En la era digital actual, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una fuerza motriz que impulsa la innovación y transforma industrias enteras. Sin embargo, con la rápida evolución de esta tecnología, también ha surgido una amplia variedad de términos y conceptos que pueden resultar abrumadores para profesionales, estudiantes y entusiastas por igual. Es en este contexto hemos creado este glosario exhaustivo sobre IA.

Este glosario ha sido creado para ofrecer una visión clara y comprensiva de los términos más relevantes en el campo de la IA y la IA Generativa. Cada término ha sido analizado y definido de la manera más didáctica y sencilla posible, considerando no solo su significado técnico, sino también su aplicación práctica y su relevancia en el ámbito del marketing. Esta estructura multidimensional permite obtener una comprensión holística de cada concepto, facilitando su aplicación en diversos contextos.

Para la construcción de este glosario se han recopilado y analizado definiciones de fuentes confiables y se han adaptado para hacerlas más accesibles y pertinentes para una audiencia amplia. Se ha realizado una distinción entre términos de IA general y IA generativa con el objetivo de ofrecer una clasificación ordenada y lógica que facilite la navegación y comprensión de los conceptos. También se han incluido los acrónimos al lado de cada nombre y la traducción al español.

La razón detrás de esta estructura meticulosa es simple: queremos que este glosario sirva como una herramienta esencial para cualquier persona que busque adentrarse en el mundo de la IA, ya sea para fines académicos, profesionales o de interés personal. Al proporcionar definiciones claras, ejemplos prácticos y un enfoque en la relevancia de marketing, esperamos que este glosario sea un recurso valioso.

Clasificación por categorías

IA General

AI bias
AI chatbot
AI ethics
Algorithm
Anthropomorphize
Artificial intelligence
Artificial neural network (ANN)
Artificial superintelligence (ASI)
Automatic speech recognition (ASR)
Black box AI
Chatbot
Computer vision
Conversational AI
Convolutional neural network (CNN)
Corpus
Data mining
Decision tree
Deep Blue
Deep learning
Deepfake
DeepMind
Discriminator (in a GAN)
Einstein GPT
Explainable AI (XAI)
Facial recognition
Artificial General Intelligence (AGI)
Image recognition
Language Model for Dialogue Applications (LaMDA)
Machine learning
Machine learning bias
Model
Narrow AI
Natural Language Processing (NLP)
Neural networks
OpenAI
Overfitting
Parameter
Pathways Language Mode (PaLM)
Reinforcement learning (RL)
Self-supervised learning
Semi-supervised learning
Sentiment analysis
Singularity
Structured data
Supervised learning
TensorFlow
Token
Training data
Transformers
Transparency
Turing test
Unsupervised learning
Validation
Web Crawler
Zero-shot learning

IA Generativa

Bard
BERT
ChatGPT
Copilot
Dall-E
Fine-Tunning
Generative adversarial network (GAN)
Generative AI
GPT
GPT-4 con visión (GPT-4V)
Generator
Hallucination
Large Language Model (LLM)
LLaVA
Large Language Model Meta AI (LLaMA)
Large Multi-Modal Models (LMM)
Midjourney
Natural Language Generation (NLG)
Pre-trained Model
Prompt engineering
Prompt injection
Prompt defense
Prompt
Reinforcement learning from human feedback (RLHF)
Stable Diffusion

Adobe Firefly

Adobe Firefly es una innovadora familia de modelos de IA generativa creada por Adobe Systems. Esta herramienta permite a los usuarios describir su visión creativa con palabras y, a través de la tecnología de IA, transformar esas palabras en realidades visuales.

Casos de Casos de uso:
Transformación de ideas textuales en imágenes visuales, desde retratos y paisajes realistas hasta arte abstracto e ilustraciones de fantasía. Generación de efectos de texto, relleno generativo y variaciones de color en imágenes vectoriales.

En qué contexto se usa:
Diseñadores gráficos, artistas digitales, profesionales del marketing que buscan crear contenido visual basado en descripciones textuales,

Definición orientada al marketing
Adobe Firefly revoluciona el mundo del diseño digital, permitiendo a los profesionales creativos transformar simples palabras en impresionantes realidades visuales.

AI bias - Sesgo de IA

El sesgo en IA se refiere a la tendencia sistemática y no aleatoria de un algoritmo para producir resultados que se desvían de las expectativas objetivas, a menudo debido a datos de entrenamiento sesgados o metodologías de diseño.

Casos de Casos de uso:
Se utiliza para describir situaciones en las que un sistema de IA no proporciona resultados justos o imparciales.

En qué contexto se usa:
Se utiliza en el contexto de la formación y evaluación de modelos de IA, especialmente cuando se analiza la equidad y justicia de los resultados producidos por estos sistemas.

