📖 Glosario de IA en lenguaje claro
Términos de IA, explicados para principiantes totales
¿Nuevo en la IA y agobiado por la jerga? Aquí están las palabras que ves una y otra vez —LLM, prompt, alucinación, token, RAG, agente— cada una en una o dos frases claras, sin matemáticas ni humo.
Cada término enlaza con la lección gratuita de bloom0 donde de verdad lo usas. Gratis para siempre · sin registro para empezar · también en English.
Las palabras, de la primera idea a construir de verdad
- Inteligencia Artificial (IA)
- Software que hace cosas que antes creíamos que requerían una mente humana: escribir, responder preguntas, crear imágenes o detectar patrones. Las herramientas de IA populares hoy son sobre todo "generativas": crean texto, código o imágenes a demanda. Empieza en la lección 1 →
- Gran modelo de lenguaje (LLM)
- El motor detrás de chatbots como ChatGPT, Claude y Gemini. Se entrena con enormes cantidades de texto y funciona prediciendo la palabra más probable siguiente, una pieza a la vez, lo que a gran escala produce respuestas que parecen inteligentes. Lección 1 →
- Prompt
- La instrucción o pregunta que le escribes a una IA. Un prompt claro con contexto, una tarea concreta y el formato que quieres da resultados mucho mejores que uno vago. Lección 3 →
- Ingeniería de prompts
- La habilidad de escribir prompts que consiguen buenos resultados de forma fiable, usando patrones como darle un rol a la IA, mostrar ejemplos o pedirle que critique su propia respuesta antes de finalizarla. Chuleta de prompting →
- Alucinación
- Cuando una IA da una respuesta que suena segura pero en realidad es incorrecta o inventada. Ocurre porque el modelo predice texto plausible, no hechos verificados, así que verifica siempre las afirmaciones importantes. Lección 1 →
- Token
- El pequeño fragmento de texto (más o menos tres cuartos de una palabra) que un LLM lee y escribe. Las herramientas de IA miden la longitud y el coste en tokens, así que "cuántos tokens" significa en realidad "cuánto texto". Ruta de Apps →
- Ventana de contexto
- Cuánto texto puede tener "en mente" una IA a la vez: tu prompt más su respuesta, medido en tokens. Si lo superas, el modelo empieza a olvidar las partes más antiguas de la conversación. Ruta de IA avanzada →
- System prompt (instrucción de sistema)
- Instrucciones ocultas que fijan el rol, las reglas y el tono de una IA antes de que empiece tu conversación, por ejemplo "Eres un asistente de cocina amable". Moldea en silencio cada respuesta. Lección 20 →
- Chatbot (asistente de IA)
- Una IA conversacional con la que hablas en lenguaje natural, como ChatGPT, Claude o Gemini. Trátala como un interlocutor al que puedes hacer preguntas de seguimiento y cuestionar, no como un buscador. Lección 2 →
- Modelo
- Una IA entrenada concreta que puedes usar, con nombre y versión como GPT-4o o Claude Sonnet. Los modelos más grandes o nuevos suelen ser más capaces, pero pueden costar más o ser más lentos. Chuleta de herramientas de IA →
- Datos de entrenamiento
- La enorme colección de texto e imágenes de la que una IA aprendió sus patrones. Por eso un modelo puede escribir en muchos estilos, y también por eso puede estar desactualizado o sesgado, reflejando aquello con lo que se entrenó. Lección 1 →
- Fine-tuning (ajuste fino)
- Seguir entrenando un modelo base con tus propios ejemplos para que se especialice en una tarea o una voz. La mayoría de principiantes nunca lo necesita: un buen prompting y RAG resuelven primero casi todo. Ruta de IA avanzada →
- API
- Una puerta que permite que tu propia aplicación envíe texto a una IA y reciba una respuesta desde el código, en vez de escribir en una ventana de chat. Es como integras IA en un producto. Lección 18 →
- RAG (generación aumentada por recuperación)
- Darle a una IA tus propios documentos para que responda a partir de ellos, de modo que use tu conocimiento en vez de adivinar. La aplicación busca los pasajes relevantes y se los entrega al modelo junto con tu pregunta. Lección 25 →
- Embedding (incrustación)
- Una forma de convertir texto en una lista de números que captura su significado, para que una computadora pueda medir cuán parecidos son dos fragmentos de texto. Es el truco que hace posible la búsqueda semántica y RAG. Lección 26 →
- Base de datos vectorial
- Un almacén construido para guardar embeddings y encontrar al instante los más parecidos. Es la "memoria" buscable de la que una aplicación RAG extrae el contexto correcto. Lección 27 →
- Agente de IA
- Una IA que no solo responde: toma acciones en un bucle, puede usar herramientas, ejecutar pasos y avanzar hacia un objetivo con menos intervención tuya. Chuleta de agentes de IA →
- Multimodal
- IA que maneja algo más que texto (imágenes, audio o voz) en el mismo modelo, para que puedas mostrarle una foto o hablarle en vez de solo escribir. Lección 29 →
- Vibe coding
- Crear software describiendo en lenguaje natural lo que quieres y dejando que una IA escriba y corrija el código contigo, en lugar de memorizar sintaxis. Lección 16 →
- Pesos abiertos (IA de código abierto)
- Modelos cuyos archivos se publican para que cualquiera pueda descargarlos y ejecutarlos, como Llama o Mistral, frente a los modelos cerrados a los que solo llegas a través del servicio de pago de una empresa. Ruta de IA avanzada →
Ahora ve y construye algo
La IA no se aprende leyendo definiciones: se aprende haciendo cosas. Cada término de arriba aparece en una lección práctica de bloom0 donde construyes lo real.
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