BIBLIOTECA VIRTUAL
INTEGRIDAD ACADÉMICA
GLOSARIO
Índice
- La inteligencia Artificial
- Uso ético de la información generada con Inteligencia Artificial Generativa (IAG) desde la mirada de algunas editoriales
- Uso ético y responsable de la inteligencia artificial generativa (IAG)
- Cómo citar información generada con aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) según el Estilo APA.
- Fuentes que utiliza la aplicación o el modelo IAG para responder
- Tipos de herramientas inteligentes
- Derecho de autor y propiedad intelectual en inteligencia artificial generativa (IAG)
- Glosario
| TÉRMINO | CONCEPTO |
|---|---|
| Inteligencia Artificial (IA) | Es la capacidad de una máquina para imitar funciones cognitivas humanas como aprender y resolver problemas de manera inteligente (Diccionario de IA generativa, 2024). |
| Inteligencia Artificial Generativa (IAG) | Es un campo de la Inteligencia Artificial que abarca los sistemas y algoritmos aptos para generar nuevo contenido, original y creativo (texto, imágenes, música y otros tipos de datos) entrenados a partir de enormes conjuntos de datos (Decide, 2024). |
| Algoritmo | Conjunto de reglas o procesos utilizados por un sistema de IA para realizar tareas, descubrir nuevos conocimientos y patrones de datos, o para predecir valores de salida a partir de un conjunto determinado de variables de entrada (IBM, 2024). |
| Machine Learning | Es una rama de la computación que procura que los ordenadores desarrollen tareas específicas sin haberse programado explícitamente para tal efecto. Estos modelos tienen la capacidad de aumentar su precisión en la medida que se les van proporcionando más datos (Decide, 2024). |
| Modelos de Lenguajes Grandes (LLM) | Constituyen algoritmos capaces de comprender, procesar y producir textos que al ser entrenados con enormes cantidades de datos se convierten en modelos de lenguajes grandes (LLM). Estos LLM tienen un poder asombroso para comprender y crear contenidos nuevos de forma coherente (Diccionario de IA generativa, 2024). |
| Redes Neuronales | Consiste en un tipo de modelo computacional que instruye a las máquinas para el procesamiento de datos simulando el cerebro humano. Se basan en un conjunto de unidades, nombradas neuronas artificiales que se conectan entre sí para transmitirse señales (Decide, 2024). |
| Deep Learning | Una rama avanzada del aprendizaje automático que utiliza muchas capas de redes neuronales para tareas como reconocimiento de patrones y procesamiento de lenguaje natural (Diccionario para dominar, 2024). |
| Prompts | Son las instrucciones o preguntas realizadas a un modelo de lenguaje para recibir una respuesta. Mientras más clara y precisa sea la interacción con el prompts, mayor será la calidad de la respuesta obtenida (Diccionario de IA generativa, 2024). |
| Chatbots | Son programas informáticos diseñados para simular conversaciones frecuentes con personas a través de Internet. Existen chatbots avanzados en IAG capaces de generar diálogos y respuestas realistas (Diccionario para dominar, 2024). |
| Transformer | Es una arquitectura de red neuronal, que ha sido la base para los modelos de aprendizaje profundo utilizados en modelos modernos de IAG. Se especializan en procesar información secuencial, como lenguaje natural empleando el mecanismo de autoatención, asignándole un valor diferente a cada parte del input (Decide, 2024). |
| Sesgo | Errores sistémicos repetibles en un algoritmo que producen prejuicios o inclinaciones, resultando en discriminación, siendo para ciertos grupos más favorable que para otros (Educar, s.f.) |
| Alucinación | Cuando un chatbot o herramienta de IA generativa percibe patrones u objetos que son inexistentes o imperceptibles para los observadores humanos, creando outputs que no tienen sentido o son completamente erróneos (IBM, 2024). |
| Input | consiste en el conjunto de información a la que la IA accede y procesa de acuerdo con la instrucción (el prompt) que ha recibido y por el que genera el output (Govertis, 2024) |
| Output | Son los contenidos, previsiones, recomendaciones o decisiones que genera la IA generativa para un conjunto determinado de objetivos definidos por el ser humano y que se produce como consecuencia de la interacción entre un prompt y el input (Govertis, 2024). |
Referencias
Decide. (2024, febrero 7). Diccionario de la IA Generativa: Términos clave que debes conocer. Decide. https://decidesoluciones.es/diccionario-de-la-ia-generativa-terminos-clave-que-debes-conocer/
Diccionario de IA Generativa: Los términos que debes conocer. (2024, agosto 6). https://www.ackstorm.com/blog/diccionario-ia-generativa/
Educar, G. (s. f.). Glosario de Inteligencia Artificial para la educación. Grupo Educar. Recuperado 4 de junio de 2025, de https://www.grupoeducar.cl/material_de_apoyo/glosario-de-inteligencia-artificial-ia-para-la-educacion/
Glosario para dominar el lenguaje de la IA Generativa. (2025, junio 4). https://revistaclevel.com/glosario-para-dominar-el-lenguaje-de-la-inteligencia-artificial-generativa
Govertis. (2024, febrero 5). IA generativa: Explorando la propiedad intelectual de los prompts. https://www.govertis.com/ia-generativa-explorando-la-propiedad-intelectual-de-los-prompts
IBM. (2023, noviembre 3). ¿Qué es un algoritmo de machine learning? https://www.ibm.com/es-es/think/topics/machine-learning-algorithms