Definición orientada al marketing:
El sesgo en IA puede afectar la forma en que una marca interactúa o entiende a sus clientes, llevando a decisiones de marketing que no reflejan las verdaderas necesidades o deseos del público.

AI chatbot - Chatbot de IA

Un chatbot de IA es una aplicación de software que utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para simular interacciones conversacionales con usuarios..

Casos de Casos de uso:
Se utiliza para interactuar con usuarios en sitios web, aplicaciones o redes sociales, proporcionando respuestas automáticas a preguntas frecuentes o asistiendo en tareas específicas.
En qué contexto se usa:
Los chatbots de IA se encuentran comúnmente en el servicio al cliente, ventas, y soporte técnico, donde pueden ayudar a los usuarios sin la necesidad de intervención humana inmediata.
Definición orientada al marketing:
Un chatbot de IA es una herramienta esencial para las marcas modernas, permitiendo una interacción inmediata con los clientes, impulsando las ventas y mejorando la experiencia del usuario al proporcionar respuestas rápidas y personalizadas.

AI ethics - Ética de IA

La ética de la IA aborda las consideraciones morales y éticas asociadas con el desarrollo y despliegue de sistemas de inteligencia artificial, enfocándose en la justicia, transparencia y responsabilidad

Casos de Casos de uso:
Para guiar el desarrollo y uso de la IA, asegurando que se haga de manera responsable y beneficiosa para todos.
En qué contexto se usa:
Se utiliza cuando se discuten las implicaciones morales y éticas del desarrollo y uso de la IA en la sociedad.
Definición orientada al marketing:
La ética de la IA es crucial para las marcas que desean ganarse la confianza de sus clientes, asegurando que la tecnología se use de manera transparente y justa.

Algorithm - Algoritmo

Un algoritmo es una secuencia estructurada y definida de instrucciones diseñadas para realizar una tarea o resolver un problema específico en la computación..

Casos de Casos de uso:
Para resolver problemas, realizar cálculos o procesar información en la computadora.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en casi todos los aspectos de la informática, desde la búsqueda en internet hasta las aplicaciones de software.
Definición orientada al marketing:
Los algoritmos son esenciales para analizar datos de clientes, optimizar campañas publicitarias y personalizar experiencias de usuario.

Anthropomorphism - Antropomorfismo

La antropomorfización se refiere a la atribución de características o emociones humanas a entidades no humanas, como sistemas de IA, a menudo llevando a interpretaciones erróneas de sus capacidades.

Casos de Casos de uso:
Para describir la tendencia humana de ver cualidades humanas en objetos o sistemas no humanos.
En qué contexto se usa:
Se utiliza al hablar de cómo las personas perciben y se relacionan con la tecnología, especialmente la IA.
Definición orientada al marketing:
Antropomorfizar puede hacer que los productos o servicios basados en IA sean más atractivos o relatables para los clientes, creando una conexión emocional.

Artificial intelligence (AI) - Inteligencia artificial (IA)

La inteligencia artificial es un subcampo de la informática que se centra en la creación de sistemas capaces de realizar tareas que, tradicionalmente, requieren inteligencia humana, como el razonamiento, aprendizaje y adaptación…

Casos de Casos de uso:
Para automatizar tareas, analizar datos, interactuar con usuarios y más.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en muchos campos, desde medicina hasta entretenimiento y marketing.
Definición orientada al marketing:
La IA está revolucionando el marketing al permitir análisis de datos más profundos, personalización de contenido y mejor interacción con los clientes.

Artificial Neural Network (ANN) - Red Neuronal Artificial (RNA)

Una red neuronal artificial es un modelo computacional inspirado en la estructura y funcionamiento de las redes neuronales biológicas, utilizado en aprendizaje automático para procesar y clasificar información.

Casos de Casos de uso:
Para que las máquinas aprendan y mejoren su rendimiento en tareas específicas.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en aprendizaje automático y IA para procesar y analizar grandes cantidades de datos.
Definición orientada al marketing:
Las redes neuronales permiten a las marcas analizar el comportamiento del cliente y predecir tendencias, mejorando las estrategias de marketing.

Artificial superintelligence (ASI) - Superinteligencia artificial (SAI)

La superinteligencia artificial representa un nivel teórico de capacidad cognitiva de máquina que supera ampliamente la inteligencia humana en prácticamente todos los campos, desde la creatividad hasta el razonamiento general.

Casos de Casos de uso:
Para describir un nivel futuro y avanzado de IA que podría superar la inteligencia humana en todas las áreas.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en discusiones sobre el futuro de la IA y sus posibles impactos en la sociedad.
Definición orientada al marketing:
La superinteligencia artificial podría revolucionar el marketing al proporcionar insights y estrategias inimaginables con la inteligencia humana actual.

