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Términos de IA Explicados para el Mundo Laboral Argentino

Términos de IA Explicados para el Mundo Laboral Argentino

Escrito por

Daria Olieshko

Publicado en

13 Ago 2025

Tiempo de lectura

3 - 5 min de lectura

La IA está en todas partes. Pero seamos realistas, muchos de los “términos de IA” por ahí son solo palabras de moda lanzadas en presentaciones y páginas de productos. Si alguna vez te has sentido abrumado por acrónimos como AGI, LLM o A2A, no estás solo.

Esta guía lo desglosa todo en español claro. Sin jerga. Sin paja. Solo lo esencial que realmente importa en 2025 y más allá.

Ya sea que trabajes en recursos humanos, TI, marketing, operaciones o simplemente intentes sonar inteligente en tu próxima reunión, este es tu curso intensivo. Guárdalo. Compártelo. Márcalo. Decodifiquemos términos de IA juntos — y aprendamos a utilizarlos para realmente lograr cosas.

Por Qué los Términos de IA Son Relevantes en 2025

La IA ya no es un experimento tecnológico. Es el motor detrás de tus herramientas de programación, flujos de trabajo de contratación, paneles analíticos y alertas de Slack. Sin embargo, la mayoría de las personas aún no hablan el idioma.

He aquí por qué conocer términos de IA importa:

Podrás distinguir el bombo del valor real.
Tomarás decisiones más inteligentes al evaluar proveedores.
Finalmente entenderás cómo funcionan tus herramientas.
Colaborarás mejor con desarrolladores y equipos técnicos.

Ejemplo real:

Un equipo de RRHH compró un “chatbot de IA” para automatizar la contratación. Resultó ser un formulario de contacto glorificado sin PNL, sin automatización y sin integración. ¿Por qué? No entendían los términos.

Los Únicos Términos de IA que Realmente Necesitas Conocer

Comencemos con los conceptos básicos que encontrarás con mayor frecuencia.

Agente de IA

Un sistema que percibe, decide y actúa hacia un objetivo. No necesita intervención manual para actuar: toma la iniciativa. Piénsalo como un asistente digital incansable.

IA Agéntica

Una IA que puede establecer sus propios objetivos y actuar sin instrucciones constantes. Aprende sobre la marcha, optimizando resultados con el tiempo. Ejemplo: programación de turnos y resolución de conflictos de forma autónoma.

A2A (Agente a Agente)

Un protocolo de comunicación que permite a los agentes de IA independientes colaborar. Tu IA de programación podría hablar con una IA de nómina para sincronizar horas, horas extras y cumplimiento.

AGI vs ANI

AGI

(Inteligencia General Artificial)

Una forma aún hipotética de IA que puede aprender y razonar como un humano. Aún no existe, pero domina los titulares.

ANI

(Inteligencia Artificial Estrecha)

IA del mundo real que se especializa en una tarea: como programación, reconocimiento facial o traducción. Esta es la IA que usas hoy.

Chatbots de IA: Más allá de la Charla Trivial

Los chatbots de IA modernos pueden:

Responder preguntas de RRHH
Manejar solicitudes de PTO
Proveer instrucciones de incorporación
Actuar como agentes de soporte 24/7

Herramientas como ChatGPT, Claude, Gemini, y bots personalizados entrenados en documentos internos pueden ser profundamente útiles.

Automatización vs Orquestación

Automatización AI

Maneja tareas específicas y repetitivas — como etiquetar tickets, asignar turnos o enviar alertas.

Orquestación AI

Conecta sistemas y tareas en flujos de trabajo de extremo a extremo. Piensa: incorporar un nuevo empleado, configurar su patrón de turnos, sincronizar la nómina, y enviar documentos de cumplimiento.

Modelos y Familias de AI

Modelo de AI

El algoritmo central entrenado para mapear entrada a salida. GPT-4o, Claude 3, y Gemini 1.5 son ejemplos.

Familia de Modelos

Un grupo de modelos relacionados entrenados en similar arquitectura pero optimizados para diferentes tareas. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o son todos parte de la familia GPT.

