- Agente
- IA generativa que planifica y realiza acciones en otros sistemas para alcanzar un objetivo.
- Agent washing
- Presentar asistentes, chatbots o herramientas de automatización como agentes sin capacidades agénticas reales.
- Ley de IA (AI Act)
- Reglamento (UE) 2024/1689, la ley de la UE sobre IA, modificado por el Reglamento (UE) 2026/1744.
- Punto de partida
- El valor actual de la cifra en la que debe influir un proyecto de IA, acordado con finanzas antes de empezar el trabajo.
- Sesgo
- Injusticia sistemática en los resultados, a menudo aprendida de datos históricos.
- Modelo cerrado
- Un modelo que su proveedor ofrece solo como servicio.
- Contexto
- Los documentos, datos y la conversación que un modelo puede ver cuando responde.
- Deepfake
- Audio, imagen o vídeo generado por IA que imita a una persona real.
- Responsable del despliegue
- Según la Ley de IA, una organización que usa un sistema de IA bajo su propia autoridad.
- Evaluación
- Pruebas sistemáticas de la calidad de los resultados de un sistema de IA.
- Autonomía excesiva
- Un agente con más autonomía, permisos o acceso de los que necesita su tarea.
- Alternativa de respaldo
- Una alternativa probada, otro modelo o el proceso manual, para cuando un agente o un modelo no está disponible.
- Ajuste fino
- Entrenamiento adicional de un modelo con ejemplos concretos.
- Gateway
- Una capa entre sus aplicaciones y los modelos de IA que permite cambiar de modelo.
- IA generativa
- IA que crea texto, imágenes, código o sonido nuevos.
- Grounding
- Conectar un modelo con fuentes de confianza para que responda a partir de ellas (también RAG).
- Alucinación
- Un resultado falso presentado con seguridad por un modelo de IA.
- Alto riesgo
- Según la Ley de IA, usos como la selección de personal o la calificación crediticia que conllevan obligaciones estrictas.
- Humano en el circuito (human in the loop)
- Un diseño en el que una persona revisa o aprueba el resultado de la IA antes de que surta efecto.
- Ratio entre personas y agentes
- El equilibrio entre el trabajo que hacen los agentes y el que hacen las personas, fijado según dónde importan el contacto humano y el criterio.
- Gran modelo de lenguaje
- Un modelo de IA generativa entrenado con grandes cantidades de texto para predecir la siguiente palabra.
- Aprendizaje automático
- IA que aprende patrones a partir de ejemplos en lugar de seguir reglas escritas.
- Exposición observada
- El indicador de Anthropic que mide qué parte del trabajo de una ocupación cubre la IA en el uso real.
- Modelo de pesos abiertos
- Un modelo cuyos pesos entrenados pueden descargarse y ser ejecutados por otros.
- Prompt
- La instrucción o pregunta que se da a un modelo.
- Inyección de prompts
- Una entrada que cambia el comportamiento de un modelo de forma no prevista; indirecta cuando se esconde en contenido que lee el modelo.
- Proveedor
- Según la Ley de IA, una organización que desarrolla un sistema de IA y lo introduce en el mercado con su propio nombre.
- IA en la sombra
- IA que se usa en una organización al margen de cualquier política aprobada.
- Regla de parada
- Una condición, acordada de antemano, que obliga a detener un proyecto.
- Horizonte temporal
- La duración de las tareas que un agente de IA puede completar con una tasa de éxito determinada, en tiempo de trabajo humano.
- Token
- Un fragmento de palabra; la unidad con la que los modelos leen, escriben y cobran.
- Transformer
- El diseño de redes neuronales, publicado en 2017, en el que se basan los modelos de lenguaje actuales.
