Diccionario de IA

Diccionario de IA sin humo.

Las palabras que vas a oír cuando se habla de automatización e IA, explicadas en una línea. No necesitas saberlas todas. Para eso estoy yo.

Detrás de cada automatización hay muchas piezas. No necesitas saber qué es cada una: para eso estoy yo. Pero si te pica la curiosidad, toca cualquiera.

IA generativa / LLM
El «cerebro» que entiende y escribe texto, como ChatGPT o Claude.
Modelos grandes y pequeños
Los grandes razonan mejor; los pequeños son rápidos y baratos. Lo eficiente es usar cada uno donde toca.
Prompt
Las instrucciones que le das a la IA. Bien escritas, lo cambian todo.
API
La puerta por la que dos programas se hablan.
Webhook
Un aviso automático: «acaba de pasar algo».
JSON
El formato en el que viajan los datos entre apps.
MCP
Un enchufe estándar para conectar la IA con tus herramientas.
RAG
Que la IA responda con tus documentos, no con lo que recuerda.
Agente de IA
Una IA que no solo responde, sino que da pasos y usa herramientas.
Human-in-the-loop
El punto en el que una persona revisa antes de seguir.
Evals
Pruebas que comprueban que la IA responde bien, antes y después de cada cambio.
Inyección de prompts
Instrucciones escondidas en un correo o una web que intentan engañar a la IA.
Mínimo privilegio
Cada pieza accede solo a lo que necesita, nada más.

La IA

IA generativa / LLM: El «cerebro» que entiende y escribe texto, como ChatGPT o Claude.
Prompt: Las instrucciones que le das a la IA. Bien escritas, lo cambian todo.
Ventana de contexto: Cuánta información puede tener en cuenta la IA a la vez.
Context engineering: Elegir qué información ve la IA, no solo cómo se lo pides.
Tokens: Los trocitos de texto con los que lee la IA, y por los que se paga.
Alucinación: Cuando la IA se inventa algo con total seguridad.
Agente de IA: Una IA que no solo responde, sino que da pasos y usa herramientas.
RAG: Que la IA responda con tus documentos, no con lo que recuerda.
Embeddings y base vectorial: Cómo se ordena tu información para que la IA encuentre lo relevante.
Modelo de IA: Cada empresa (OpenAI, Anthropic, Google…) tiene varios, y cada uno destaca en algo: texto, código, imágenes, vídeo o investigación.
Modelos grandes y pequeños: Los grandes razonan mejor; los pequeños son rápidos y baratos. Lo eficiente es usar cada uno donde toca.
Jev: Una IA que no escribe: da la probabilidad de cada opción.
Coste por uso: La mayoría de modelos se paga por cada consulta. Con el modelo equivocado, a gran escala, la factura se dispara.
Multimodal: Una IA que entiende o crea más que texto: imágenes, audio o vídeo.
Deepfake: Un vídeo, una voz o una imagen falsos hechos con IA, cada vez más difíciles de distinguir.
Human-in-the-loop: El punto en el que una persona revisa antes de seguir.
Evals: Pruebas que comprueban que la IA responde bien, antes y después de cada cambio.
Fine-tuning: Entrenar un poco más un modelo para que aprenda tu estilo o tu tarea.
Modelos de razonamiento: Modelos que «piensan» paso a paso antes de responder. Más lentos, pero más fiables en lo difícil.
Temperatura: El botón que regula si la IA responde de forma creativa o predecible.
Prompt de sistema: Las instrucciones de fondo que un asistente sigue siempre, aunque no las veas.
Sesgo: Cuando la IA repite los prejuicios de los datos con los que aprendió.
Grounding: Atar las respuestas de la IA a fuentes reales que se puedan comprobar.
Few-shot: Darle a la IA unos pocos ejemplos para que pille el patrón.
Modelos abiertos (open source): Modelos que puedes descargar y usar por tu cuenta, como Llama o Mistral.
IA local: IA que funciona en tu ordenador o tu servidor: los datos no salen de casa.

