Glosario de Inteligencia Artificial
100 términos clave de inteligencia artificial pensados para profesionales españoles. Sin jerga innecesaria, con ejemplos aplicados a la pyme y enfoque en cumplimiento normativo (RGPD, AI Act). Por Ana María González.
Conceptos fundamentales 21
Aprendizaje por refuerzo (RL)
El aprendizaje por refuerzo es una técnica de entrenamiento en la que un modelo aprende a través de prueba y error, recibiendo recompensas c…
Aprendizaje por transferencia (transfer learning)
El aprendizaje por transferencia consiste en partir de un modelo ya entrenado en una tarea o dominio amplio y reutilizar ese conocimiento pa…
Aprendizaje supervisado, no supervisado y auto-supervisado
Son los tres grandes paradigmas para entrenar modelos de machine learning. En supervisado el modelo aprende con ejemplos etiquetados (entrad…
Asistente de IA
Un asistente de IA es cualquier producto que combina un modelo de lenguaje con una interfaz pensada para ayudar al usuario en tareas concret…
Benchmark de IA
Un benchmark es una prueba estandarizada para medir y comparar capacidades de modelos de IA. Cada benchmark es una colección de preguntas o …
Capacidad emergente
Una capacidad emergente es una habilidad que un modelo de IA no muestra en tamaños pequeños y aparece "de repente" cuando el modelo cruza ci…
Cómputo en tiempo de test (test-time compute)
El cómputo en tiempo de test es la idea de dedicar más capacidad de cálculo en el momento de responder (no solo durante el entrenamiento) pa…
Datos sintéticos (synthetic data)
Los datos sintéticos son datos generados artificialmente —a menudo por otro modelo de IA— en lugar de recogidos del mundo real. Se usan para…
IA estrecha vs IA general (ANI / AGI)
La IA estrecha (ANI, Artificial Narrow Intelligence) es la que existe hoy: sistemas que resuelven muy bien una tarea concreta o un conjunto …
Inteligencia artificial generativa
La inteligencia artificial generativa es una rama de la IA que crea contenido nuevo (texto, imágenes, audio, vídeo o código) a partir de ins…
Leyes de escalado (scaling laws)
Las leyes de escalado son relaciones matemáticas observadas en la literatura científica que predicen cómo mejora la calidad de un modelo de …
Modelo de fundación
Un modelo de fundación es un modelo de IA general entrenado a gran escala con datos heterogéneos, sobre el cual se construyen aplicaciones e…
Modelo de razonamiento
Un modelo de razonamiento es un tipo de modelo de IA que dedica más tiempo a "pensar" antes de responder, generando internamente pasos inter…
Modelo del mundo (world model)
Un modelo del mundo es la representación interna que un sistema de IA construye sobre cómo funciona la realidad: relaciones de causa-efecto,…
Parámetros (de un modelo)
Los parámetros de un modelo de IA son los valores numéricos internos (los "pesos") que el modelo aprende durante el entrenamiento y que dete…
Pre-entrenamiento
El pre-entrenamiento es la primera y más cara fase de la creación de un modelo de IA: se le hace leer cantidades masivas de texto de interne…
Prompt
Un prompt es la instrucción que se le da a un modelo de IA generativa para que produzca una respuesta. Puede ser una pregunta breve, una ord…
Red neuronal
Una red neuronal artificial es un sistema computacional inspirado vagamente en cómo conectan las neuronas del cerebro humano: capas de "nodo…
Temperatura
En modelos de IA generativa, la temperatura es un parámetro numérico (típicamente entre 0 y 2) que controla cuánto varía la respuesta del mo…
Token
Un token es la unidad mínima en la que un modelo de IA divide el texto para procesarlo. No equivale a una palabra: puede ser una palabra ent…
Transformer
El transformer es la arquitectura de red neuronal que está detrás de prácticamente todos los grandes modelos de IA actuales (GPT, Claude, Ge…
Modelos de lenguaje (LLM) 25
Alucinación factual vs de razonamiento
No todas las alucinaciones de un modelo son iguales. La alucinación factual es inventar un dato concreto falso (una fecha, una cifra, una ci…
Atención (mecanismo de atención)
La atención es el mecanismo matemático por el que un modelo de lenguaje, al procesar una palabra, "mira" a otras palabras del contexto y les…
Cadena de pensamiento (chain-of-thought)
La cadena de pensamiento, conocida en inglés como chain-of-thought o CoT, es una técnica que consiste en pedirle a un modelo de lenguaje que…
Context engineering (ingeniería del contexto)
