Inicio

Blog

Términos de IA Decodificados: Una Guía Sencilla de lo que Importa (y lo que No)

Términos de IA Decodificados: Una Guía Sencilla de lo que Importa (y lo que No)

Escrito por

Daria Olieshko

Publicado en

13 Aug 2025

Tiempo de lectura

3 - 5 min de lectura

La IA está en todas partes. Pero seamos realistas: muchos de los “términos de IA” que se oyen son simplemente palabras de moda metidas 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 relleno. Solo lo esencial que realmente importa en 2025 y más allá.

Ya sea que estés en Recursos Humanos, TI, marketing, operaciones, o solo tratando de sonar inteligente en tu próxima reunión, este es tu curso intensivo. Guárdalo. Compártelo. Márcalo. Vamos a descifrar términos de IA juntos, y aprender a usarlos para realmente lograr cosas.

Por qué los términos de IA importan 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 de análisis y alertas de Slack. Sin embargo, la mayoría de la gente aún no habla el idioma.

He aquí por qué saber términos de IA matters:

Podrás distinguir la exageración 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 entendieron los términos.

Los únicos términos de IA que realmente necesitas saber

Comencemos con los conceptos básicos que encontrarás con más frecuencia.

Agente de IA

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

IA Agente

Una IA que puede establecer sus propios objetivos y actuar sin instrucciones constantes. Aprende mientras avanza, optimizando resultados con el tiempo. Ejemplo: programar turnos y resolver conflictos de forma autónoma.

A2A (Agente a Agente)

Un protocolo de comunicación que permite a los agentes de IA independientes colaborar. Tu AI de programación podría hablar con una AI 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. Todavía 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 estás usando hoy.

Chatbots de IA: Más allá de la pequeña charla

Los chatbots de IA modernos pueden:

Responder preguntas de RRHH
Gestionar solicitudes de PTO
Proporcionar 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 de IA

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

Orquestación de IA

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

Modelos y familias de IA

Modelo de IA

El algoritmo principal 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 una arquitectura similar pero optimizados para diferentes tareas. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o están todos en 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 “enfocan” 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 IA

Usa plataformas como:

Zapier para activar acciones entre aplicaciones
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 IA avanzados que verás más

LLM (Modelo de Lenguaje Grande)

El motor detrás de chatbots, generación de contenido y respuestas inteligentes. Los LLM se entrenan en grandes conjuntos de datos de texto y pueden realizar una amplia gama de tareas lingüísticas.

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 conscientes del contexto. Útil para agentes de soporte de IA y bases de conocimiento.

Aprendizaje sin ejemplos / con pocos ejemplos

Sin ejemplos: La IA hace algo sin ejemplos.
Con pocos ejemplos: La IA utiliza algunos ejemplos en el mensaje para aprender a 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 comprenden texto, imágenes, audio o video al mismo tiempo. Excelente para interpretar horarios visuales, comandos de voz y entradas de formularios juntas.

Bases de datos vectoriales

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

Herramientas populares:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Glosario completo de más de 40 términos de IA (Explicados Simplemente)

Agente de IA — Un sistema que puede tomar decisiones y actuar hacia objetivos sin micromanagement humano.
IA Agente — 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 nivel de aprendizaje y razonamiento humano.
ANI (Inteligencia Artificial Estrecha) — IA del mundo real que sobresale en una tarea específica.
Modelo de IA — Una función entrenada que convierte la entrada en salida inteligente.
Familia de modelos — Un grupo de modelos de IA relacionados construidos desde 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 basados en el 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 — Elaborar mejores entradas para obtener las salidas deseadas de la IA.
Aprendizaje sin ejemplos — La IA realiza una tarea sin haberla visto antes.
Aprendizaje con pocos ejemplos — La IA aprende una nueva tarea con solo unos pocos ejemplos.
Afinación — Adaptar un modelo general a una tarea específica o conjunto de datos.
Pre-entrenamiento — La fase inicial de entrenamiento de un modelo de IA en un conjunto de datos amplio.
Alucinación — Cuando la IA genera información falsa o incorrecta con confianza.
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 las metas, valores y ética humanas.
IA constitucional — Entrenar modelos utilizando principios éticos incorporados.
Explicabilidad — La capacidad de entender por qué la IA tomó una cierta decisión.
Caja negra — Un modelo o sistema cuyos mecanismos internos 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 con Retroalimentación Humana) — Un método de entrenamiento donde las preferencias humanas guían el proceso de aprendizaje.
Datos sintéticos — Datos generados artificialmente usados para entrenar o probar modelos.
Pesos abiertos — Cuando los parámetros de un modelo se comparten públicamente (código abierto).
Modelo cerrado — Un modelo de IA propietario cuyos aspectos internos no son accesibles.
Token — La unidad más pequeña de texto que los modelos de IA utilizan (a menudo una palabra o parte de una palabra).
Latencia — El tiempo de retraso entre una entrada de usuario y la respuesta de IA.
Inferencia — El acto de usar un modelo entrenado para generar salida.
Anclaje — Vincular las salidas de la IA a información real y verificable.
IA autónoma — IA que puede operar de manera independiente durante largos períodos sin intervención.
Evaluación comparativa — Probar el rendimiento de la IA usando conjuntos de datos y tareas estandarizadas.
Barandillas — Restricciones o límites impuestos a la IA para prevenir el mal uso o errores.
Pomos de ajuste — Configuraciones ajustables que cambian cómo se comporta un modelo de IA.
Escalabilidad — Qué tan bien un sistema de IA rinde al aumentar la demanda de usuarios.
Sobreajuste — Cuando un modelo rinde bien en datos de entrenamiento pero mal en el mundo real.
Generalización — La capacidad de la IA para rendir bien en datos no vistos.
PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural) — El campo de la IA enfocado en entender y generar lenguaje humano.
Etiquetado de datos — Etiquetar datos sin procesar (imágenes, texto, etc.) para enseñar a la IA qué está viendo.
Aprendizaje auto-supervisado — Entrenar a la IA para aprender patrones de datos sin etiquetar.
Co-pilot AI — Un tipo de IA asistente que complementa en lugar de reemplazar a los trabajadores humanos.
Orquestación — Conectar herramientas potenciadas por IA en flujos de trabajo automatizados inteligentes.

Casos de uso reales a través de equipos

HR:

La IA predice el riesgo de agotamiento
Genera planes de incorporación
Detecta violaciones de leyes laborales

Ops:

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

Marketing:

Resumir el rendimiento de la campaña
Escribir variaciones de texto publicitario
Personalizar contenido por segmento de usuarios

Soporte:

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

Cómo mantenerse adelantado sin saberlo todo

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

Hacer las preguntas correctas
Detectar BS 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 pequeño — luego expande lo que funciona

Palabras finales: Mantengamoslo real

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

Ahora que tienes el lenguaje, úsalo. Comienza a mejorar los procesos. Prueba herramientas. Automatiza lo aburrido.

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

✅ Llamada a la acción

Comienza a usar IA en la gestión de tu fuerza laboral hoy

Explora cómo las herramientas de programación, rastreo de tiempo y automatización con tecnología IA de Shifton pueden llevar tus operaciones al siguiente nivel.

👉 Descubre las funciones de Shifton →