Artificial General Intelligence (AGI) – Inteligencia Artiifical General (AGI)

La Inteligencia Artificial General (AGI) se refiere a sistemas de IA que poseen la capacidad de entender, aprender y aplicar el conocimiento en una variedad de tareas al nivel de un ser humano. A diferencia de la IA estrecha, que está diseñada para una tarea específica, la AGI tiene la flexibilidad y adaptabilidad para aprender y desempeñarse en cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar…

Casos de Casos de uso:
Aunque todavía es en gran medida teórica y no se ha alcanzado, la AGI se utilizaría en una amplia gama de tareas, desde la toma de decisiones hasta la creatividad y la resolución de problemas complejos.
En qué contexto se usa:
Futuro de la IA, investigación avanzada en inteligencia artificial, evolución de la capacidad de aprendizaje de las máquinas.
Definición orientada al marketing:
Aunque la AGI sigue siendo en gran medida teórica, su eventual realización podría revolucionar el marketing al proporcionar herramientas que pueden adaptarse y aprender cualquier tarea de marketing con eficiencia humana.

Automatic speech recognition (ASR) - Reconocimiento automático de voz

El reconocimiento automático de voz es una tecnología que convierte señales de voz en texto escrito, utilizando modelos complejos para interpretar y transcribir el lenguaje hablado.

Casos de Casos de uso:
Para transcribir voz a texto, controlar dispositivos con comandos de voz y más.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en asistentes virtuales, aplicaciones de dictado y sistemas de atención al cliente.
Definición orientada al marketing:
El ASR permite a las marcas interactuar con los clientes a través de la voz, ofreciendo experiencias más naturales y personalizadas.

BARD

Bard es una implementación avanzada de inteligencia artificial desarrollada por Google, diseñada para conversaciones y dotada de la capacidad de acceder y utilizar información en línea en tiempo real…

Casos de Casos de uso:
Para interactuar con usuarios y proporcionar respuestas basadas en información en línea.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en plataformas donde se necesita interacción en tiempo real con acceso a información actualizada.
Definición orientada al marketing:
Bard puede ser una herramienta valiosa para las marcas al ofrecer soporte al cliente enriquecido con datos en tiempo real del internet.

BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un modelo de procesamiento de lenguaje natural desarrollado por Google, diseñado para comprender el contexto de las palabras en el texto y mejorar la precisión en tareas de comprensión del lenguaje…

Casos de Casos de uso:
Para mejorar la comprensión del lenguaje en tareas como responder preguntas o traducir texto.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en procesamiento de lenguaje natural y en sistemas que requieren entender el lenguaje humano.
Definición orientada al marketing:
BERT permite a las marcas entender mejor las consultas de los clientes y ofrecer respuestas más precisas y relevantes.

Black box AI - IA de caja negra

La IA de caja negra se refiere a sistemas de inteligencia artificial cuyos procesos internos y decisiones no son fácilmente interpretables o transparentes para los usuarios o desarrolladores..

Casos de Casos de uso:
Para describir sistemas de IA cuyo funcionamiento interno no es transparente o comprensible.
En qué contexto se usa:
Se utiliza al discutir la transparencia y explicabilidad de los sistemas de IA.
Definición orientada al marketing:
La IA de caja negra puede ser un desafío para las marcas que buscan transparencia en sus herramientas y decisiones basadas en datos.

Chatbot

Un chatbot es una interfaz de software diseñada para simular interacciones humanas, facilitando la comunicación automatizada en plataformas digitales utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural.

Casos de Casos de uso:
Para interactuar con usuarios, responder preguntas frecuentes, y asistir en procesos automatizados.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en sitios web, aplicaciones y redes sociales para mejorar la experiencia del usuario y ofrecer soporte.
Definición orientada al marketing:
Los chatbots son herramientas esenciales para las marcas que buscan interactuar con sus clientes las 24 horas del día, ofreciendo respuestas inmediatas y personalizadas.

ChatGPT

ChatGPT es un modelo avanzado de lenguaje desarrollado por OpenAI, basado en la arquitectura de transformadores, diseñado para generar respuestas coherentes y contextuales en interacciones conversacionales…

Casos de Casos de uso:
Para interactuar con usuarios en una variedad de plataformas y aplicaciones.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en entornos donde se desea una interacción humana realista con un sistema de IA.
Definición orientada al marketing:
ChatGPT puede ser una herramienta poderosa para las marcas al ofrecer interacciones personalizadas y humanas, mejorando la relación con el cliente.

Computer Vision - Visión por computadora

La visión por computadora es un subcampo de la inteligencia artificial que capacita a las máquinas para interpretar y tomar decisiones basadas en información visual, como imágenes o videos.