Context engineering es la práctica de diseñar y gestionar todo el contexto que un modelo de IA recibe en cada interacción: prompt del sistem…
Contexto efectivo vs nominal
La ventana de contexto nominal es el máximo de tokens que un modelo admite técnicamente (por ejemplo, 200.000 o 1 millón). El contexto efect…
Curriculum learning (aprendizaje por currículo)
El curriculum learning es una técnica de entrenamiento que presenta los datos al modelo en orden de dificultad creciente —primero ejemplos s…
Destilación (distillation)
La destilación es la técnica para crear un modelo pequeño y rápido a partir de uno grande y potente. El modelo grande actúa de "profesor" y …
Evaluación de modelos (evals)
La evaluación de modelos, abreviado "evals", es el conjunto de métodos para medir la calidad y comportamiento de un modelo de IA en tareas c…
Evaluación de RAG (RAGAS, retrieval metrics)
La evaluación de RAG es el conjunto de métricas y procesos para medir la calidad de un sistema de Retrieval-Augmented Generation. Cubre dos …
Fine-tuning
El fine-tuning es un proceso técnico mediante el cual se reentrena parcialmente un modelo de IA ya existente con datos específicos para espe…
Hiperparámetros
Los hiperparámetros son los ajustes de configuración de un modelo de IA que se eligen antes del entrenamiento o que se modifican al usarlo, …
JSON mode y structured output
JSON mode (modo JSON) y structured output (salida estructurada) son funcionalidades de las APIs modernas de modelos que obligan al modelo a …
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA es la técnica más usada para hacer fine-tuning ligero de un modelo de IA grande: en vez de reentrenar todos sus miles de millones de pa…
Lost in the middle (problema del contexto largo)
"Lost in the middle" es un fenómeno documentado en 2023 por Liu et al.: los modelos de lenguaje, al recibir contextos largos, tienden a pres…
Mezcla de expertos (MoE)
Mezcla de expertos (Mixture of Experts) es una arquitectura de modelo en la que, en lugar de un solo "cerebro" gigante, hay varios "expertos…
Modelo base vs modelo instruct
Un modelo "base" es el modelo recién salido del pre-entrenamiento: sabe completar texto pero no se comporta como asistente. Un modelo "instr…
Modelo de lenguaje grande (LLM)
Un modelo de lenguaje grande, o LLM por sus siglas en inglés (large language model), es un sistema de inteligencia artificial entrenado con …
Modelo open-weight (de pesos abiertos)
Un modelo open-weight es un modelo de IA cuyos parámetros entrenados (los "pesos") están disponibles públicamente y se pueden descargar, eje…
Modelos pequeños especializados (SLM)
Un SLM (Small Language Model) es un modelo de lenguaje deliberadamente pequeño —de cientos de millones a unos pocos miles de millones de par…
Olvido catastrófico (catastrophic forgetting)
El olvido catastrófico ocurre cuando un modelo, al ser ajustado (fine-tuned) para una tarea o dominio nuevo, pierde capacidades que tenía an…
Repetition penalty y frequency penalty
Repetition penalty y frequency penalty son parámetros de las APIs de modelos que penalizan la repetición de palabras o frases en la generaci…
RLHF (aprendizaje por refuerzo con feedback humano)
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) es la técnica que convierte un modelo de lenguaje crudo en un asistente conversacional úti…
Tokenización
La tokenización es el proceso por el que un texto se rompe en piezas pequeñas (tokens) que el modelo puede procesar numéricamente. No siempr…
Top-p y top-k (sampling)
Top-p y top-k son dos parámetros que controlan la aleatoriedad de un modelo de lenguaje al elegir la siguiente palabra. Junto con la tempera…
Ventana de contexto
La ventana de contexto es la cantidad máxima de información (medida en tokens) que un modelo de IA puede tener "presente" en una sola intera…
Generación y creatividad 17
Avatar digital (humano sintético)
Un avatar digital, también llamado humano sintético, es una persona generada por IA que aparece en vídeo hablando a cámara con voz natural. …
Clonación de voz (voice cloning)
La clonación de voz es la técnica que permite generar audio sintético con la voz de una persona concreta a partir de pocos segundos o minuto…
ControlNet
ControlNet es una técnica para controlar con precisión la composición de imágenes generadas por modelos de difusión: además del prompt de te…
Doblaje y lip-sync con IA