Alineación, Atención y Sesgo

Alineación

Asegura que el comportamiento de la IA coincida con los valores humanos. Mala alineación = acciones no deseadas.

Atención

Cómo los modelos “se centran” en los datos más importantes para generar respuestas. Fundamental para los modelos de transformadores.

Sesgo

Si los datos de entrenamiento están sesgados, la salida de la IA también lo estará. Esto es importante para RRHH, cumplimiento y toma de decisiones.

Integración de AI

Usa plataformas como:

Zapier para desencadenar acciones entre apps
APIs para incrustar funciones de IA
Herramientas sin código para construir automatizaciones inteligentes sin tiempo de desarrollo

Ejemplo: Usa ChatGPT para generar informes de turnos dentro de Shifton basado en datos de seguimiento de tiempo.

Términos de AI Avanzados Que Verás Más

LLM (Modelo de Lenguaje Grande)

El motor detrás de chatbots, generación de contenido, y respuestas inteligentes. Los LLM están entrenados en enormes conjuntos de datos textuales y pueden realizar una amplia gama de tareas de lenguaje.

LLMs populares:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (código abierto)

RAG (Generación Aumentada por Recuperación)

Combina un modelo de lenguaje con un motor de búsqueda o base de documentos para generar respuestas en tiempo real y sensibles al contexto. Útil para agentes de soporte de IA y bases de conocimiento.

Aprendizaje Cero-tiro / Poco-tiro

Cero-tiro: La IA hace algo sin ejemplos.
Poco-tiro: La IA utiliza algunos ejemplos en el mensaje para aprender cómo realizar una tarea.

Estas habilidades permiten que la IA se adapte rápidamente — excelente para analizar nuevas tendencias en tickets de soporte o comentarios de RRHH.

IA Multimodal

Modelos que entienden texto, imágenes, audio o video simultáneamente. Genial para interpretar horarios visuales, comandos de voz y entradas de formularios juntos.

Bases de Datos Vectoriales

Almacenan información en un formato que la IA puede entender y buscar semánticamente (por significado, no por palabra clave). Alimenta la búsqueda de documentos, chatbots y personalización.

Herramientas populares:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Glosario Completo de 40+ Términos de AI (Explicado Simplemente)

