Entiende la jerga de la inteligencia artificial sin volverte loco
La inteligencia artificial (IA) está en todas partes: en nuestras apps, en el trabajo, en los titulares… y ahora también en nuestras conversaciones cotidianas. Pero con tantos términos técnicos dando vueltas, es fácil perderse entre palabras como modelo, prompt, token o fine-tuning.
Este glosario está pensado para personas reales, sin necesidad de formación técnica. Una guía simple y directa para que puedas entender de qué hablan cuando hablan de IA (y que no te tomen por sorpresa en la próxima reunión).
🧠 Términos clave de IA, explicados sin jerga
🤖 Inteligencia Artificial (IA)
Es la capacidad de una máquina para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como razonar, aprender o entender lenguaje.
🧱 Modelo
Es el “cerebro” de la IA. Aprende patrones a partir de datos para poder generar respuestas, hacer predicciones o analizar información.
Ejemplo: GPT-4o es un modelo de lenguaje entrenado para comprender y generar texto.
💬 Prompt
Es la instrucción que le das a la IA para que haga algo. Puede ser una pregunta, una orden o una descripción.
Ejemplo: “Escribe un resumen de este artículo en 5 frases.”
🔠 Token
Una unidad de texto que puede ser una palabra, parte de una palabra o un símbolo. Las IA procesan texto en tokens, no en frases completas.
Ejemplo: “Hola, mundo” = 3 tokens.
🎯 Entrenamiento
Es el proceso mediante el cual se enseña a un modelo a reconocer patrones, usando millones (o billones) de ejemplos.
🧪 Fine-tuning
Es el ajuste fino de un modelo ya entrenado, usando datos específicos para especializarlo en una tarea concreta.
Ejemplo: ajustar un modelo general para que sepa responder solo sobre leyes de un país.
📚 Dataset
El conjunto de datos que se usa para entrenar o probar una IA. Puede incluir texto, imágenes, sonidos, etc.
🌐 IA Generativa
Tipo de IA capaz de crear contenido nuevo: textos, imágenes, música, código… A diferencia de solo analizar, genera cosas nuevas.
Ejemplo: ChatGPT genera texto, DALL·E genera imágenes.
🖼️ Multimodal
Una IA que entiende varios tipos de información: texto, imagen, audio, video. GPT-4o, por ejemplo, es multimodal.
👥 Entrenamiento Supervisado vs No Supervisado
- Supervisado: se entrena con datos y sus respuestas correctas (como una prueba con clave).
- No supervisado: se entrena con datos sin etiquetas, buscando patrones por sí mismo.
🤝 API
Interfaz que permite que una IA se conecte con otras apps o servicios. Si usas IA desde Notion o Zapier, estás usando su API.
💾 Memoria
Capacidad de una IA para recordar información durante una conversación (o entre sesiones, si está habilitado). No todas las IA tienen memoria.
🧠 Red neuronal
Una estructura matemática inspirada en el cerebro humano. Es la base de cómo “piensan” muchos modelos de IA modernos.
🧭 Bonus: Términos comunes en el día a día
| Término | ¿Qué significa? |
|---|---|
| Chatbot | Programa que conversa con humanos por texto o voz. |
| Bias (sesgo) | Distorsiones en el modelo causadas por datos desequilibrados. |
| Overfitting | Cuando una IA se adapta demasiado a su entrenamiento y falla con nuevos datos. |
| Latencia | Tiempo que tarda en responder la IA. |
| Tokenización | El proceso de dividir el texto en partes que la IA puede entender. |
✅ Conclusión
Hablar de IA no tiene por qué ser intimidante. Con este glosario, ya tienes una base clara para entender (y usar) muchos de los conceptos que suenan a “técnicos”, pero que en realidad se pueden explicar con lógica cotidiana.
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