Cómo usar este glosario
Cada término tiene su propia página con la misma lógica: una definición breve al principio, una explicación de cómo funciona por dentro, ejemplos de uso en procesos de empresa y las diferencias con los conceptos con los que suele confundirse. Al final encontrarás preguntas frecuentes formuladas tal como se suelen buscar.
Si llegas sin conocimientos previos, empieza por los conceptos de base y avanza hacia los de arquitectura. Si ya trabajas con IA, ve directamente al término que necesites aclarar: las páginas se enlazan entre sí cuando un concepto depende de otro.
Mapa de conceptos: de los modelos a los agentes
Los términos del glosario no son independientes. Encajan en capas, y saber en qué capa está cada uno evita muchas confusiones. Casi todos los proyectos reales combinan varias: un asistente que responde dudas de clientes con la documentación interna usa un modelo de lenguaje, un sistema de recuperación y unas instrucciones bien diseñadas; si además puede abrir una incidencia en tu CRM, ya es un agente.
- Los modelos: la IA generativa y los LLM, que producen texto, código o imágenes a partir de instrucciones en lenguaje natural.
- El conocimiento: técnicas como RAG o el fine-tuning, que permiten que un modelo trabaje con la información de tu empresa en lugar de responder solo con lo que aprendió durante su entrenamiento.
- La acción: los agentes de IA y los protocolos que los conectan con tus herramientas, que convierten un modelo que conversa en un sistema que ejecuta tareas.
- El control: la calidad de las instrucciones, la supervisión humana y la medición de errores, que deciden si todo lo anterior es fiable en producción.