Glosario de IA: los 30 términos que necesitas entender

Actualizado el 15 de septiembre de 2026. Revisamos este artículo cuando las herramientas cambian.

Leer sobre inteligencia artificial sin conocer el vocabulario es como leer un contrato en otro idioma. Este glosario reúne los 30 términos que aparecen una y otra vez en artículos, productos y conversaciones, explicados en español claro y con un ejemplo cuando ayuda. Está ordenado por temas, no alfabéticamente, para que se pueda leer de principio a fin.

Los fundamentos

Inteligencia artificial (IA)

Conjunto de técnicas que permiten a un programa realizar tareas que asociamos a la inteligencia humana: entender lenguaje, reconocer imágenes, tomar decisiones.

Aprendizaje automático (machine learning)

Rama de la IA en la que el programa aprende patrones a partir de datos en lugar de seguir reglas escritas a mano.

Modelo

El «programa entrenado». Cuando hablamos de ChatGPT o Claude hablamos de productos construidos sobre modelos.

Red neuronal

Arquitectura matemática inspirada en el cerebro que constituye la base de los modelos actuales.

Aprendizaje profundo (deep learning)

Redes neuronales con muchas capas. Es lo que hizo posible el salto de calidad de la última década.

IA generativa

Modelos que crean contenido nuevo: texto, imágenes, audio, vídeo o código.

Los modelos de lenguaje

LLM (modelo de lenguaje grande)

Modelo entrenado con enormes cantidades de texto que predice y genera lenguaje. GPT, Claude y Gemini son LLM.

Token

Unidad en la que el modelo divide el texto; aproximadamente tres cuartos de una palabra en español. Los precios y los límites se miden en tokens.

Ventana de contexto

Cantidad máxima de texto (en tokens) que el modelo puede tener en cuenta a la vez. Determina cuán largo puede ser el documento que le pases.

Parámetros

Los «ajustes internos» del modelo, que se cuentan por miles de millones. Más parámetros suele significar más capacidad, pero también más coste.

Entrenamiento

Proceso por el que el modelo aprende a partir de datos. Es carísimo y lo hacen los grandes laboratorios.

Inferencia

El uso del modelo ya entrenado: cada vez que le haces una pregunta.

Fine-tuning (ajuste fino)

Entrenamiento adicional de un modelo existente con datos propios para especializarlo.

Modelo abierto (open weights)

Modelo cuyos parámetros se publican y pueden ejecutarse en servidores propios. Llama, Mistral o Qwen son ejemplos.

Modelo de razonamiento

Modelo que «piensa» durante más tiempo antes de responder, mejorando en problemas complejos a cambio de más lentitud y coste.

Multimodal

Modelo que entiende o genera varios tipos de contenido: texto, imágenes, audio, vídeo.

Cómo se usan

Prompt

La instrucción que das al modelo. Lea nuestra guía de prompts efectivos.

Instrucciones del sistema

Indicaciones previas que fijan el comportamiento del asistente (tono, límites, rol) antes de la conversación.

Temperatura

Parámetro que regula cuán «creativa» o aleatoria es la respuesta. Baja para tareas precisas, alta para ideas.

RAG (generación aumentada por recuperación)

Técnica que busca información en tus documentos y se la pasa al modelo para que responda con datos actualizados y propios. Es la base de los asistentes «entrenados con tu información».

Embeddings

Representación numérica del significado de un texto que permite buscar por similitud. Es lo que hace funcionar el RAG.

API

Interfaz que permite a otros programas usar el modelo. Las plataformas de automatización se conectan a los modelos por API.

Agente

Sistema que usa un modelo para decidir pasos y usar herramientas hasta cumplir un objetivo. Lo explicamos en qué es un agente de IA.

Herramientas (tool use)

Capacidad del modelo de llamar a funciones externas: buscar, calcular, enviar un correo.

MCP

Protocolo estándar para conectar asistentes de IA con aplicaciones y fuentes de datos, adoptado por los principales proveedores.

Los problemas

Alucinación

Respuesta inventada pero presentada con seguridad. Es la razón por la que hay que verificar datos, cifras y citas.

Sesgo

Tendencia del modelo a reproducir prejuicios presentes en sus datos de entrenamiento.

Inyección de prompt

Ataque que introduce instrucciones ocultas en un texto (una web, un correo) para manipular al modelo que lo lee.

Deepfake

Imagen, audio o vídeo falso generado con IA que imita a una persona real.

Reglamento de IA (AI Act)

Normativa de la Unión Europea que clasifica los usos de la IA por nivel de riesgo e impone obligaciones a proveedores y empresas.

¿Echas en falta algún término? Escríbenos y lo añadiremos en la próxima actualización.