Glosario de IA aplicada

Definiciones claras de IA agéntica, agentes de IA, orquestación, RAG y otros conceptos clave para llevar la IA a producción en tu organización.

• ¿Qué es un agente de IA? — Un agente de IA es un sistema que percibe su contexto, decide el siguiente paso, usa herramientas y datos, y ejecuta acciones para cumplir un objetivo con mínima intervención humana.
• Agente de IA vs chatbot — Un chatbot responde dentro de una conversación; un agente de IA además decide, usa herramientas y ejecuta acciones de varios pasos para completar una tarea.
• ¿Qué es un Agentic OS? — Un Agentic OS es una capa de orquestación a medida que conecta procesos, datos y herramientas para que agentes de IA ejecuten trabajo en producción, con control humano.
• ¿Qué es un copiloto empresarial? — Un copiloto empresarial es un asistente de IA integrado en las herramientas de un equipo que sugiere, redacta o ejecuta tareas manteniendo a la persona en control de la decisión.
• ¿Qué es la evaluación de agentes (evals)? — Las evals son pruebas sistemáticas que miden si un agente de IA cumple su objetivo con la calidad y fiabilidad requeridas antes de pasar a producción.
• Fine-tuning vs RAG — El fine-tuning reentrena un modelo con tus datos; RAG le da acceso a tus datos al responder. Se eligen según frescura, coste y control de la información.
• ¿Qué es la gobernanza de IA? — La gobernanza de IA es el conjunto de reglas, controles y responsabilidades que aseguran que los sistemas de IA de una organización sean trazables, supervisados y auditables.
• ¿Qué es human-in-the-loop? — Human-in-the-loop es un diseño en el que una persona revisa, aprueba o corrige las decisiones de un sistema de IA en los puntos donde el criterio humano importa.
• ¿Qué es la IA agéntica? — La IA agéntica es un enfoque en el que sistemas de IA planifican, deciden y ejecutan acciones de forma autónoma para alcanzar un objetivo, en lugar de solo generar texto.
• ¿Qué es la IA en producción? — IA en producción es un sistema de IA integrado en la operación real de una organización —con datos en vivo, control humano y trazabilidad— y no un prototipo o demo.
• ¿Qué es la IA responsable? — La IA responsable es el diseño y uso de sistemas de IA de forma segura, transparente y alineada con las normas y valores de la organización.
• ¿Qué es un LLM? — Un LLM es un modelo de IA entrenado con grandes volúmenes de texto para entender y generar lenguaje, y base de la mayoría de agentes y copilotos.
• ¿Qué es LLMOps / MLOps? — LLMOps es el conjunto de prácticas para desplegar, monitorizar y mantener modelos de lenguaje en producción de forma fiable.
• ¿Qué es MCP (Model Context Protocol)? — El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que permite a los modelos de IA conectarse de forma uniforme con herramientas, datos y sistemas externos.
• ¿Qué es la orquestación de agentes? — La orquestación de agentes es la coordinación de varios agentes de IA especializados, dirigidos por un orquestador, para resolver una tarea compleja de principio a fin.
• ¿Qué es un orquestador de IA? — Un orquestador de IA es el componente que decide qué agentes actúan, en qué orden y cómo se combinan sus resultados dentro de un sistema agéntico.
• ¿Qué es RAG? — RAG es una técnica que conecta un modelo de lenguaje a tus propias fuentes de información para que responda con datos verificables en lugar de solo con su entrenamiento.
• ¿Qué es el ROI de un proyecto de IA? — El ROI de la IA es el valor de negocio neto que genera un sistema de IA frente a su coste, medido con una métrica acordada antes de empezar.
• ¿Qué es un sistema multiagente? — Un sistema multiagente es un conjunto de agentes de IA que colaboran, cada uno con un rol, para resolver tareas que un solo agente no abordaría bien.
• ¿Qué es la trazabilidad en IA? — La trazabilidad de IA es la capacidad de saber qué datos, pasos y decisiones produjeron cada resultado de un sistema de IA.