Casos de Casos de uso:
Para analizar imágenes, reconocer objetos, y procesar información visual.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en aplicaciones como reconocimiento facial, análisis de imágenes médicas y sistemas de seguridad.
Definición orientada al marketing:
La visión por computadora permite a las marcas analizar el comportamiento del cliente, personalizar la publicidad basada en el reconocimiento visual y mejorar la experiencia del usuario.

Conversational AI - Inteligencia Artificial Conversacional

La IA conversacional se refiere a tecnologías que utilizan el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático para simular interacciones conversacionales coherentes y contextuales con los usuarios.

Casos de Casos de uso:
Para crear chatbots y asistentes virtuales más avanzados y realistas.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en soporte al cliente, ventas y cualquier plataforma que requiera interacción humana realista.
Definición orientada al marketing:
La IA conversacional mejora la interacción con los clientes, ofreciendo respuestas más naturales y personalizadas, lo que puede aumentar la satisfacción y lealtad del cliente.

Convolutional neural network (CNN) - Red neuronal convolucional (RNC)

Una red neuronal convolucional es una categoría especializada de redes neuronales diseñada específicamente para procesar datos con una estructura similar a la de una imagen, siendo eficaz en tareas de visión por computadora.

Casos de Casos de uso:
Para tareas relacionadas con imágenes, como reconocimiento facial o diagnóstico médico.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en aplicaciones de visión por computadora y análisis de imágenes.
Definición orientada al marketing:
Las CNN permiten a las marcas analizar imágenes de productos, entender tendencias visuales y ofrecer recomendaciones basadas en preferencias visuales.

Copilot

Copilot es una característica asistida por inteligencia artificial dentro de Microsoft 365, diseñada para ofrecer sugerencias y facilitar tareas basadas en el contexto y las necesidades del usuario

Casos de Casos de uso:
Para asistir a los usuarios en tareas específicas y ofrecer recomendaciones basadas en la IA.
En qué contexto se usa:
Se utiliza dentro de las aplicaciones de Microsoft 365 para mejorar la productividad y experiencia del usuario.
Definición orientada al marketing:
Copilot puede ser una herramienta valiosa para las marcas al optimizar la colaboración y el flujo de trabajo, ofreciendo sugerencias basadas en datos para mejorar la toma de decisiones.

Corpus

Un corpus en el contexto de la inteligencia artificial se refiere a un conjunto estructurado y amplio de textos o documentos utilizados como base para el entrenamiento y validación de modelos de lenguaje.

Casos de Casos de uso:
Para enseñar a las máquinas cómo funciona el lenguaje y mejorar su comprensión.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en el procesamiento de lenguaje natural y en la formación de modelos de lenguaje.
Definición orientada al marketing:
Un corpus bien seleccionado puede ayudar a las marcas a entender mejor las tendencias del lenguaje y las preferencias del cliente, optimizando la comunicación y el contenido.

Dall-E

Dall-E es un modelo de generación de imágenes desarrollado por OpenAI, capaz de producir representaciones visuales basadas en descripciones de texto, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.

Casos de Casos de uso:
Para crear imágenes a partir de instrucciones de texto.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en áreas donde se desea una representación visual basada en una descripción textual.
Definición orientada al marketing:
Dall-E puede ser una herramienta innovadora para las marcas al crear contenido visual personalizado basado en las preferencias y descripciones de los clientes.

Data mining - Minería de datos

El data mining es el proceso de explorar y analizar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, correlaciones y tendencias valiosas, utilizando técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático…

Casos de Casos de uso:
Para descubrir información útil y patrones en grandes conjuntos de datos.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en análisis de negocios, investigación y desarrollo de productos.
Definición orientada al marketing:
El data mining permite a las marcas descubrir insights sobre sus clientes, optimizar campañas y predecir tendencias futuras.

Decision tree - Árbol de decisión

Un árbol de decisión es una herramienta gráfica que representa opciones de decisión, sus posibles resultados y probabilidades, facilitando el análisis y la toma de decisiones basadas en datos…

Casos de Casos de uso:
Para visualizar y analizar decisiones y sus posibles consecuencias.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en análisis de datos, toma de decisiones y planificación estratégica.
Definición orientada al marketing:
Los árboles de decisión ayudan a las marcas a visualizar estrategias y prever posibles resultados, optimizando las decisiones de marketing.

Deep Blue

Deep Blue es una supercomputadora desarrollada por IBM, específicamente diseñada para el análisis y juego de ajedrez, destacando por ser la primera máquina en vencer a un campeón mundial de ajedrez en condiciones de torneo.

