Glosario visual de IA
De token a agentes: conceptos cortos, ejemplos y conexiones para entender la arquitectura sin tragarte un manual entero.
Modelo fundacional
Modelo entrenado a gran escala que puede adaptarse a muchas tareas posteriores.
LLM
Modelo de lenguaje grande que predice y genera secuencias de tokens a partir del contexto.
Token
Unidad de texto que procesa un modelo; no equivale exactamente a una palabra.
Ventana de contexto
Cantidad máxima de información que el modelo puede considerar en una interacción.
Prompt
Instrucción y contexto que entregas a un modelo para orientar su salida.
System prompt
Instrucciones de nivel superior que fijan comportamiento, límites y rol de una aplicación basada en modelos.
Alucinación
Salida plausible pero falsa o no respaldada por la evidencia disponible.
Grounding
Anclaje de una respuesta en datos, documentos o herramientas externas verificables.
Temperature
Parámetro que modifica la aleatoriedad de la generación cuando el proveedor lo expone.
Top-p
Muestreo que limita la selección a un conjunto acumulado de tokens probables.
Embedding
Vector numérico que representa significado o características para comparar similitud.
Base vectorial
Sistema que almacena vectores y permite recuperar elementos cercanos por similitud.
RAG
Patrón que recupera información externa relevante y la incorpora al contexto antes de generar.
Chunk
Fragmento en que se divide una fuente para indexarla, recuperarla o procesarla.
Chunking
Estrategia para decidir cómo dividir documentos sin romper significado ni contexto.
Reranking
Segunda fase que reordena resultados recuperados usando un modelo o criterio más preciso.
Búsqueda híbrida
Combinación de búsqueda léxica y semántica para aprovechar coincidencia exacta y significado.
Fine-tuning
Ajuste adicional de parámetros de un modelo con ejemplos específicos para cambiar comportamiento o estilo.
Distillation
Proceso para transferir capacidades de un modelo mayor a otro más pequeño o barato.
Quantization
Reducción de precisión numérica para disminuir memoria y acelerar inferencia, con posibles pérdidas.
Mixture of Experts
Arquitectura donde sólo parte de los expertos internos se activa para cada entrada.
Multimodal
Capacidad de procesar o generar más de una modalidad: texto, imagen, audio o vídeo.
Modelo de razonamiento
Modelo optimizado para resolver tareas que requieren varios pasos de inferencia y verificación.
Inferencia
Ejecución de un modelo ya entrenado para producir una salida.
Latencia
Tiempo que transcurre entre la solicitud y la respuesta o primera salida útil.
Throughput
Cantidad de trabajo que un sistema procesa por unidad de tiempo.
Batch inference
Procesamiento agrupado y no interactivo de muchas solicitudes.
Prompt caching
Reutilización de partes repetidas del contexto para reducir tiempo o coste cuando el proveedor lo permite.
Agente
Sistema que combina modelo, estado y herramientas para perseguir un objetivo mediante acciones controladas.
Tool calling
Mecanismo para que un modelo solicite ejecutar una herramienta estructurada.
Function calling
Forma estructurada de producir argumentos para funciones definidas por la aplicación.
MCP
Protocolo para conectar modelos y agentes con herramientas, recursos y contexto mediante una interfaz común.
Orquestación
Coordinación de modelos, herramientas, reglas, estado y pasos de un workflow.
Memoria de agente
Estado persistente o resumido que permite conservar información útil entre pasos o sesiones.
Human in the loop
Diseño donde una persona revisa, aprueba o corrige pasos críticos.
Guardrail
Control técnico o de producto que limita entradas, salidas o acciones de un sistema.
Prompt injection
Ataque o contenido que intenta alterar las instrucciones del sistema mediante datos que el modelo lee.
Jailbreak
Intento de eludir restricciones de un modelo mediante instrucciones manipuladas o encadenadas.
Exfiltración de datos
Salida no autorizada de información sensible hacia un usuario, herramienta o sistema externo.
Sandbox
Entorno aislado que limita lo que un proceso o herramienta puede tocar.
Mínimo privilegio
Principio de conceder sólo permisos estrictamente necesarios.
Red teaming
Pruebas adversariales para descubrir fallos, abusos y rutas inesperadas antes o durante producción.
Eval
Prueba repetible para medir la calidad de un sistema con criterios definidos.
Benchmark
Conjunto de tareas y métricas usado para comparar capacidades de sistemas.
Golden set
Conjunto pequeño pero fiable de casos representativos con resultado o criterio esperado.
LLM as judge
Uso de un modelo para puntuar o comparar salidas siguiendo una rúbrica.
Precisión
Proporción de positivos predichos que realmente son correctos.
Recall
Proporción de positivos reales que el sistema consigue encontrar.
Matriz de confusión
Tabla de verdaderos/falsos positivos y negativos de un clasificador.
Structured output
Salida que sigue una estructura validable en lugar de texto libre.
JSON Schema
Especificación declarativa para describir y validar la forma de datos JSON.
Búsqueda semántica
Recuperación basada en significado, no sólo coincidencia literal.
Clasificación
Asignación de una entrada a una o varias categorías.
Extracción
Conversión de contenido no estructurado en campos o entidades concretas.
Summarization
Compresión de información manteniendo los puntos esenciales para un objetivo.
Speech to text
Conversión de audio hablado en texto.
Text to speech
Generación de voz a partir de texto.