El doblaje con IA traduce y reinterpreta una voz a otro idioma conservando tono y, combinado con lip-sync, ajusta el movimiento de los labio…
Embeddings
Los embeddings son representaciones numéricas de texto, imágenes o audio en forma de vectores matemáticos de cientos o miles de dimensiones.…
Escalado de imagen con IA (upscaling)
El upscaling con IA aumenta la resolución y nitidez de imágenes (o vídeo) reconstruyendo detalle plausible que no estaba en el original. Per…
Generación de vídeo con IA
La generación de vídeo con IA es la creación de clips audiovisuales a partir de un texto, una imagen o un fragmento de vídeo de referencia. …
Inpainting (edición con IA)
Inpainting es la técnica de IA generativa que permite editar partes específicas de una imagen: borras o seleccionas una zona y la IA genera …
Kit de marca para IA generativa (brand kit)
Un brand kit para IA generativa es el conjunto de instrucciones, referencias visuales, paletas, tipografías, tono y restricciones que se le …
Modelos de difusión
Los modelos de difusión son una técnica de IA para generar imágenes, vídeo o audio partiendo de ruido puro y refinándolo paso a paso hasta p…
Multimodalidad
La multimodalidad es la capacidad de un modelo de IA para procesar y combinar información de distintos formatos en una misma conversación: t…
Música generada con IA
La música generada con IA es la creación de canciones, instrumentales y bandas sonoras a partir de un prompt textual. En 2026 las herramient…
Música IA con derechos liberados
Es música generada por IA cuya licencia permite explícitamente el uso comercial (vídeos corporativos, cursos, podcasts, presentaciones) sin …
NeRF y Gaussian Splatting
NeRF (Neural Radiance Fields) y Gaussian Splatting son dos técnicas para reconstruir escenas y objetos 3D de alta fidelidad a partir de un c…
Reconocimiento de voz (ASR)
El reconocimiento de voz, conocido por las siglas ASR (automatic speech recognition) o STT (speech-to-text), convierte audio hablado en text…
Síntesis de voz (TTS)
La síntesis de voz, conocida por sus siglas en inglés TTS (text-to-speech), convierte texto escrito en audio hablado con voz humana sintétic…
Texto a 3D (text-to-3D)
La generación texto a 3D produce modelos tridimensionales (mallas, texturas, escenas) a partir de una descripción en lenguaje natural. Es la…
Agentes y automatización 20
Agente autónomo vs copiloto supervisado
Un copiloto supervisado propone y un humano aprueba cada acción relevante; el control y la responsabilidad de cada paso quedan en la persona…
Agente de tarea larga (long-running agent)
Un agente de tarea larga es un agente IA que trabaja sobre objetivos que no se resuelven en una sola interacción sino a lo largo de minutos,…
Agente de voz (voicebot IA)
Un agente de voz es un sistema IA que mantiene conversaciones habladas en tiempo real: entiende lo que dice la persona (reconocimiento de vo…
Agente IA
Un agente IA es un sistema de inteligencia artificial que no se limita a responder, sino que ejecuta acciones para cumplir un objetivo: nave…
Agente navegador (browser-use)
Un agente navegador es un sistema de IA capaz de controlar un navegador web de forma autónoma: lee la página, hace clics, rellena formulario…
Base de datos vectorial
Una base de datos vectorial es un tipo de base de datos especializada en almacenar y buscar embeddings (representaciones numéricas de textos…
Browser-use (agentes que navegan)
Browser-use es la categoría de agentes IA capaces de operar un navegador web igual que lo haría una persona: hacer clic, rellenar formulario…
Bucle ReAct (razonar-actuar)
ReAct (Reasoning + Acting) es un patrón de funcionamiento de agentes IA en el que el sistema alterna razonar (pensar el siguiente paso), act…
Computer use (control del ordenador)
Computer use es la capacidad de un agente IA para controlar directamente un ordenador como lo haría una persona: ver la pantalla, mover el r…
Function calling (uso de herramientas)
Function calling, también llamado uso de herramientas o tool use, es la capacidad de un modelo de IA para invocar funciones o APIs externas …
GPTs personalizados (asistentes a medida)
Los GPTs personalizados son asistentes de IA con instrucciones, conocimiento y herramientas específicos que cualquier usuario puede crear si…
Guardrails (barreras de seguridad)
Los guardrails son las capas de control y validación que se colocan alrededor de un modelo de IA para impedir que produzca respuestas dañina…
Memoria del agente