Deep learning (DL) - Aprendizaje profundo (AP)

El deep learning es una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas (conocidas como redes neuronales profundas) para analizar diversos tipos de datos, siendo especialmente efectivo en tareas complejas como reconocimiento de imágenes y voz.

Casos de Casos de uso:
Para enseñar a las máquinas a reconocer patrones, imágenes, sonidos y más.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en aplicaciones avanzadas de IA, como reconocimiento de voz, visión por computadora y traducción automática.
Definición orientada al marketing:
El deep learning permite a las marcas analizar grandes conjuntos de datos para obtener insights profundos sobre los clientes y predecir tendencias futuras.

Deepfake

Un deepfake es una representación digital manipulada, generalmente un video o audio, producido utilizando técnicas avanzadas de deep learning, donde se superpone el rostro o la voz de una persona en otro contenido, logrando resultados hiperrealistas.

Casos de Casos de uso:
A menudo se utiliza para crear contenido falso o engañoso, aunque también tiene aplicaciones legítimas en entretenimiento y producción de medios.
En qué contexto se usa:
Se discute en contextos relacionados con la ética de la IA, la desinformación y la seguridad digital.
Definición orientada al marketing:
Aunque los deepfakes pueden ser herramientas creativas para el contenido publicitario, las marcas deben ser cautelosas y éticas en su uso para evitar desinformación y dañar su reputación.

DeepMind

DeepMind es un laboratorio de investigación en inteligencia artificial, reconocido por sus avances en aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo. Adquirido por Google, ha desarrollado soluciones de IA para una variedad de aplicaciones, desde juegos hasta investigación médica.

Discriminator (in GAN) - Discriminador (en GAN)

Dentro de una Red Generativa Antagónica (GAN), el discriminador es un componente que evalúa y clasifica datos como auténticos o generados, trabajando en conjunto con el generador, cuyo objetivo es producir datos que el discriminador no pueda distinguir de los reales…

Casos de Casos de uso:
Para mejorar la calidad de las imágenes generadas por la red al desafiar y entrenar a la otra parte de la red.
En qué contexto se usa:
Se utiliza en el entrenamiento y funcionamiento de las Redes Generativas Antagónicas (GANs).
Definición orientada al marketing:
El uso de discriminadores en GANs puede ayudar a las marcas a generar contenido visual de alta calidad para campañas publicitarias y promociones.

Einstein GPT

Einstein GPT representa la evolución de Einstein, la plataforma de inteligencia artificial de Salesforce. Esta nueva generación incorpora capacidades avanzadas de procesamiento de lenguaje natural, permitiendo a las empresas obtener insights más profundos y personalizados a través de Customer 360, optimizando así la experiencia del cliente.

Casos de Casos de uso:
Se utiliza principalmente para mejorar la interacción con los clientes, analizar grandes volúmenes de datos y ofrecer predicciones más precisas en el ecosistema Salesforce.
En qué contexto se usa:
CRM, gestión de relaciones con clientes, análisis de datos empresariales.
Definición orientada al marketing:
Einstein GPT puede ser una herramienta esencial para los equipos de marketing que utilizan Salesforce, permitiendo análisis predictivos más precisos para segmentación de clientes, campañas publicitarias y estrategias de retención.

Explainable AI (XAI) - IA explicable (XAI)

Explainable AI (XAI) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en crear sistemas de IA cuyas decisiones y acciones pueden ser comprendidas por los humanos. A través de XAI, se busca que las máquinas no solo tomen decisiones basadas en algoritmos complejos, sino que también puedan explicar el razonamiento detrás de esas decisiones de manera comprensible.

Casos de Casos de uso:
Se utiliza para aumentar la transparencia y la confianza en los sistemas de IA, especialmente en sectores donde la toma de decisiones de la IA tiene implicaciones significativas, como la medicina o el sistema financiero…
En qué contexto se usa:
Transparencia en IA, toma de decisiones basada en datos, regulaciones y ética en IA.
Definición orientada al marketing:
La IA explicable puede ser crucial para las campañas de marketing basadas en IA, ya que permite a los equipos entender y justificar las decisiones del modelo, mejorando la confianza con los stakeholders y clientes.

Facial Recognition - Reconocimiento facial

El reconocimiento facial es una técnica avanzada de biometría que utiliza patrones únicos y características de la cara de una persona para identificarla o verificar su identidad. A través de algoritmos complejos, este sistema compara características faciales capturadas en tiempo real con una base de datos previamente almacenada para encontrar coincidencias…

Casos de Casos de uso:
Se utiliza en sistemas de seguridad, autenticación, control de acceso y, en algunos casos, para personalizar experiencias de usuario en plataformas digitales.
En qué contexto se usa:
Seguridad, sistemas de vigilancia, autenticación biométrica, marketing personalizado.
Definición orientada al marketing:
El reconocimiento facial puede ser utilizado en marketing para personalizar experiencias en tiendas físicas, analizar reacciones de clientes a productos o publicidades y mejorar la segmentación de audiencias.

