Glosario
Glosario de IA, en cristiano
28 términos de inteligencia artificial explicados de forma sencilla. Guárdalo para cuando una reseña o noticia se te atragante.
Agente de IA
Una IA que no solo responde, sino que actúa: encadena pasos, usa herramientas y completa tareas con poca supervisión. La gran tendencia de 2026.
Alucinación
Cuando un modelo inventa información que suena convincente pero es falsa. Por eso conviene verificar los datos importantes.
API
La vía para que otros programas usen un modelo de forma automática, sin pasar por su web. Permite conectar la IA a tus propias apps.
Benchmark
Una prueba estandarizada para medir y comparar el rendimiento de los modelos en tareas concretas (razonamiento, código, etc.).
Capa gratuita (free tier)
La versión gratis de una herramienta, normalmente con límites de uso. Útil para probar antes de pagar.
Chatbot
Una aplicación con la que conversas por texto (o voz). ChatGPT es un chatbot que usa un modelo por debajo.
Código abierto (open source)
Software cuyo código es público y puede usarse, modificarse y distribuirse libremente. En IA suele referirse a modelos de pesos abiertos.
Difusión
La técnica que usan muchos generadores de imágenes: parten de ruido aleatorio y lo van "limpiando" hasta formar la imagen que pediste.
Embedding
Una representación numérica de un texto (o imagen) que captura su significado. Permite a la IA "medir" cuánto se parecen dos cosas.
Entrenamiento
El proceso por el que un modelo "aprende": ajusta sus parámetros leyendo cantidades enormes de datos hasta que predice bien.
Fine-tuning (ajuste fino)
Reentrenar un modelo existente con tus propios datos para especializarlo en una tarea o un estilo concretos.
Freemium
Modelo de negocio que combina una versión gratuita con planes de pago que desbloquean más funciones o uso.
IA generativa
IA que genera contenido nuevo (texto, imágenes, audio, vídeo) en lugar de solo clasificar o buscar lo existente.
Inferencia
El momento en que usas un modelo ya entrenado para obtener una respuesta. Cada respuesta que te da es una inferencia.
LLM (modelo de lenguaje grande)
Un tipo de modelo entrenado con enormes cantidades de texto para entender y generar lenguaje. La base de chatbots como ChatGPT.
Modelo de IA
El "motor" de inteligencia, entrenado con grandes cantidades de datos. GPT, Claude o Gemini son modelos. Una app como ChatGPT usa un modelo por debajo.
Multimodal
Capacidad de entender y generar más de un tipo de contenido: texto, imagen, audio y/o vídeo.
Parámetros
Los "ajustes" internos que el modelo aprende durante el entrenamiento, medidos en miles de millones. Más parámetros suele implicar más capacidad, pero no es el único factor.
Pesos abiertos (open weights)
Cuando una empresa publica los parámetros de su modelo para que cualquiera lo ejecute o adapte. Es lo que hace "abierto" a un modelo como Llama o DeepSeek.
Prompt
La instrucción o pregunta que le das al modelo. Escribir buenos prompts es clave para obtener buenos resultados.
RAG (generación aumentada por recuperación)
Técnica para que el modelo consulte una base de documentos tuya antes de responder, dando respuestas más actualizadas y con menos alucinaciones.
Razonamiento
La capacidad de un modelo para resolver problemas paso a paso, con lógica, en lugar de responder a la primera.
Red neuronal
Un sistema inspirado en el cerebro, formado por capas de "neuronas" artificiales que aprenden patrones a partir de datos.
Sesgo (bias)
Tendencias injustas o desequilibradas que un modelo aprende de sus datos de entrenamiento. Un reto importante de la IA.
Temperatura
Un ajuste que controla cuánto "arriesga" el modelo al responder: baja = respuestas más predecibles; alta = más creativas y variadas.
Token
La unidad mínima de texto que procesa un modelo: aproximadamente un trozo de palabra. El precio de las APIs y los límites de longitud se miden en tokens.
Transformer
La arquitectura de red neuronal sobre la que se construyen la mayoría de los modelos de lenguaje actuales. La "T" de GPT.
Ventana de contexto
La cantidad de información (en tokens) que el modelo puede tener "en mente" a la vez. Cuanto mayor, más texto puede analizar de una sola vez.