La memoria del agente es la capacidad de un sistema de IA de recordar información entre conversaciones distintas o entre pasos de una misma …
Observabilidad de agentes IA (Langfuse, Arize, AgentOps)
La observabilidad de agentes IA es el conjunto de herramientas y prácticas para monitorizar, depurar y mejorar agentes en producción. Permit…
Orquestación multi-agente
Orquestación multi-agente es el patrón en el que varios agentes IA con roles distintos colaboran para resolver una tarea compleja. Por ejemp…
Plan-and-execute (planificar-ejecutar)
Plan-and-execute es un patrón de diseño de agentes IA en el que el modelo primero genera un plan completo de varios pasos para resolver una …
RAG (búsqueda aumentada con recuperación)
RAG son las siglas en inglés de retrieval-augmented generation, una técnica que combina un LLM con una búsqueda en una base de documentos pr…
Sandbox de ejecución (para agentes IA)
Un sandbox de ejecución es un entorno aislado donde un agente IA puede ejecutar código, comandos o llamadas a herramientas sin afectar al si…
Traspaso entre agentes (handoff)
El handoff es el mecanismo por el que un agente IA transfiere una tarea a otro agente especializado, o a un humano, pasándole el contexto ne…
Workflow de IA (orquestador)
Un workflow de IA, también llamado orquestador, es una herramienta que permite encadenar pasos automatizados donde uno o varios modelos de I…
Aplicación empresarial 38
Adopción asistida por champions
Es una estrategia de despliegue de IA en la que personas internas formadas y motivadas (los champions o referentes) actúan como apoyo cercan…
AI champion (campeón de IA interno)
Un AI champion es un empleado que actúa como referente y motor de adopción de IA dentro de su equipo o departamento. No es necesariamente el…
AI maturity model (modelo de madurez IA)
Un AI maturity model es un marco que clasifica el grado de madurez de una organización en su uso de IA, típicamente en 4-5 niveles desde "ex…
AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management)
AI TRiSM es el marco propuesto por Gartner en 2023 para la gestión integrada de confianza, riesgo y seguridad en sistemas de IA. Cubre cuatr…
Asistente de código (Copilot, Cursor, Claude Code)
Un asistente de código es una herramienta de IA integrada en el flujo de desarrollo que ayuda al programador a escribir, refactorizar, depur…
Automatización con IA (vs RPA clásica)
La automatización con IA es la nueva generación de automatización de procesos que usa modelos de lenguaje y agentes inteligentes para entend…
Brecha de competencias en IA (AI skills gap)
Es la distancia entre las competencias en IA que una empresa necesita para operar y competir, y las que su plantilla realmente posee. En 202…
Caso de negocio de la formación en IA
Es la justificación económica y estratégica documentada de por qué invertir en formar a la plantilla en IA: qué problema resuelve, qué retor…
Caso de uso
Un caso de uso es una situación concreta y bien definida en la que la IA aporta valor medible: redactar respuestas tipo a clientes, resumir …
Centro de excelencia de IA (AI CoE)
Un centro de excelencia de IA es un equipo interno transversal que centraliza la estrategia, gobernanza, formación y soporte técnico de IA p…
Change management para IA
Change management para IA es la disciplina de gestionar las personas, los procesos y la cultura durante la introducción de IA en una organiz…
Comité de priorización de IA
Es el grupo —pequeño y multidisciplinar— que decide qué iniciativas de IA se abordan, en qué orden y con qué recursos, y cuáles se descartan…
Copiloto
Un copiloto IA es un asistente integrado dentro de una aplicación que ya usas (Word, Excel, Outlook, Teams, Gmail, Photoshop, IDE de program…
Gestión de proveedores IA
La gestión de proveedores IA es la disciplina de seleccionar, contratar, monitorizar y auditar a terceros que aportan tecnología o servicios…
Human-in-the-loop (HITL)
Human-in-the-loop es el patrón de diseño en el que un sistema de IA toma decisiones o produce contenidos pero exige confirmación o revisión …
IA en educación y formación
IA en educación es la aplicación de IA en docencia y formación: tutores adaptativos, generación de materiales y ejercicios, evaluación autom…
IA en finanzas (banca, seguros, scoring)
IA en finanzas es la aplicación de IA en banca, seguros y mercados: scoring crediticio, detección de fraude, atención al cliente, suscripció…