Agente de IA — Un sistema que puede tomar decisiones y actuar hacia objetivos sin microgestión humana.
IA Agéntica — IA que establece sus propios objetivos y toma la iniciativa basado en su entorno.
A2A (Agente a Agente) — Un protocolo para que los agentes de IA se comuniquen y colaboren.
AGI (Inteligencia General Artificial) — Una IA hipotética con aprendizaje y razonamiento a nivel humano.
ANI (Inteligencia Artificial Estrecha) — IA del mundo real que sobresale en una tarea específica.
Modelo de IA — Una función entrenada que convierte una entrada en una salida inteligente.
Familia de modelos — Un grupo de modelos de IA relacionados construidos a partir de la misma arquitectura.
LLM (Modelo de Lenguaje Grande) — Un modelo entrenado en datos de lenguaje a gran escala para entender y generar texto similar al humano.
IA Multimodal — IA que puede entender y trabajar con múltiples tipos de entrada (texto, imagen, voz).
Base de datos vectorial — Un tipo de base de datos utilizada para almacenar y buscar datos basado en significado, no solo en palabras clave.
Embeddings — Representaciones numéricas de texto/datos que ayudan a la IA a entender relaciones y significado.
RAG (Generación Aumentada por Recuperación) — Combina búsqueda en tiempo real con generación para respuestas más precisas.
Ingeniería de Prompts — Crear mejores entradas para obtener salidas deseadas de la IA.
Aprendizaje de cero-tiro — La IA realiza una tarea sin haberla visto antes.
Aprendizaje de poco-tiro — La IA aprende una nueva tarea con solo algunos ejemplos.
Afinamiento — Adaptar un modelo general a una tarea o conjunto de datos específico.
Preentrenamiento — La fase inicial de entrenamiento de un modelo de IA en un conjunto de datos amplio.
Alucinación — Cuando la IA genera con confianza información falsa o incorrecta.
Sesgo — Injusticia sistemática en el comportamiento de la IA debido a datos de entrenamiento sesgados.
Alineación — Asegurarse de que las salidas de la IA coincidan con los objetivos, valores y ética humana.
Constitutional AI — Entrenar modelos usando principios éticos incorporados.
Explicabilidad — La capacidad de entender por qué la IA tomó una cierta decisión.
Caja negra — Un modelo o sistema cuyas operaciones internas no son transparentes ni interpretables.
Razonamiento en cadena — Una técnica donde la IA explica sus pasos antes de llegar a una conclusión.
RLHF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana) — Un método de entrenamiento donde las preferencias humanas guían el proceso de aprendizaje.
Datos sintéticos — Datos generados artificialmente utilizados para entrenar o probar modelos.
Pesos abiertos — Cuando los parámetros de un modelo están compartidos públicamente (código abierto).
Modelo cerrado — Un modelo de IA propietario cuyas internas no son accesibles.
Token — La unidad más pequeña de texto que los modelos de IA usan (a menudo una palabra o parte de una palabra).
Latencia — El retraso de tiempo entre una entrada de usuario y la respuesta de la IA.
Inferencia — El acto de usar un modelo entrenado para generar salida.
Base de la realidad — Enlazando salidas de la IA a información real y verificable.
AI autónomo — IA que puede operar independientemente durante largas secuencias sin intervención.
Evaluación comparativa — Evaluación del rendimiento de la IA utilizando conjuntos de datos y tareas estandarizadas.
Lineamientos — Restricciones o límites establecidos en la IA para prevenir mal uso o error.
Perillas de ajuste — Configuraciones ajustables que cambian el comportamiento de un modelo de IA.
Escalabilidad — Qué tan bien se desempeña un sistema de IA a medida que aumenta la demanda del usuario.
Sobreajuste — Cuando un modelo se desempeña bien en datos de entrenamiento pero mal en el mundo real.
Generalización — La capacidad de la IA para desempeñarse bien en datos no vistos.
NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) — El campo de la IA enfocado en entender y generar lenguaje humano.
Etiquetado de datos — Etiquetar datos crudos (imágenes, texto, etc.) para enseñar a la IA lo que está viendo.
Aprendizaje auto-supervisado — Entrenar a la IA para aprender patrones a partir de datos no etiquetados.
AI copiloto — Un tipo de IA asistente que complementa en lugar de reemplazar a los trabajadores humanos.
Orquestación — Conectar herramientas con IA en flujos de trabajo automatizados e inteligentes.

Casos de Uso Real a Través de Equipos

HR:

La IA predice el riesgo de agotamiento
Genera planes de incorporación
Marca violaciones a la ley laboral

Ops:

Predice problemas de cobertura de turnos
Pronostica inventario y demanda
Optimiza rutas de entrega

Marketing:

Resumir el desempeño de campañas
Escribir variaciones de textos publicitarios
Personalizar contenido por segmento de usuario

Soporte:

Clasificar tickets por urgencia y sentimiento
Resumir registros de llamadas
Sugerir resoluciones automáticamente

Cómo Mantenerse Adelante Sin Conocer Todo

No necesitas memorizar cada término. Solo saber lo suficiente para:

Hacer las preguntas correctas
Detectar tonterías en presentaciones de proveedores
Automatizar flujos de trabajo con confianza

Consejos:

Sigue algunos boletines de IA (como el Blog de Shifton)
Configura alertas para actualizaciones de productos
Prueba en pequeño — luego expande lo que funciona

Palabras Finales: Seamos Realistas

Sí, hay cientos de términos de IA dando vueltas. Pero la mayoría de ellos no cambiarán tu jornada laboral. Estos sí lo harán.

Ahora que tienes el lenguaje, úsalo. Comienza mejorando procesos. Prueba herramientas. Automatiza lo aburrido.

Deja que la IA haga el trabajo pesado. Tú ocúpate de la parte humana.

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