Fine-tuning - Afinado

El afinado o "fine-tuning" es un proceso en el aprendizaje automático donde un modelo previamente entrenado se adapta a una tarea específica. A diferencia del entrenamiento desde cero, el fine-tuning utiliza la base de un modelo preentrenado y lo ajusta utilizando un conjunto de datos más pequeño y específico, lo que permite obtener resultados más precisos con menos datos y en menos tiempo…

Casos de Casos de uso:
Se utiliza para adaptar modelos de IA a tareas específicas, como la clasificación de imágenes en un dominio particular o la adaptación de un modelo de lenguaje a un lenguaje o jerga específica..
En qué contexto se usa:
Desarrollo de modelos de IA, adaptación de modelos preentrenados, optimización de recursos en proyectos de IA..
Definición orientada al marketing:
El ajuste fino permite a los equipos de marketing adaptar modelos generales de IA a necesidades específicas de la empresa, como análisis de sentimiento de una marca o predicciones de tendencias de mercado.

Generative adversarial network (GAN) - Red generativa adversaria (GAN)

Las Redes Generativas Antagónicas (GAN) son sistemas compuestos por dos redes neuronales, el generador y el discriminador. Estas redes trabajan en conjunto, donde el generador intenta crear datos que parezcan auténticos, mientras que el discriminador intenta distinguir entre datos reales y los generados. A través de iteraciones, el sistema se perfecciona, permitiendo al generador producir datos cada vez más realistas…

Casos de Casos de uso:
Se utilizan para generar imágenes, sonidos y otros tipos de datos que son indistinguibles de los reales. También se usan en la mejora de imágenes, creación de arte y diseño, entre otros.
En qué contexto se usa:
Creación de contenido, diseño gráfico, investigación en aprendizaje profundo, simulaciones.
Definición orientada al marketing:
Las GANs pueden ser utilizadas en marketing para crear imágenes publicitarias, generar contenido para campañas o diseñar productos basados en tendencias detectadas.

Generative AI - IA generativa

La IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial diseñados para crear contenido nuevo basándose en patrones aprendidos de datos previos. Estos sistemas pueden generar una variedad de salidas, desde texto hasta imágenes, audio y video, basándose en las instrucciones o prompts que se les proporcionen.

Casos de Casos de uso:
Creación de contenido, diseño, simulaciones, generación de datos sintéticos para entrenamiento.
En qué contexto se usa:
Medios de comunicación, entretenimiento, investigación científica, desarrollo de productos.
Definición orientada al marketing:
La IA generativa puede ser una herramienta valiosa para equipos de marketing que buscan crear contenido único y personalizado para campañas, productos o servicios.

GPT

GPT, o Generative Pre-trained Transformer, es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Es conocido por su capacidad para entender y generar lenguaje natural a un nivel avanzado. Entrenado en grandes cantidades de texto, GPT puede responder preguntas, mantener conversaciones y producir contenido coherente basándose en los prompts que recibe.

Casos de Casos de uso:
Interacción con usuarios, generación de contenido, asistencia virtual, investigación en procesamiento de lenguaje natural.
En qué contexto se usa:
Chatbots, asistentes virtuales, herramientas de escritura y edición, investigación en IA…
Definición orientada al marketing:
GPT puede ser utilizado en marketing para automatizar respuestas al cliente, generar contenido para blogs o sitios web, y ofrecer interacciones personalizadas a través de chatbots.

GPT-4V (GPT-4 con visión)

GPT-4V representa la evolución del modelo GPT-4, incorporando capacidades visuales. Este modelo no solo comprende el lenguaje natural, sino que también puede analizar y generar contenido basado en imágenes, fusionando la comprensión textual y visual en un solo sistema.

Casos de uso:
Análisis de imágenes acompañadas de descripciones textuales, generación de descripciones detalladas para imágenes, y creación de contenido visual basado en instrucciones textuales.
En qué contexto se usa:
Plataformas de redes sociales para descripción automática de imágenes, herramientas de diseño gráfico que buscan integrar instrucciones textuales, y sistemas educativos que desean ofrecer descripciones visuales a partir de texto.
Definición orientada al marketing:
Con GPT-4V, la línea entre texto e imagen se desvanece, ofreciendo una herramienta revolucionaria que entiende y crea en ambos dominios con una fluidez sin precedentes.