IA en industria y manufactura
IA en industria es la aplicación de IA en procesos productivos y operaciones industriales: visión por computador para control de calidad, ma…
IA en legal (legaltech)
IA en legal es la aplicación de modelos a tareas jurídicas: análisis de contratos, búsqueda y resumen de jurisprudencia, redacción de borrad…
IA en RRHH y contratación
IA en RRHH es la aplicación de IA en procesos de gestión de personas: cribado de candidaturas, entrevistas con análisis de vídeo o voz, eval…
IA en salud (sanidad y medicina)
IA en salud es el conjunto de aplicaciones de inteligencia artificial en el sector sanitario: ayuda al diagnóstico por imagen (radiología, d…
Inventario de casos de uso de IA
Es un registro vivo de todos los casos de uso de IA de la empresa —en idea, en piloto o en producción— con su descripción, responsable, dato…
KPI de formación en IA
Son los indicadores que miden si la formación en IA está produciendo resultados reales, no solo actividad. Distinguen entre métricas de acti…
Métricas de adopción de IA
Las métricas de adopción de IA son los indicadores que miden cuánta gente de la empresa está usando realmente las herramientas IA implantada…
Onboarding IA para nuevos empleados
Es la incorporación de un módulo específico sobre uso de IA en la empresa dentro del proceso de acogida de cualquier nueva persona: qué herr…
Piloto vs prueba de concepto (IA)
Una prueba de concepto (PoC) verifica si algo es técnicamente posible, en condiciones controladas y sin usuarios reales. Un piloto comprueba…
Plan de formación en IA bonificable por FUNDAE
Es un programa estructurado de formación en inteligencia artificial para la plantilla de una empresa, diseñado para cumplir los requisitos d…
Política BYOAI (trae tu propia IA)
BYOAI (Bring Your Own AI) describe la situación, ya generalizada, en que los empleados usan herramientas de IA personales (sus cuentas, sus …
Política de uso de IA
Una política de uso de IA es el documento interno donde una empresa establece qué herramientas de IA pueden usar sus empleados, para qué tar…
Productividad asistida
La productividad asistida es el modelo de adopción de IA en el que la herramienta acelera el trabajo humano sin sustituirlo: el empleado sig…
Productivización (de un piloto a producción)
Productivización es el proceso de pasar un piloto o prueba de concepto de IA a un sistema funcionando en producción de forma estable, integr…
Prompt engineering
Prompt engineering es la disciplina de diseñar y optimizar instrucciones (prompts) que se le dan a un modelo de IA para obtener respuestas m…
RFP IA-aware (cláusulas IA en pliegos)
Una RFP IA-aware (Request for Proposal con cláusulas IA) es un proceso de licitación o selección de proveedores que incluye preguntas y exig…
ROI de IA generativa
El ROI de IA generativa es el cálculo del retorno económico que aporta un sistema de IA frente a su coste total (licencias o API, hardware, …
ROI de la IA (retorno de la inversión)
El ROI de la IA es el cálculo del valor que produce la inversión en herramientas de IA frente a su coste. Se mide en tiempo ahorrado, ingres…
Shadow AI (adopción no oficial)
Shadow AI es el uso de herramientas de inteligencia artificial por parte de empleados sin conocimiento ni autorización del departamento de T…
Taller IA-aware (alfabetización práctica)
Un taller IA-aware es una sesión formativa intensiva (2-8 horas) diseñada para que un grupo de empleados pase del "saber qué es la IA" al "s…
Upskilling vs reskilling en IA
Upskilling es ampliar las competencias de una persona en su rol actual para que lo desempeñe mejor con IA. Reskilling es recualificar a algu…
Riesgos y limitaciones 25
Alucinación
Una alucinación ocurre cuando un modelo de IA genera información que parece cierta pero es falsa o inventada. El modelo no miente consciente…
Cadena de suministro del modelo (model supply chain)
La cadena de suministro del modelo es el conjunto de elementos —datos de entrenamiento, modelo base, librerías, plugins, herramientas conect…
Confabulación legal (citas de ley inventadas)
Es un tipo concreto y especialmente peligroso de alucinación: el modelo cita sentencias, artículos de ley o doctrina que no existen, o que e…
Copyright en entrenamiento de modelos
El copyright en entrenamiento de modelos es la cuestión legal abierta de si entrenar un modelo de IA con obras protegidas (textos, imágenes,…
Deepfake
