AI Glossary

Gran Modelo de Lenguaje

Un LLM es un transformer entrenado a gran escala sobre texto, con un objetivo engañosamente simple: adivinar qué viene después. Hazlo lo bastante bien a lo largo de billones de tokens y emergen comportamientos como resumir, traducir y seguir instrucciones, sin haberlos enseñado de forma explícita. El postentrenamiento luego moldea el modelo crudo hasta convertirlo en algo que sigue instrucciones de manera segura. En la práctica: GPT-5.6, Claude, Gemini y Llama son todos LLM, y difieren en entrenamiento, tamaño y ajuste. ...

Guardrails

Los guardrails son las capas que rodean al modelo: filtros de entrada, verificaciones de salida, delimitación de los temas permitidos, permisos de herramientas, límites de tasa. Existen porque el comportamiento del modelo es probabilístico y una instrucción en el prompt no es un mecanismo de cumplimiento. Los buenos guardrails viven en tu código, no solo en el system prompt. En la práctica: Un filtro de salida que bloquea la respuesta si contiene algo que se parezca a un número de tarjeta. ...

Hiperparámetro

Tasa de aprendizaje, tamaño de lote, número de capas, tasa de dropout — todos son hiperparámetros. Los elige quien desarrolla y se ajustan contra datos de validación. La distinción frente a los parámetros es simple: tú fijas los hiperparámetros, el entrenamiento fija los parámetros. En la práctica: Correr el mismo trabajo 20 veces con distintas tasas de aprendizaje para encontrar la que converge mejor.

Human-in-the-Loop

El enfoque human-in-the-loop coloca un punto de control en el paso que tiene consecuencias — enviar, pagar, publicar, decidir. Es el principal control práctico sobre el riesgo de los agentes y, para los sistemas de alto riesgo bajo el EU AI Act, alguna versión de esto es un requisito legal y no un extra deseable. El modo de fallo es el sello de goma: una revisión que nadie realiza de verdad no es un control. ...

IA agéntica

IA agéntica es la forma adjetiva: las cualidades que hacen que un sistema sea un agente, sobre todo la autonomía y la capacidad de incidir en el mundo. El cambio práctico va de ’el modelo escribe un borrador’ a ’el modelo hace la tarea’, lo que cambia por completo el perfil de riesgo. Cualquier cosa que puede actuar puede actuar mal, y a gran velocidad. En la práctica: La diferencia entre un modelo que describe cómo presentar el reporte de gastos y uno que lo presenta. ...

IA confiable

IA confiable es el marco que usa NIST en el AI Risk Management Framework, que enumera características que un sistema debería demostrar en lugar de un puntaje único que alcanzar. Las características se compensan entre sí, así que el trabajo consiste en equilibrarlas según el contexto. Es deliberadamente agnóstico al sector. En la práctica: Un sistema puede ser preciso y aun así poco confiable si nadie puede explicarlo ni impugnarlo. ...

IA en el Dispositivo

La inferencia en el dispositivo mantiene los datos locales, funciona sin conexión y no tiene costo por token — algo genuinamente atractivo para la privacidad y los contextos regulados. El intercambio es la capacidad: los modelos locales son más pequeños y lentos que las API frontera. La cuantización y la destilación son lo que la vuelven viable siquiera. En la práctica: Transcribir una reunión confidencial sin que el audio salga de la laptop. ...

IA Estrecha

La IA estrecha se desempeña bien dentro del alcance para el que fue pensada y no transfiere fuera de él. La etiqueta es un contraste con la AGI, no un desprecio — los sistemas estrechos son los que generan valor real hoy. Un modelo de uso general puede parecer amplio y seguir siendo estrecho en el sentido que importa: no actúa, no aprende ni se adapta más allá de su diseño. ...

IA Generativa

La IA generativa aprende la forma de sus datos de entrenamiento lo suficientemente bien como para muestrear nuevos ejemplos a partir de ellos. La salida es novedosa en el sentido de que antes no existía, y derivada en el sentido de que proviene de patrones en los datos. Esta es la categoría que llevó a la IA de ser una herramienta de trastienda a algo que todo el mundo usa directamente. ...

IA Multimodal

Los modelos multimodales mapean distintos tipos de datos a una representación compartida, así que puedes entregarle una captura de pantalla y una pregunta y recibir una respuesta en texto. La consecuencia práctica es que pizarrones, PDFs y voz se vuelven entradas válidas, lo que elimina el paso de transcripción en muchos flujos de trabajo. En la práctica: Fotografiar un gráfico mal hecho en una presentación y preguntar qué tiene de malo. ...