← Insights
Referencia
Glosario de IA
Definiciones prácticas para entender los sistemas de IA, la integración y la automatización. Cada término explica su utilidad y sus límites.
- LLM
- Modelo de lenguaje de gran tamaño. Predice texto a partir del contexto y puede ayudar a redactar, clasificar o extraer información. No conoce automáticamente los datos actuales de tu organización.
- RAG
- Generación aumentada por recuperación. La aplicación busca información en fuentes autorizadas y aporta fragmentos al modelo para responder con contexto. Hay que evaluar búsqueda, permisos y citas.
- Embedding
- Representación numérica de texto, imágenes u otros objetos que permite comparar su proximidad. La similitud semántica no garantiza la exactitud factual.
- Agente de IA
- Sistema en el que un modelo puede seleccionar pasos o herramientas para alcanzar un objetivo. Sus permisos y validaciones determinan lo que puede hacer.
- Token
- Unidad en la que se divide el texto para procesarlo con un modelo. No equivale necesariamente a una palabra y afecta al contexto disponible y al coste de uso.
- Inferencia
- Ejecución de un modelo ya preparado para producir una predicción o respuesta, a diferencia del entrenamiento.
- OCR
- Reconocimiento óptico de caracteres: transforma caracteres de una imagen o documento escaneado en texto. Después deben interpretarse y validarse los campos.
- API
- Interfaz que permite a dos programas intercambiar solicitudes y respuestas según un contrato. En automatización delimita las operaciones disponibles.
- Webhook
- Notificación que un sistema envía a otro cuando sucede un evento. Se debe verificar su autenticidad y gestionar duplicados y reintentos.
- Base de datos vectorial
- Sistema para almacenar y buscar representaciones numéricas por similitud. Puede ayudar al RAG, pero no sustituye las fuentes originales ni los controles de acceso.
- Fine-tuning
- Ajuste adicional de los parámetros de un modelo para una tarea. No soluciona por sí mismo la actualización frecuente de documentos ni los permisos.
- Multimodal
- Capacidad de procesar varios tipos de entrada o salida, como texto, imagen o audio. La calidad debe comprobarse por modalidad y tarea.
- RPA
- Automatización robótica de procesos que opera aplicaciones mediante sus interfaces. Puede ayudar cuando no existe una API, aunque depende de pantallas susceptibles de cambiar.
- MCP
- Model Context Protocol: especificación para conectar aplicaciones de IA con herramientas y fuentes de datos. El protocolo no otorga permisos; la aplicación debe autenticar y autorizar.
¿Quieres ver estos conceptos aplicados a un proceso?
Nuestras guías explican cómo conectar fuentes, modelos y aplicaciones en un sistema que se pueda evaluar.
Todos los Insights ↗