Un deepfake es una imagen, audio o vídeo manipulado o generado completamente por IA en el que una persona real aparece diciendo o haciendo a…
Degradación silenciosa de modelo
Es el deterioro del rendimiento de un sistema de IA en producción que ocurre sin error visible ni aviso: las respuestas siguen llegando, con…
Dependencia de proveedor IA (vendor lock-in)
Es el riesgo de quedar tan atado a un proveedor de IA concreto —por integración, datos, prompts ajustados a su modelo o coste de migración— …
Deriva del modelo (model drift)
La deriva del modelo es la pérdida progresiva de calidad de un sistema de IA a medida que pasa el tiempo y el mundo cambia respecto a sus da…
Detección de deepfakes
La detección de deepfakes es el conjunto de técnicas y herramientas para identificar contenidos sintéticos generados con IA (vídeos manipula…
Deuda técnica de prompts (prompt debt)
Es la acumulación de prompts, instrucciones y configuraciones de IA creados sin control, sin documentar y sin mantener, repartidos por la or…
Envenenamiento de datos (data poisoning)
El envenenamiento de datos es un ataque en el que se introducen ejemplos manipulados en los datos que un modelo de IA usa para entrenar o ap…
Fuga de datos
Una fuga de datos en el contexto de IA ocurre cuando información confidencial de la empresa se introduce en un sistema externo (típicamente …
Goal misgeneralization (generalización errónea del objetivo)
Goal misgeneralization es un modo de fallo en el que un sistema IA aprende un objetivo durante el entrenamiento que parece correcto en los e…
Grounding (anclaje a fuentes)
El grounding es el conjunto de técnicas que obligan a un modelo de IA a basar sus respuestas en fuentes verificables y citarlas, en lugar de…
Inyección de prompt (prompt injection)
La inyección de prompt es un tipo de ataque contra sistemas de IA en el que un atacante introduce instrucciones maliciosas dentro del conten…
Jailbreak (eludir restricciones del modelo)
Jailbreak es una técnica de manipulación por la que un usuario hace que un modelo de IA produzca respuestas que sus políticas internas prohí…
Model extraction (robo de modelo)
Model extraction es un ataque en el que alguien con acceso solo a las respuestas de un modelo (vía API o UI) intenta entrenar un modelo prop…
Privacy leakage (fuga de datos personales)
Privacy leakage es la exposición no intencionada de datos personales o información confidencial a través de un modelo de IA. Puede ocurrir p…
Prompt leaking (fuga de prompt)
Prompt leaking es un tipo de ataque en el que un usuario consigue que un asistente IA revele su prompt de sistema —las instrucciones interna…
Riesgo reputacional por IA
Es el daño a la imagen y la confianza en una empresa derivado del uso de IA: un chatbot que responde de forma ofensiva o inventa compromisos…
Sesgo algorítmico
El sesgo algorítmico es la tendencia de un sistema de IA a producir resultados sistemáticamente desfavorables para ciertos grupos (por géner…
Sesgo de automatización (automation bias)
El sesgo de automatización es la tendencia humana a confiar excesivamente en las decisiones que produce un sistema automatizado, incluso cua…
Sobreconfianza en la IA (overreliance)
La sobreconfianza en la IA es el patrón humano de aceptar las respuestas de un asistente IA sin contrastarlas, especialmente cuando suenan c…
Sycophancy (modelos aduladores)
Sycophancy es la tendencia de un modelo de lenguaje a estar de acuerdo con el usuario, validar sus opiniones y reforzar lo que cree, incluso…
Watermarking de contenido IA
El watermarking de contenido IA es la inserción de marcas invisibles o difícilmente detectables en imágenes, vídeos, audios o textos generad…
Cumplimiento y ética 29
AI Act
La AI Act es el reglamento europeo de inteligencia artificial aprobado en 2024 y de aplicación progresiva entre 2025 y 2027. Clasifica los s…
Alfabetización en IA (AI literacy)
La alfabetización en IA es la formación básica que el AI Act exige a todo el personal que trabaja con sistemas de IA, para que entienda sus …
Auditoría externa de sistemas IA
La auditoría externa de sistemas IA es la revisión independiente del cumplimiento normativo, la calidad técnica y la conformidad con polític…
Calendario de aplicación del AI Act
El AI Act no se aplica de golpe sino por fases escalonadas entre 2025 y 2027 (y más allá). Conocer qué obligación entra en vigor y cuándo es…
Cláusula de uso de IA en contrato o política laboral
