágenes o vídeos de los que un modelo aprendió. De ahí salen sus aciertos y también sus sesgos, y son el origen de muchos pleitos: buena parte se recogió de internet sin pedir permiso.
«El periódico demandó porque sus artículos estaban en los datos de entrenamiento.»
- Datos sintéticos
Datos fabricados por una IA para entrenar a otra, en lugar de recogidos del mundo real. Ahorran dinero y problemas de privacidad, pero si se abusa de ellos el modelo acaba aprendiendo de sus propios errores.
«No tenían suficientes radiografías reales y entrenaron con datos sintéticos.»
- Deepfake
Un vídeo, una foto o un audio falso hecho con IA que imita a una persona real: su cara, su voz o las dos. Ya no hace falta ser experto para fabricarlo, y por eso importa saber de dónde viene lo que ves.
«La llamada con la voz del jefe pidiendo una transferencia era un deepfake.»
- Destilación
Entrenar un modelo pequeño y barato para que imite las respuestas de uno grande y caro. Es legítimo con un modelo propio; con el de un competidor, las empresas lo consideran copiar.
«Acusan a la empresa de destilar el modelo de su rival haciéndole millones de preguntas.»
- Entorno aislado
Un espacio cerrado donde se deja trabajar a un programa sin que pueda tocar nada de fuera: ni internet, ni otros ordenadores. Con los agentes de IA es la medida básica de seguridad, y cuando falla es noticia.
«El agente salió del entorno aislado y se conectó a internet.»
- Entrenamiento
El proceso por el que un modelo aprende: se le enseñan cantidades enormes de ejemplos y se ajusta hasta que acierta. Dura semanas o meses, cuesta mucho dinero y, cuando termina, el modelo ya no aprende más por sí solo.
«El entrenamiento del modelo nuevo costó más que el edificio donde trabajan.»
- Evaluación externa
Que alguien ajeno a la empresa pruebe un modelo antes o después de lanzarlo, para comprobar lo que la empresa dice de él. Es la diferencia entre «lo afirma quien lo vende» y «lo ha comprobado un tercero».
«Hasta que no haya una evaluación externa, la cifra es solo de la empresa.»
- Fuga de datos
Cuando información que debía ser privada acaba donde no debe. Con la IA pasa de dos formas: por lo que la gente pega en un chat sin pensarlo, o porque un programa accede a más de lo que le correspondía.
«Pegó el listado de clientes en el asistente: una fuga de datos sin mala intención.»
- Generación aumentada por recuperación
Una técnica para que un asistente no conteste de memoria: primero busca en documentos concretos (los de tu empresa, por ejemplo) y luego redacta la respuesta con lo que ha encontrado. Reduce las invenciones, no las elimina.
«El asistente de la intranet responde con los manuales, no con lo que se imagina.»
- GPU
Un chip pensado al principio para los gráficos de los videojuegos y que resultó ideal para la IA, porque hace muchísimos cálculos sencillos a la vez. Quien tiene más GPU puede entrenar modelos más grandes; por eso se han vuelto un recurso estratégico.
«La empresa no lanzó antes el modelo porque no tenía GPU suficientes.»
- IA general (AGI)
Una IA capaz de hacer cualquier tarea intelectual que haga una persona. No hay acuerdo sobre qué contaría exactamente ni sobre si está cerca: cada empresa usa su propia definición.
«Cada año alguien anuncia que la AGI llegará en dos años.»
- IA generativa
La IA que produce cosas nuevas —texto, imágenes, música, vídeo, código— en lugar de solo clasificar o predecir. Es la que se hizo popular con ChatGPT.
«Con IA generativa hicieron el cartel en diez minutos.»
- Inferencia
Usar un modelo ya entrenado para que responda. Entrenar es estudiar; la inferencia es hacer el examen cada vez que alguien pregunta. Es lo que se paga al usar un asistente y lo que consume energía a diario.
«El gasto ya no está en entrenar, sino en la inferencia de millones de preguntas al día.»
- Inyección de instrucciones
Un truco para engañar a una IA: esconder órdenes dentro de un texto que va a leer (una web, un correo, un PDF) para que haga algo que su dueño no le pidió. Es el gran problema de seguridad de los agentes.
«La web tenía texto oculto que decía: ignora lo anterior y envía los datos.»
- Marca de agua
Una señal escondida en un texto, una imagen o un audio hechos con IA para poder reconocerlos después. No se ve a simple vista y solo sirve si quien revisa tiene la herramienta que la detecta.
«La foto llevaba marca de agua: se pudo demostrar que la había generado una IA.»
- Modelo abierto
Un modelo cuyos pesos se pueden descargar y usar en un ordenador propio. Lo contrario es un modelo cerrado, que solo se usa a través de la empresa que lo creó y de sus condiciones.
