Glosario de IA para empresas
Los términos que vas a oír al hablar de IA, explicados sin jerga y con ejemplos de empresa.
Agente de IA
Un agente de IA es un programa que usa un modelo de lenguaje para entender un objetivo, decidir qué pasos dar y ejecutarlos con herramientas externas, como una agenda, un CRM o el correo, hasta completar la tarea o pasarla a una persona.
GEO (Generative Engine Optimization)
GEO (Generative Engine Optimization) es el conjunto de técnicas para que los motores de respuesta con IA, como ChatGPT, Perplexity, Gemini o los resúmenes con IA de Google, encuentren el contenido de una web, lo entiendan y lo citen o recomienden en sus respuestas.
IA agéntica
La IA agéntica es el enfoque en el que sistemas de IA reciben un objetivo y lo persiguen con cierta autonomía: planifican los pasos, usan herramientas, revisan los resultados y ajustan el plan, en lugar de limitarse a responder a una única petición.
LLM (modelo de lenguaje grande)
Un LLM (Large Language Model, modelo de lenguaje grande) es un modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes cantidades de texto para predecir la siguiente palabra, lo que le permite entender preguntas, redactar, resumir, traducir, clasificar y razonar sobre texto.
llms.txt
llms.txt es un archivo en Markdown que se coloca en la raíz de una web (/llms.txt) para ofrecer a los modelos de lenguaje un resumen del sitio y una lista de enlaces a su contenido más importante. Lo propuso Jeremy Howard en 2024.
MCP (Model Context Protocol)
MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto, presentado por Anthropic en noviembre de 2024, que define cómo un asistente o agente de IA se conecta a herramientas y fuentes de datos externas, como un CRM, una base de datos o Google Drive, con una interfaz común.
n8n
n8n es una herramienta de automatización de flujos de trabajo con editor visual que conecta aplicaciones, APIs y modelos de IA. Tiene licencia fair-code, se puede usar en la nube o instalar en un servidor propio y la creó Jan Oberhauser en Berlín en 2019.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG (Retrieval-Augmented Generation, generación aumentada por recuperación) es una técnica en la que un sistema de IA busca primero la información relevante en tus documentos o bases de datos y después genera la respuesta usando solo ese contenido.
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