Es la previsión —en el contrato, en un anexo o en la política interna con valor normativo— que regula cómo puede y no puede usar la IA un tr…
Comité de ética IA
Un comité de ética IA es un órgano interno multidisciplinar que una organización constituye para revisar, aprobar y supervisar los usos de I…
Declaración UE de conformidad y marcado CE para IA
La declaración UE de conformidad es el documento formal por el que el proveedor de un sistema de IA de alto riesgo afirma bajo su responsabi…
Derecho a la explicación (decisiones automatizadas)
El derecho a la explicación es la facultad legal que tiene una persona afectada por una decisión automatizada o asistida por IA a obtener in…
DPA con cláusulas IA
Un DPA (Data Processing Agreement, contrato de tratamiento) es el documento RGPD que regula la relación entre responsable y encargado del tr…
Evaluación de impacto algorítmico (FRIA)
La FRIA, siglas de Fundamental Rights Impact Assessment, es la evaluación de impacto en derechos fundamentales que la AI Act obliga a realiz…
Evaluación de proveedores cloud de IA y transferencias de datos
Es el análisis previo, antes de contratar un servicio de IA en la nube, de qué datos se le envían, dónde se procesan y almacenan, si hay tra…
Formación obligatoria en IA para empleados
Es la formación en IA que una empresa debe impartir (no solo ofrecer) a las personas que usan sistemas de IA en su trabajo, como concreción …
FRIA (Fundamental Rights Impact Assessment)
La FRIA o evaluación de impacto sobre los derechos fundamentales es una obligación del AI Act (Art. 27) que ciertos deployers de sistemas de…
Gobierno del dato para IA
El gobierno del dato para IA es el conjunto de políticas, procesos y controles que aseguran que los datos usados para entrenar, ajustar o al…
GPAI (modelos de uso general)
GPAI (General Purpose AI) es la categoría que el AI Act reserva para los modelos de IA capaces de ser usados en muchas tareas distintas, com…
IA de riesgo limitado y deber de transparencia
El AI Act clasifica ciertos sistemas como de riesgo limitado, sujetos sobre todo a obligaciones de transparencia: informar a las personas de…
ISO/IEC 42001 (Sistema de gestión de IA)
ISO/IEC 42001:2023 es la primera norma internacional para Sistemas de Gestión de Inteligencia Artificial (SGIA). Establece requisitos para q…
Jurisdicción aplicable a sistemas IA
La jurisdicción aplicable a sistemas IA es la cuestión legal de qué leyes y autoridades regulan un sistema según dónde esté el proveedor, dó…
Marcado de contenido IA (watermarking)
El marcado de contenido IA, conocido en inglés como watermarking, es la técnica de incrustar marcas invisibles o etiquetas visibles en conte…
Model card y system card
Una model card es un documento estructurado publicado por el desarrollador de un modelo de IA que describe sus características, datos de ent…
Normas armonizadas para AI Act
Las normas armonizadas son estándares técnicos europeos cuya aplicación da presunción de conformidad con un Reglamento de la UE. Para el AI …
Obligación de alfabetización en IA (Art. 4 AI Act)
El artículo 4 del Reglamento Europeo de IA (AI Act) obliga a proveedores y a quienes despliegan sistemas de IA a garantizar un nivel suficie…
Opt-out de entrenamiento
El opt-out de entrenamiento es la opción que ofrecen los proveedores de IA para que el contenido enviado por un usuario no se use para entre…
Registro interno de sistemas de IA
Es el registro formal, mantenido por la empresa, de los sistemas de IA que utiliza o pone en el mercado, con su finalidad, clasificación de …
Registro UE de sistemas de alto riesgo
El Registro UE de sistemas de alto riesgo es la base de datos pública mantenida por la Comisión Europea (Art. 71 del AI Act) donde proveedor…
RGPD aplicado a IA
El RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) sigue siendo la norma de cabecera cuando una empresa procesa datos personales con IA, co…
Sandbox regulatorio AESIA
El sandbox regulatorio es un entorno controlado donde una empresa puede desarrollar y probar sistemas de IA innovadores con supervisión de l…
Sistema de IA de alto riesgo
Un sistema de IA de alto riesgo, según el AI Act, es uno que se usa en ámbitos sensibles del Anexo III (empleo, educación, crédito, servicio…
Trazabilidad de decisiones (audit log)
La trazabilidad de decisiones IA es el registro detallado de cada respuesta generada o decisión tomada por un sistema de inteligencia artifi…
