Glosario de inteligencia artificial para empresas.

Tipo de inteligencia artificial que crea contenido nuevo, como texto, imágenes, audio o código, a partir de instrucciones. En una empresa se usa para redactar, resumir, responder consultas o producir material con la voz de la marca, siempre con revisión humana.

Sistema de IA entrenado con grandes cantidades de texto que entiende y genera lenguaje. Es el motor detrás de asistentes como ChatGPT, Claude o Gemini. Por sí solo no conoce los datos de tu empresa: hay que conectarlo a ellos de forma controlada.

Sistema que recibe un objetivo, decide los pasos y usa herramientas para cumplirlo: consulta información, registra datos o envía mensajes. Se diferencia de un chatbot porque actúa, no solo conversa, y por eso trabaja con permisos, límites y aprobación humana.

Coordinación de varios agentes especializados que se reparten un trabajo, por ejemplo investigar, redactar y revisar, bajo un orquestador que ordena los pasos y entrega el resultado a una persona para su aprobación.

Programa que conversa por texto o voz con clientes o colaboradores. Los asistentes con IA entienden preguntas abiertas y responden con la información de la empresa; cuando no pueden resolver una consulta, deben entregar el caso a una persona.

Uso de software para que las tareas repetitivas de un proceso avancen sin intervención manual, como clasificar solicitudes, copiar datos entre sistemas o enviar recordatorios. Con IA se pueden automatizar también tareas que requieren leer o interpretar texto.

Técnica que permite a un modelo de lenguaje responder con información de tu empresa: primero busca en tus documentos los fragmentos relevantes y después genera la respuesta con base en ellos, citando la fuente. Reduce respuestas inventadas y evita reentrenar el modelo.

Respuesta de un modelo de IA que suena convincente pero es falsa o no tiene respaldo. Se reduce con buenas fuentes, instrucciones precisas, límites de acción y revisión humana en las decisiones importantes.

Instrucción que se le da a un modelo de IA para obtener un resultado. En un sistema empresarial los prompts se diseñan, se prueban y se versionan como cualquier otra pieza de software.

Principio de diseño en el que una persona revisa o aprueba las acciones importantes de un sistema de IA antes de que tengan efecto, como enviar un mensaje, publicar contenido o registrar un pago.

Uso de IA para extraer datos de facturas, órdenes, contratos o formularios, validarlos y registrarlos en tus sistemas. Los documentos que no cumplen las reglas llegan a una persona para su revisión.

Una API es la puerta que un sistema ofrece para que otro programa lea o escriba información. Integrar herramientas por API permite que un agente consulte tu CRM, tu ERP o tu calendario sin copiar datos a mano.

Estándar abierto que permite a los modelos de IA conectarse de forma ordenada a herramientas y fuentes de datos, con permisos definidos. Facilita que un mismo agente trabaje con varios sistemas de tu empresa.

Medición de cómo funciona un proceso antes de cambiarlo: tiempo, errores, calidad o costo. Sin línea base no se puede demostrar si una solución de IA mejoró algo.

Versión acotada de una solución que sirve para comprobar una idea con casos reales antes de invertir en el sistema completo. No es un producto listo para producción; es una herramienta para decidir.

Capacidad de ver qué hace un sistema en funcionamiento: qué respondió, cuánto tardó, cuánto costó y dónde falló. En sistemas con IA es la base para corregir errores y controlar el gasto.

Optimización para motores de búsqueda. Conjunto de prácticas técnicas y de contenido para que un sitio aparezca en los resultados de Google y Bing cuando alguien busca lo que ofrece una empresa.

Optimización para motores de respuesta. Prepara el contenido para que asistentes y buscadores lo usen como respuesta directa: preguntas claras, respuestas breves al inicio y datos estructurados.

Optimización para motores generativos. Busca que modelos como ChatGPT, Gemini, Perplexity o las respuestas con IA de Google entiendan, citen y recomienden a una empresa. Depende de contenido citable, una entidad de marca coherente y acceso abierto a los rastreadores de IA.

Descripción en un formato estándar de lo que contiene una página: una empresa, un servicio, una pregunta frecuente o un artículo. Ayuda a buscadores y modelos a interpretar el sitio sin ambigüedad.

Archivo de texto en la raíz de un sitio que resume para los modelos de IA qué es la empresa, qué ofrece y dónde está cada página importante. Complementa el sitio; no garantiza aparecer en respuestas.

Los modelos de IA cobran por fragmentos de texto procesados, llamados tokens. El costo mensual de un sistema depende del volumen de uso; por eso se controla con topes y seguimiento.