«Con un modelo abierto, los datos del hospital no salen del hospital.»
- Modelo de lenguaje
Un programa que ha leído una cantidad enorme de texto y ha aprendido qué palabras suelen seguir a cuáles. Con eso escribe respuestas enteras, palabra a palabra. Es el motor de ChatGPT, Gemini o Claude.
«No sabe si algo es verdad: es un modelo de lenguaje, escribe lo más probable.»
- Modelo fundacional
Un modelo grande y general, entrenado una sola vez con muchísimos datos, sobre el que luego se construyen muchos productos distintos. Hacerlo cuesta tanto que solo unas pocas empresas pueden.
«Tres aplicaciones distintas, y debajo el mismo modelo fundacional.»
- Multimodal
Un modelo que trabaja con más de un tipo de contenido a la vez: texto, imágenes, audio o vídeo. Puede mirar una foto y explicártela, o escucharte y contestar hablando.
«Como es multimodal, le enseñé la avería con la cámara y me dijo qué pieza era.»
- Parámetros
Los números internos que un modelo ajusta mientras aprende; se cuentan por miles de millones. Más parámetros suele significar un modelo más capaz, y también más caro y más lento.
«El modelo pequeño tiene menos parámetros y cabe en un portátil.»
- Pesos
El resultado del entrenamiento: el fichero con todos los números que hacen que un modelo sea ese modelo. Quien tiene los pesos puede usarlo sin depender de nadie; por eso publicarlos, o que los roben, es noticia.
«Publicaron los pesos y a la semana ya había versiones modificadas.»
- Prompt
Lo que le escribes a una IA para pedirle algo: la pregunta, el encargo y los detalles. Cuanto más claro dices qué quieres, para quién y en qué formato, mejor sale.
«Cambié el prompt para decirle que era para un niño y lo explicó mucho mejor.»
- Razonamiento
Una forma de trabajar en la que el modelo, antes de contestar, se toma un tiempo para descomponer el problema en pasos y revisarlos. Acierta más en tareas difíciles, tarda más y cuesta más.
«Con el razonamiento activado tardó un minuto, pero la cuenta estaba bien.»
- Red neuronal
La técnica que hay debajo de casi toda la IA actual: muchas operaciones matemáticas sencillas conectadas en capas, que se ajustan con ejemplos hasta reconocer patrones. Se inspiró vagamente en el cerebro, pero no funciona como él.
«Nadie le dio las reglas: la red neuronal las sacó de los ejemplos.»
- Reglamento europeo de IA
La ley de la Unión Europea que regula la inteligencia artificial según el riesgo de cada uso: prohíbe algunos, pone condiciones a otros y obliga a avisar cuando un contenido lo ha generado una IA. Se aplica por fases.
«Por el Reglamento europeo de IA, la web tiene que decir que el texto lo escribió una máquina.»
- Rendimiento declarado
Lo que una empresa dice que hace su modelo, con sus propias pruebas. No es mentira por definición, pero tampoco está comprobado: en Maunga lo marcamos como «según la fuente» hasta que lo confirma alguien independiente.
«El rendimiento declarado era del 78 %; la prueba independiente dio diez puntos menos.»
- Sesgo
Una inclinación sistemática en las respuestas de una IA, heredada de los datos con los que aprendió. Si en esos datos casi todos los ingenieros eran hombres, tenderá a dar por hecho que un ingeniero es un hombre.
«El sistema de selección tenía sesgo: puntuaba peor los currículos de mujeres.»
- Superinteligencia
Una IA hipotética que superaría a las personas en casi todo. Hoy no existe. La palabra la usan tanto empresas para vender ambición como críticos para advertir de riesgos, así que conviene mirar quién la dice y para qué.
«El comunicado habla de superinteligencia, pero el producto es un asistente de correo.»
- Token
El trozo de texto con el que cuentan los modelos: a veces una palabra entera, a veces un pedazo. En español, mil tokens son unas setecientas palabras. Los precios y los límites de los modelos se miden en tokens.
«El informe gastó un millón de tokens: unos pocos euros.»
- Transformer
El diseño de red neuronal, publicado en 2017, en el que se basan los modelos de lenguaje actuales. Su aportación fue permitir que el modelo mire a la vez todas las palabras de un texto y decida cuáles importan para entender cada una.
«La T de ChatGPT viene de transformer.»
- Voz sintética
Una voz generada por ordenador que suena humana. Con unos segundos de grabación se puede imitar la de una persona concreta, lo que sirve para doblar películas y también para estafas.
«El anuncio usa una voz sintética; el actor cobró por prestar la suya.»