Si no estás al día con el mundo de la inteligencia artificial puede parecer que todo el mundo habla un idioma distinto. Términos como LLM, RAG o agentic AI suenan a jerga técnica, pero comprenderlos no es sólo para especialistas. Estos conceptos están cambiando la forma en que trabajamos y usamos la tecnología. A continuación descifro 20 términos clave en lenguaje llano con ejemplos prácticos útiles para empresas y desarrolladores.
1. API Es el camarero entre aplicaciones: tú pides algo y la API lo solicita al servicio que sabe cómo prepararlo. Por ejemplo una web que integra ChatGPT usa la API de OpenAI para enviar y recibir mensajes.
2. LLM Modelo de lenguaje grande que entiende y genera texto como si hubiese leído millones de documentos. Ejemplos comerciales son ChatGPT, Claude o Gemini.
3. Alucinación Cuando la IA responde con datos plausibles pero inventados. Nunca confíes en respuestas críticas sin verificarlas con fuentes confiables.
4. Multimodal Capacidad para procesar distintos tipos de entrada, por ejemplo texto e imagen al mismo tiempo, útil para analizar fotos con contexto textual.
5. Código abierto vs cerrado Open source permite inspeccionar y modificar modelos como Llama; cerrado significa que la empresa no revela el interior, como hacen algunos servicios comerciales.
6. Token Unidad mínima de texto que usa la IA para procesar lenguaje. Cobros por uso suelen basarse en tokens consumidos.
7. Ventana de contexto Cantidad de texto que la IA puede recordar en una sola interacción. Modelos con ventanas grandes pueden seguir conversaciones largas o analizar documentos enteros.
8. Modelos preentrenados IA que ya aprendió de grandes cantidades de texto antes de que la uses. Son la base sobre la que se pueden crear soluciones específicas.
9. Inferencia Momento en que la IA genera una respuesta en tiempo real, usando lo que aprendió durante el entrenamiento.
10. Parámetros Ajustes internos del modelo que determinan su comportamiento. Más parámetros suele significar mayor capacidad pero también más coste computacional.
11. Prompt engineering Arte de redactar instrucciones claras y precisas para obtener mejores respuestas de la IA. Ejemplo: pedir un correo comercial en 150 palabras con tono empático y profesional.
12. Fine tuning Reentrenar un modelo general con datos específicos de una empresa para que destaque en tareas concretas como análisis de informes médicos o atención al cliente.
13. Embeddings Representaciones numéricas de palabras o conceptos que permiten medir similitud semántica, útiles para búsqueda semántica o recomendación de contenidos.
14. Base de datos vectorial Sistema optimizado para almacenar y buscar embeddings, imprescindible cuando se implementa búsqueda por significado en grandes repositorios de documentos.
15. RAG Retrieval Augmented Generation combina búsqueda en documentos con generación de texto para ofrecer respuestas actualizadas y reducir alucinaciones.
16. Agentes IA Asistentes capaces de realizar acciones más allá de chatear, como reservar vuelos, enviar correos o automatizar flujos de trabajo.
17. Agentic AI IA que actúa de forma autónoma y toma decisiones por pasos para cumplir objetivos sin supervisión constante, similar a un coche autónomo frente a un coche teledirigido.
18. MCP Protocolos que facilitan la comunicación entre diferentes modelos y herramientas de IA para integraciones más simples y escalables.
19. Aprendizaje por refuerzo Entrenamiento mediante prueba y error con recompensas, parecido a enseñar a un perro con premios. Mejora comportamientos complejos en agentes y modelos interactivos.
20. Modelos de razonamiento Diseñados para descomponer problemas en pasos lógicos y explicar su proceso, muy útiles en tareas de programación, análisis científico y toma de decisiones complejas.
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