OCR
Reconocimiento de caracteres desde imágenes o documentos escaneados.
Vision-language model
Modelo capaz de relacionar contenido visual con lenguaje.
Diffusion
Familia de técnicas generativas que aprende a crear datos revirtiendo un proceso de ruido.
Seed
Valor inicial que ayuda a reproducir o variar una generación cuando el sistema lo permite.
Inpainting
Edición generativa de una región concreta de una imagen.
Outpainting
Extensión generativa del lienzo más allá de sus bordes originales.
Copilot
Asistente que propone o ejecuta acciones junto a una persona que conserva el control.
Automatización
Ejecución repetible de pasos según reglas, eventos o workflows, con o sin modelos.
Workflow
Secuencia explícita de pasos, decisiones y herramientas para conseguir un resultado.
Observabilidad
Capacidad de entender qué ocurre en producción mediante métricas, logs y trazas.
Tracing
Registro encadenado de pasos y llamadas que permite reconstruir una ejecución.
Rate limit
Límite de solicitudes o consumo permitido en un intervalo.
Retry
Reintento controlado de una operación tras un fallo transitorio.
Fallback
Alternativa utilizada cuando la opción principal falla o no cumple requisitos.
Idempotencia
Propiedad que permite repetir una operación sin producir efectos duplicados.
PII
Información que identifica o puede vincularse a una persona.
Retención de datos
Tiempo y condiciones bajo las que un proveedor o sistema conserva datos.
Residencia de datos
Ubicación geográfica donde se almacenan o procesan determinados datos.
Datos sintéticos
Datos generados artificialmente para entrenamiento, pruebas o simulación.
Etiquetado
Proceso de asignar anotaciones o respuestas esperadas a datos.
Data drift
Cambio en la distribución de datos de entrada respecto a la usada para diseñar o evaluar el sistema.
Open weights
Disponibilidad pública de pesos de un modelo bajo determinadas condiciones de licencia.
Open source
Software cuyo código fuente se distribuye con una licencia que permite usos definidos.
API
Interfaz programática para solicitar datos o acciones a otro sistema.
SDK
Biblioteca y herramientas que facilitan integrar una plataforma desde un lenguaje o entorno.
Streaming
Entrega progresiva de una salida antes de que la generación completa termine.
TTFT
Time to First Token: tiempo hasta recibir el primer fragmento de una respuesta generativa.
Calibración
Grado en que la confianza declarada coincide con la probabilidad real de acierto.
Provenance
Trazabilidad del origen y transformaciones de un dato o afirmación.
Citación
Referencia explícita a la evidencia que respalda una afirmación.
Model routing
Selección dinámica del modelo según tarea, coste, riesgo o latencia.
Ensemble
Combinación de varios modelos o métodos para mejorar robustez o cobertura.
Planner-executor
Patrón que separa planificación de ejecución de tareas.
ReAct
Patrón de agentes que alterna razonamiento operativo y acciones/herramientas observables.
Prompt template
Plantilla parametrizada para reutilizar una instrucción manteniendo estructura.
Few-shot
Uso de unos pocos ejemplos dentro del contexto para enseñar el patrón esperado.
Zero-shot
Resolución sin ejemplos explícitos de la tarea en el prompt.
Prompt chaining
División de una tarea en varias llamadas donde la salida de una alimenta la siguiente.
Context engineering
Diseño de qué información, instrucciones, estado y herramientas recibe el modelo en cada momento.
Semantic cache
Caché que reutiliza respuestas para consultas suficientemente similares.
Backoff
Estrategia que aumenta el intervalo entre reintentos tras fallos repetidos.
Canary release
Despliegue gradual a una fracción pequeña de tráfico para medir riesgo antes de ampliar.
A/B test
Experimento controlado entre variantes para medir un resultado de producto.
Human factors
Diseño considerando límites, comprensión, confianza y comportamiento de las personas que usan el sistema.
Model card
Documento que resume capacidades, límites, evaluación y condiciones de uso de un modelo.
Content moderation
Clasificación o control de contenido según políticas definidas.
Data minimization
Principio de recoger y procesar sólo los datos necesarios para el objetivo.
PII redaction
Eliminación o sustitución de identificadores personales antes de procesar o compartir datos.
Semantic similarity
Medida de cercanía de significado entre dos representaciones.
Cosine similarity
Métrica frecuente para comparar la dirección de dos vectores.
BM25
Algoritmo clásico de ranking léxico basado en frecuencia y rareza de términos.
Agentic workflow
Workflow que permite decisiones dinámicas del modelo dentro de límites explícitos.
Modelo mental y conexiones
Para recordarGlosario visual de IA, no memorices sólo la definición. Pregunta cuatro cosas: qué entra, qué transforma, qué sale y qué puede fallar. Después conéctalo con coste, calidad, privacidad y operación.
Cuándo cambia una decisión
Este concepto importa cuando modifica arquitectura, evaluación, permisos, coste o experiencia. Si usar el término no cambia ninguna decisión, probablemente lo estás usando como etiqueta. Contexto relacionado: Mapa · conceptos.
Preguntas de comprobación
- ¿Podrías explicarlo sin usar el propio término?
- ¿Qué ejemplo sería claramente un caso y cuál no?
- ¿Qué métrica observarías en producción?
- ¿Con qué concepto vecino se confunde más?
- ¿Qué fallo real aparecería si lo aplicas mal?