Aquí tienes un diccionario/glosario práctico y actualizado (2026) de los términos más importantes de Inteligencia Artificial (IA) en español.

He seleccionado y organizado los conceptos clave, desde los más básicos hasta los más relevantes hoy en día (incluyendo avances en IA generativa, modelos grandes y tendencias recientes).

Términos fundamentales

• Inteligencia Artificial (IA) Campo de la informática que crea sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana: aprender, razonar, percibir, resolver problemas, entender lenguaje, etc.
• IA Estrecha / Débil (ANI – Artificial Narrow Intelligence) IA especializada en una tarea concreta (ej. reconocimiento facial, recomendador de Netflix, ajedrez). Es la que usamos hoy en día (ChatGPT, Midjourney, etc.).
• IA General (AGI – Artificial General Intelligence) IA que puede entender, aprender y realizar cualquier tarea intelectual que un humano puede hacer, con el mismo nivel o superior. Aún no existe (se espera en los próximos 5-15 años según expertos).
• Superinteligencia Artificial (ASI) IA que supera ampliamente la inteligencia humana en todos los aspectos (creatividad, velocidad, razonamiento, etc.). Escenario hipotético y muy debatido.
• Aprendizaje Automático / Machine Learning (ML) Subcampo de la IA donde los sistemas aprenden patrones a partir de datos sin ser programados explícitamente para cada caso.
• Aprendizaje Profundo / Deep Learning Tipo de machine learning que usa redes neuronales artificiales con muchas capas (deep neural networks). Es la base de casi todos los avances modernos en visión, lenguaje y audio.
• Red Neuronal Artificial Modelo inspirado en el cerebro humano: compuesto por neuronas artificiales conectadas en capas que procesan información y ajustan pesos durante el entrenamiento.
• IA Generativa (GenAI) Subcampo de IA que crea contenido nuevo y original: texto, imágenes, video, audio, código, música… (ChatGPT, Gemini, Claude, DALL·E, Midjourney, Sora, etc.).

Términos muy usados en 2025-2026

• Modelo de Lenguaje Grande (LLM – Large Language Model) Modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto que puede entender y generar lenguaje natural de forma muy avanzada (ej. GPT-4o, Llama 3.1, Grok, Claude 3.5, Gemini 2.0).
• Modelo Fundacional / Foundation Model Modelo grande preentrenado en datos masivos que luego se adapta (fine-tuning) para tareas específicas. Casi todos los servicios actuales de IA se basan en ellos.
• Prompt Instrucción o texto que se le da a un modelo de lenguaje para guiar su respuesta. Un buen prompt puede marcar una diferencia enorme en la calidad.
• Alucinación (Hallucination) Cuando un modelo de IA genera información falsa o inventada, pero la presenta con mucha seguridad como si fuera verdad.
• Fine-tuning Ajuste fino: reentrenar un modelo grande ya preentrenado con datos específicos para mejorar su rendimiento en una tarea concreta (ej. un asistente legal o médico).
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) Técnica que combina búsqueda de información actualizada + generación de texto. Permite que los modelos respondan con datos recientes o de documentos privados sin tener que reentrenarlos.
• Agente de IA / AI Agent Sistema autónomo que puede planificar, usar herramientas (buscar en web, ejecutar código, usar APIs), tomar decisiones y realizar tareas complejas paso a paso (ej. agentes en Auto-GPT, BabyAGI, o los nuevos agentes de OpenAI/Google/Anthropic).
• Multimodal Modelo capaz de procesar y generar varios tipos de datos al mismo tiempo: texto + imagen + audio + video (ej. GPT-4o, Gemini 1.5/2.0).

Otros términos importantes

• Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN / NLP) Área de la IA que se ocupa de que las máquinas entiendan, generen y manipulen lenguaje humano.
• Visión por Computadora Campo que permite a las máquinas «ver» e interpretar imágenes y videos (detección de objetos, reconocimiento facial, vehículos autónomos…).
• Caja Negra Característica de muchos modelos de IA profundos: sabemos qué entra y qué sale, pero no exactamente cómo se llega a la decisión.
• IA Explicable / Explainable AI (XAI) Intentos de hacer que los modelos de IA expliquen sus decisiones de forma comprensible para humanos.
• Token Unidad básica con la que trabajan los modelos de lenguaje (puede ser una palabra, parte de palabra, signo de puntuación…). El límite de tokens determina cuánto «recuerda» el modelo en una conversación.
• Deepfake Contenido (video, audio) generado o manipulado por IA para hacer parecer que alguien dijo o hizo algo que no ocurrió.
• Transformers Arquitectura de red neuronal que revolucionó la IA moderna (base de todos los LLMs actuales desde 2017).

Este glosario cubre ~90% de lo que lees/escuchas en noticias, papers y conversaciones técnicas en 2026. Si quieres profundizar en alguno de estos términos o necesitas explicaciones más técnicas (con ejemplos o matemáticas), ¡dime cuál te interesa! 😄

Fundamentos IA

8 fuentes

Estos textos ofrecen un análisis integral sobre la evolución y el impacto de la Inteligencia Artificial, abarcando desde sus orígenes teóricos hasta la revolución de la IA generativa. Los documentos distinguen con claridad conceptos fundamentales como el Machine Learning y el Deep Learning, detallando cómo la arquitectura de las redes neuronales ha permitido procesar datos con una precisión sobrehumana. Se examinan también aplicaciones prácticas en sectores estratégicos como la medicina, la educación y la industria, resaltando el papel de los modelos de lenguaje como colaboradores digitales esenciales. Junto a los beneficios en productividad, las fuentes advierten sobre riesgos críticos como los deepfakes, el desplazamiento laboral y los dilemas éticos de la superinteligencia. Finalmente, se destaca que la transición hacia una IA multimodal y proactiva redefine nuestra relación con la tecnología, exigiendo una adopción estratégica y responsable.

¿Cómo evolucionó la inteligencia artificial desde reglas programadas hasta el aprendizaje automático autónomo?

¿Cuáles son las diferencias fundamentales entre el aprendizaje profundo y la inteligencia generativa?

¿Qué beneficios estratégicos y riesgos éticos plantea la integración de la inteligencia artificial?

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Studio

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