Generator - Generador

Un generador en el contexto de la IA es una herramienta o sistema diseñado para crear nuevo contenido basado en una entrada o solicitud específica. Utilizando patrones aprendidos de datos de entrenamiento, el generador produce información o contenido que imita esas características y patrones

Casos de Casos de uso:
Generación de contenido, diseño, creación de datos sintéticos, simulaciones.
En qué contexto se usa:
Medios de comunicación, diseño gráfico, investigación en aprendizaje automático, desarrollo de productos.
Definición orientada al marketing:
Los generadores pueden ser utilizados en marketing para crear contenido promocional, diseñar gráficos o producir jingles y música para campañas.

Hallucination - Alucinación

En el contexto de los modelos de lenguaje, una "alucinación" se refiere a una situación en la que el modelo genera una salida incorrecta o no verificable. Esta salida es el resultado de que el modelo se basa en su "conocimiento" interno (lo que ha sido entrenado) y ese conocimiento no es aplicable o relevante para la consulta del usuario…

Casos de Casos de uso:
Identificación de limitaciones de modelos, mejora y ajuste de sistemas de IA, validación de respuestas generadas.
En qué contexto se usa:
Interacción con modelos de lenguaje de gran escala, validación de contenido generado, investigación en procesamiento de lenguaje natural.
Definición orientada al marketing:
Entender y corregir alucinaciones en IA es crucial para equipos de marketing que dependen de modelos para generar contenido o análisis, asegurando que la información proporcionada sea precisa y relevante.

Image recognition - Reconocimiento de imágenes

El reconocimiento de imágenes es una tecnología avanzada que permite a los sistemas informáticos analizar y clasificar imágenes basándose en patrones y características específicas. Utilizando algoritmos complejos, estos sistemas pueden identificar objetos, personas, lugares y más, comparando las características de la imagen con una base de datos de referencia.

Casos de Casos de uso:
Autenticación biométrica, sistemas de seguridad, análisis de contenido visual, personalización de experiencias de usuario…
En qué contexto se usa:
Aplicaciones móviles, redes sociales, sistemas de vigilancia, marketing digital.
Definición orientada al marketing:
El reconocimiento de imágenes puede ser utilizado en marketing para análisis de tendencias visuales, personalización de experiencias de compra o segmentación de audiencia basada en preferencias visuales.

Language Model for Dialogue Applications (LamDA) - Modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LamDA)

LaMDA, desarrollado por Google, es un conjunto de modelos de lenguaje conversacional diseñados para generar lenguaje humano natural y realista durante las conversaciones. Estos modelos se entrenan en una variedad de fuentes para comprender y responder a las entradas del usuario de manera coherente y contextual.

Casos de Casos de uso:
Interacción con usuarios, asistentes virtuales, chatbots, herramientas de respuesta automática.
En qué contexto se usa:
Aplicaciones de Google, sistemas de atención al cliente, herramientas de comunicación en línea.
Definición orientada al marketing:
LaMDA puede ser una herramienta valiosa para equipos de marketing que buscan ofrecer interacciones personalizadas y humanas a través de chatbots o asistentes virtuales en plataformas de Google.

Large Language Model (LLM) - Modelo de lenguaje grande (LLM)

Un Large Language Model (LLM) es un modelo de aprendizaje profundo especializado en la generación de texto. Estos modelos, basados en la arquitectura del transformador, se caracterizan por su gran escala, con un número masivo de parámetros y entrenados en extensos corpus de texto.

Casos de Casos de uso:
Generación de contenido, asistencia virtual, herramientas de escritura y edición, investigación en procesamiento de lenguaje natural.
En qué contexto se usa:
Desarrollo de chatbots, asistentes virtuales, herramientas de escritura automatizada, investigación en IA.
Definición orientada al marketing:
Los LLMs pueden ser utilizados en marketing para crear contenido promocional, responder automáticamente a consultas de clientes o analizar tendencias en conversaciones en línea.

LLaVA

LLaVA es un proyecto de código abierto que colabora con la comunidad de investigación para avanzar en el estado del arte en IA. Representa uno de los primeros modelos multi-modales grandes entrenados de principio a fin, logrando capacidades de chat impresionantes que emulan el espíritu del GPT-4 multi-modal.

Casos de uso:
Conversaciones avanzadas con chatbots que comprenden múltiples modalidades de entrada, análisis integrado de texto, imagen y, potencialmente, sonido, y generación de contenido multi-modal a partir de descripciones o instrucciones.
En qué contexto se usa:
Empresas que buscan ofrecer asistentes virtuales más avanzados, plataformas de contenido que desean integrar diferentes tipos de datos, e investigadores que buscan modelos de IA de vanguardia.
Definición orientada al marketing:
LLaVA no es solo otro modelo de IA; es una ventana al futuro de la inteligencia artificial multi-modal, ofreciendo interacciones más ricas y contextualizadas que nunca antes.