Conectar herramientas

API: La puerta por la que dos programas se hablan.
Webhook: Un aviso automático: «acaba de pasar algo».
JSON: El formato en el que viajan los datos entre apps.
MCP: Un enchufe estándar para conectar la IA con tus herramientas.
OAuth: El «iniciar sesión con Google» que da permiso sin compartir contraseñas.
Disparador (trigger): Lo que pone en marcha un flujo: un correo, un formulario, una hora.
OCR: Leer el texto de fotos y PDF escaneados.
Low-code / no-code: Herramientas como n8n, Make o Zapier para montar flujos sin programarlo todo.
Python: El lenguaje de programación más usado en IA y en automatizaciones a medida.
Autoalojado (self-hosting): Instalar una herramienta en tu propio servidor en vez de usar su versión en la nube.
CRM: Donde viven tus clientes y contactos.
Dependencia de proveedor (vendor lock-in): Depender tanto de una herramienta que cambiar sale carísimo.

Datos y automatización

Flujo de trabajo (workflow): La cadena de pasos que sigue una automatización, de principio a fin.
RPA: «Robots» de software que hacen clic en pantallas como lo haría una persona.
Datos estructurados y no estructurados: Tablas por un lado; correos, PDF y audios por otro. Ahora la IA también lee los segundos.
Extracción de datos: Sacar lo útil de un documento: importes, fechas, nombres.
Clasificación: La IA ordena cosas en cajas: urgente o no, factura o presupuesto.
Transcripción: Pasar audios y reuniones a texto.
Chatbot: Un asistente que responde a clientes o al equipo a cualquier hora.
Fuente única de verdad: Un solo sitio donde vive la versión buena de cada dato.
Integración: Que dos herramientas compartan datos sin copiar y pegar.
Scraping: Recoger datos de páginas web de forma automática.
Base de datos: Donde vive la información ordenada: Airtable, Notion o una de toda la vida.
Texto a voz (text-to-speech): Convertir un texto en una voz que suena natural.
ETL: Extraer datos de un sitio, limpiarlos y llevarlos a otro.
Parsing: Desmontar un texto o archivo en partes que un programa entiende.

Seguridad

Claves API: La «llave» que da acceso a una herramienta. Se guarda bajo llave, nunca en un correo.
Gestor de secretos: La caja fuerte donde viven contraseñas y claves.
Mínimo privilegio: Cada pieza accede solo a lo que necesita, nada más.
2FA / MFA: Un segundo paso al iniciar sesión, como un código en el móvil.
SSO: Una sola cuenta de empresa para entrar en todas las herramientas.
Cifrado: Los datos viajan y se guardan ilegibles para quien no deba verlos.
Inyección de prompts: Instrucciones escondidas en un correo o una web que intentan engañar a la IA.
Fuga de datos: Información que acaba donde no debía.
IA en la sombra (shadow AI): Herramientas de IA que se usan sin que nadie las haya aprobado.
Registro de actividad: El historial de quién hizo qué y cuándo.
Anonimización: Quitar nombres y datos personales antes de pasárselos a la IA.
Datos alojados en la UE: Que tus datos se guarden en servidores europeos.
DPA (encargo de tratamiento): El contrato que obliga a un proveedor a cuidar tus datos.
Copia de seguridad: Para que un error no se lleve por delante tu trabajo.
Phishing con IA: Correos y llamadas falsas que, con IA, parecen mucho más reales.
Jailbreak: Trucos para que una IA se salte sus propias reglas.
Entorno de pruebas (sandbox): Una copia segura para probar cambios sin tocar los datos reales.
Marca de agua: Una señal oculta que delata que un texto, imagen o vídeo está hecho con IA.

Normas

RGPD: Las reglas sobre datos personales que toda automatización debe respetar.
Reglamento Europeo de IA (AI Act): La ley europea que marca cómo usar la IA con responsabilidad.
Alfabetización en IA: Saber lo suficiente sobre IA para usarla bien en tu trabajo. El AI Act pide a las empresas que la fomenten.
IA de alto riesgo: Usos que el AI Act vigila de cerca, como selección de personal, crédito o salud.
Transparencia: Avisar cuando alguien habla con una IA o ve contenido hecho con IA.
Política de uso de IA: Las normas de la empresa sobre qué IA usar y cómo.

Lo difícil no es cada pieza, sino saber cómo encajan.

Una automatización que funciona de verdad junta muchas de estas piezas. Elegir cuáles necesitas, cuáles sobran y cómo conectarlas para que no se rompa a la primera es justo mi trabajo. Y si te pica la curiosidad, te lo explico por el camino.

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