Glosario
Glosario de IA, en español
Los términos de inteligencia artificial que más se usan, explicados simple y con ejemplos para agencias. De MCP y RAG a tokens, agentes y prompts. ¿Decidiendo entre herramientas? Mira las comparaciones de alternativas o los bots que se montan con un solo prompt.
En resumen
Este glosario es una colección de 20 términos de inteligencia artificial definidos en español, con ejemplo práctico para agencias en cada uno. A diferencia de un glosario traducido del inglés, cada definición está escrita para quien implementa con GoHighLevel, Claude Code o Codex.
Actualizado
Agente de IA
Un agente de IA es un sistema que recibe un objetivo, decide qué pasos dar, usa herramientas reales y actúa hasta lograrlo, con poca supervisión.
Alucinación
Una alucinación es cuando un modelo genera información falsa o inventada pero la presenta con seguridad como si fuera cierta.
API
Una API es una interfaz que permite que dos programas se comuniquen: uno pide algo y el otro responde, siguiendo reglas definidas.
Base de datos vectorial
Una base de datos vectorial almacena embeddings y encuentra los más parecidos a una consulta, habilitando la búsqueda por significado.
Embeddings
Los embeddings son representaciones numéricas (vectores) de texto que capturan su significado, para que la IA pueda comparar y buscar por similitud.
Few-shot
Few-shot es la técnica de incluir en el prompt unos pocos ejemplos del resultado que quieres, para que el modelo imite ese patrón.
Fine-tuning
El fine-tuning es reentrenar un modelo base con tus propios ejemplos para que adopte un estilo, formato o comportamiento constante.
GEO
GEO (Generative Engine Optimization) es optimizar tu contenido para que los motores de IA (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews) lo citen en sus respuestas.
LLM
Un LLM (Large Language Model) es un modelo entrenado con enormes cantidades de texto que predice y genera lenguaje, el cerebro detrás de ChatGPT, Claude o Gemini.
MCP
MCP (Model Context Protocol) es el estándar abierto que le da herramientas reales a un agente de IA: buscar, leer datos o controlar apps por lenguaje natural.
Prompt
Un prompt es la instrucción o entrada que le das a un modelo de IA para guiar su respuesta. Su calidad define la calidad del resultado.
Prompt engineering
El prompt engineering es la práctica de diseñar y afinar prompts (rol, contexto, formato, ejemplos) para que un modelo entregue resultados mejores y consistentes.
RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es la técnica de darle a un modelo, al momento de responder, los fragmentos relevantes de tus documentos para que responda con tu información.
Subagente
Un subagente es un agente especializado, con su propio contexto e instrucciones, que un agente principal invoca para delegar una tarea acotada.
System prompt
El system prompt es la instrucción base que fija el rol, el tono y las reglas del modelo durante toda la conversación, por encima de cada mensaje del usuario.
Temperatura
La temperatura es un parámetro que controla la aleatoriedad de las respuestas: baja las hace más predecibles y consistentes, alta las hace más creativas y variadas.
Token
Un token es la unidad mínima de texto que procesa un modelo (aproximadamente una palabra corta o parte de una). El uso y el costo se miden en tokens.
Ventana de contexto
La ventana de contexto es la cantidad máxima de tokens que un modelo puede considerar en una sola interacción, entre entrada y salida.
Webhook
Un webhook es un mensaje automático que un sistema envía a una URL de otro sistema en el momento en que ocurre un evento.
Workflow
Un workflow es una secuencia automática de pasos (disparador, condiciones, acciones) que se ejecuta sola cuando ocurre un evento.