La inteligencia artificial tiene su propio vocabulario. Esta guía descompone los términos más comunes de forma simple y directa.
LLM (Large Language Model)
Un modelo de lenguaje grande. Es el tipo de IA que impulsa ChatGPT, Claude y Gemini. Se entrenan con enormes cantidades de texto de internet para aprender patrones del lenguaje humano y generar respuestas coherentes. Piensa en él como una IA que "habla" porque ha leído miles de millones de páginas.
Prompting
Es la instrucción que le das a una IA. Un buen prompting es la diferencia entre una respuesta útil y una respuesta genérica. Incluye contexto, formato deseado, ejemplos y restricciones. Es una habilidad que se aprende practicando y que se vuelve cada vez más importante.
Fine-tuning
Ajustar un modelo de IA ya entrenado con datos específicos para que se especialice en una tarea concreta. Es como tomar a alguien que sabe mucho de todo y entrenarlo para que sea experto en un área particular. Las empresas lo usan para adaptar modelos a su sector.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Retrieval-Augmented Generation. Combina la generación de texto de una IA con la capacidad de buscar información en bases de datos o documentos propios. Permite que la IA responda con información actualizada y específica de tu empresa sin reentrenar el modelo. Es la base de los chatbots corporativos.
AGI (Artificial General Intelligence)
Inteligencia Artificial General. Sería una IA capaz de realizar cualquier tarea intelectual que un humano puede hacer. No existe todavía. Los sistemas actuales son "IA estrecha": buenos en tareas específicas pero no en todas. Es el objetivo a largo plazo del campo.
Otros términos útiles
Embeddings — Representaciones numéricas de texto que permiten a las IA entender similitudes semánticas. Hallucination — Cuando una IA genera información falsa con apariencia de verdad. Token — La unidad básica en que una IA divide el texto para procesarlo.