Explicaciones de los términos técnicos y comerciales que aparecen en propuestas de proveedores, notas de prensa y reuniones de directorio.
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Durante meses usé la inteligencia artificial como un buscador con mejor redacción. Hacía una pregunta, copiaba la respuesta y seguía. Los resultados eran mediocres. Cambió cuando dejé de preguntarle cosas y empecé a invitarla a todo lo que hago. Preparar una llamada y ordenar ideas, pero sobre todo cuestionar mi
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Las alucinaciones tienen fama de fallo misterioso. No lo son. Qué las causa y qué significa realmente la cifra que te muestra un proveedor.
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Una alucinación en IA ocurre cuando un modelo genera información que parece correcta y la entrega con seguridad, pero que en realidad es falsa, inventada o no tiene respaldo en los datos con los que trabaja. El modelo no está mintiendo. Solo produce la respuesta que estadísticamente le parece más
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La inteligencia artificial es la disciplina que busca que las máquinas ejecuten tareas que, realizadas por personas, requerirían inteligencia: razonar, percibir, aprender, decidir o comunicarse. No se trata de una sola tecnología, sino de un campo amplio que agrupa múltiples enfoques y métodos. El término nació formalmente en la Conferencia
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Es el conjunto de principios que orientan un desarrollo y uso de la IA responsable, transparente, justo y seguro, respetuoso de los derechos humanos. Aborda temas como la privacidad, la rendición de cuentas, la explicabilidad y el impacto social. Cada vez más, gobiernos y organismos internacionales la traducen en marcos
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Es una aplicación de IA que interactúa con las personas mediante texto o voz para responder consultas o ejecutar tareas. Combina procesamiento del lenguaje natural con reglas o modelos de aprendizaje. La idea de conversar con una máquina se remonta a los primeros programas experimentales de mediados del siglo XX.
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En el aprendizaje supervisado el modelo se entrena con datos etiquetados (cada ejemplo trae su respuesta correcta) para aprender a predecir o clasificar. En el no supervisado no hay etiquetas: el sistema descubre por sí mismo estructuras y agrupaciones en los datos. Son los dos paradigmas fundamentales, a los que
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Es la tendencia de un sistema de IA a producir resultados sistemáticamente injustos hacia ciertos grupos, generalmente porque los datos o el diseño reflejan desigualdades existentes. Puede aparecer en decisiones sobre crédito, contratación o justicia, con consecuencias reales para las personas. Detectarlo y mitigarlo es hoy una prioridad técnica y
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Son modelos entrenados con cantidades masivas de texto para comprender y generar lenguaje de forma coherente. Aprenden regularidades del idioma y del conocimiento contenido en los datos, lo que les permite responder preguntas, redactar y resumir. Su base técnica es la arquitectura de «transformadores», que revolucionó el campo a partir
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Es la capacidad de un sistema para extraer información significativa de imágenes y video: reconocer objetos, rostros, escenas o movimientos. Combina técnicas de aprendizaje profundo con enormes conjuntos de imágenes etiquetadas. Un hito clave fue la creación de grandes bases de datos visuales que impulsaron los concursos y modelos modernos.
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Son el conjunto de ejemplos con los que se «enseña» a un modelo para que descubra patrones. Su cantidad, variedad y calidad condicionan directamente lo que el sistema puede aprender: datos sesgados o incompletos producen modelos sesgados o poco fiables. Suelen separarse en subconjuntos de entrenamiento, validación y prueba para
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Es un modelo computacional inspirado (de forma simplificada) en la manera en que las neuronas biológicas se conectan y transmiten señales. Está compuesta por nodos organizados en capas que reciben entradas, las ponderan y producen una salida. Ajustando esos pesos durante el entrenamiento, la red «aprende» a asociar entradas con