Infraestructura y técnica 25
API
Una API (Application Programming Interface, interfaz de programación de aplicaciones) es la vía mediante la cual una aplicación se comunica …
Aprendizaje federado (federated learning)
El aprendizaje federado es una técnica para entrenar un modelo de IA con datos distribuidos en muchos dispositivos o servidores, sin que eso…
Atención de ventana deslizante (sliding window)
La atención de ventana deslizante es una técnica de optimización del transformer que permite procesar contextos muy largos a coste lineal (n…
Caché de prompt (prompt caching)
La caché de prompt es una optimización técnica que permite reutilizar el procesamiento de partes repetidas de los prompts entre llamadas dis…
Capa de orquestación (gateway LLM)
Es una capa de software intermedia entre las aplicaciones de la empresa y los modelos de IA que centraliza el acceso: enruta cada petición a…
Coste por token (input/output)
El coste por token es lo que un proveedor de IA cobra por cada millón de tokens de entrada (input) y de salida (output) que procesa un model…
Coste total de propiedad de un proyecto de IA (TCO)
El TCO (Total Cost of Ownership) de un proyecto de IA es la suma de todos sus costes a lo largo del tiempo, no solo la licencia o el coste p…
Decodificación especulativa (speculative decoding)
La decodificación especulativa es una técnica de optimización de inferencia en la que un modelo pequeño y rápido propone varios tokens de re…
Edge AI / IA en el dispositivo
Edge AI es el despliegue de modelos de IA directamente en dispositivos físicos del usuario —móviles, ordenadores portátiles, dispositivos Io…
Entorno de pruebas aislado para IA (sandbox)
Es un espacio controlado y separado de los sistemas reales donde se prueba un sistema de IA —prompts, agentes, integraciones, cambios de mod…
FlashAttention y FlashAttention-3
FlashAttention es un algoritmo que acelera radicalmente el cálculo de la atención en GPUs minimizando lecturas y escrituras a memoria HBM. F…
GPU / TPU (hardware de IA)
Las GPU (Graphics Processing Units) y las TPU (Tensor Processing Units) son los chips especializados donde se entrenan y ejecutan los modelo…
GPU clustering (H100, H200, B200, NVLink)
GPU clustering es la técnica de conectar muchas GPUs entre sí para entrenar o servir modelos demasiado grandes para caber en una sola tarjet…
Inferencia
En IA, inferencia es el proceso de ejecutar un modelo ya entrenado para obtener una respuesta a una pregunta concreta. Es lo que pasa cada v…
Inferencia serverless
Inferencia serverless es un modelo de despliegue de IA en el que el cliente paga solo por las llamadas reales al modelo, sin gestionar ni re…
KV cache (caché de claves y valores)
El KV cache es la memoria temporal donde un modelo de lenguaje guarda los cálculos intermedios de la atención durante la generación de una r…
Latencia
En IA, la latencia es el tiempo que tarda un modelo en producir una respuesta desde que recibe la pregunta. Se mide habitualmente en miliseg…
LLM local (Ollama, llama.cpp)
Un LLM local es un modelo de lenguaje grande que se ejecuta en hardware propio del usuario —ordenador personal, servidor de oficina, infraes…
MCP (Model Context Protocol)
MCP, siglas de Model Context Protocol, es un estándar abierto creado por Anthropic en noviembre de 2024 que permite a los modelos de IA cone…
Modelo cuantizado (quantization)
Un modelo cuantizado es una versión más ligera de un modelo de IA en la que los números que codifican sus parámetros se han reducido de prec…
Observabilidad de costes de IA (FinOps para IA)
Es la práctica de medir, atribuir y controlar de forma continua cuánto cuesta la IA en una empresa: qué consume cada caso de uso, cada equip…
Recuperación ante fallos de un sistema de IA (fallback)
Es el diseño de qué ocurre cuando el componente de IA falla, se degrada o no está disponible: un plan B definido (modelo alternativo, respue…
SLA de un servicio de IA
Un SLA (Service Level Agreement) de un servicio de IA es el compromiso contractual del proveedor sobre niveles de servicio: disponibilidad, …
Soberanía del dato e IA on-premise
La soberanía del dato es el principio de que una organización mantiene el control y la localización de sus datos, sin que salgan a infraestr…
Tokens por minuto (TPM) y rate limits
Tokens por minuto (TPM) y peticiones por minuto (RPM) son los principales límites que los proveedores de IA imponen sobre el uso de sus APIs…