Large Language Model Meta AI (LLaMA) - Modelo de lenguaje grande Meta IA (LLaMA)

LLaMA es una familia de modelos de lenguaje de gran escala lanzados por Meta AI en 2023. Estos modelos, similares en naturaleza a otros LLMs, están diseñados para comprender y generar texto basándose en grandes cantidades de datos de entrenamiento.

Casos de Casos de uso:
Interacción con usuarios, generación de contenido, asistencia virtual, herramientas de respuesta automática.
En qué contexto se usa:
Plataformas y aplicaciones de Meta AI, sistemas de atención al cliente, herramientas de comunicación en línea.
Definición orientada al marketing:
LLaMA puede ser una herramienta esencial para equipos de marketing que operan en plataformas de Meta AI, permitiendo la creación de contenido personalizado y respuestas automatizadas a consultas de clientes.

Large Multi-Modal Models (LMM)

Los LMM, o Modelos Multi-Modales Grandes, representan una avanzada categoría de modelos de inteligencia artificial capaces de procesar y comprender múltiples tipos de entradas de datos simultáneamente, como texto e imágenes. Estos modelos se destacan por su habilidad para integrar diferentes modalidades de información, ofreciendo una interpretación más rica y contextual de los datos.

Casos de uso:
Integración de texto e imágenes para generar respuestas coherentes en chatbots, análisis simultáneo de datos visuales y textuales en investigaciones, y creación de contenidos multimedia a partir de descripciones textuales.
En qué contexto se usa:
Empresas tecnológicas en desarrollo de asistentes virtuales avanzados, investigadores en el campo de la IA que buscan modelos más robustos y contextuales, y plataformas de creación de contenido que desean ofrecer herramientas más integradas a sus usuarios.
Definición orientada al marketing:
Los LMM están redefiniendo las fronteras de la inteligencia artificial, ofreciendo soluciones que entienden y procesan el mundo de manera más holística, similar a cómo lo haría un humano. Con LMM, la integración de texto e imagen nunca ha sido tan fluida.

Machine learning (ML) - Aprendizaje automático (AA)

El aprendizaje automático es una subdisciplina de la inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos mejorar progresivamente su rendimiento en tareas específicas mediante el análisis y procesamiento de datos. A diferencia de la programación tradicional, en el aprendizaje automático, los sistemas "aprenden" de los datos sin ser explícitamente programados para una tarea específica.

Casos de Casos de uso:
Predicción, clasificación, análisis de datos, reconocimiento de patrones, optimización.
En qué contexto se usa:
Desarrollo de productos basados en IA, análisis de datos empresariales, sistemas de recomendación, investigación científica…
Definición orientada al marketing:
El aprendizaje automático es esencial en marketing para analizar tendencias, segmentar audiencias, predecir comportamientos de compra y optimizar campañas publicitarias.

Machine learning bias - Sesgo de aprendizaje automático

El sesgo en el aprendizaje automático se refiere a la tendencia de un modelo a hacer predicciones basadas en supuestos preconcebidos debido a la naturaleza de los datos con los que fue entrenado. Este sesgo puede surgir de datos de entrenamiento incompletos, desequilibrados o influenciados por prejuicios humanos, lo que lleva a que el modelo produzca resultados que no son representativos o justos.

Casos de Casos de uso:
Identificación y corrección de desviaciones en modelos, mejora de la equidad en sistemas de IA, diseño ético de sistemas automatizados.
En qué contexto se usa:
Desarrollo de sistemas de IA, análisis de equidad y ética en tecnología, toma de decisiones basada en datos…
Definición orientada al marketing:
Entender y corregir sesgos en modelos de IA es crucial para equipos de marketing que dependen de análisis y predicciones, asegurando que las decisiones basadas en datos sean justas y representativas.

Midjourney

Midjourney es un servicio de IA que permite a los usuarios generar imágenes basadas en descripciones textuales. Utilizando avanzados algoritmos de aprendizaje automático, Midjourney es capaz de crear imágenes que abarcan desde estilos realistas hasta abstractos, basándose en las instrucciones proporcionadas…

Casos de Casos de uso:
Creación de contenido visual, diseño gráfico, prototipado rápido, visualización de conceptos.
En qué contexto se usa:
Diseño y arte digital, desarrollo de contenidos multimedia, herramientas de creación basadas en IA.
Definición orientada al marketing:
Midjourney puede ser una herramienta valiosa para equipos de marketing que buscan crear imágenes promocionales o contenido visual basado en descripciones específicas de productos o campañas.

Model - Modelo

En el ámbito de la inteligencia artificial, un modelo se refiere a un programa o algoritmo que ha sido entrenado para reconocer patrones en datos y hacer predicciones o decisiones basadas en ese entrenamiento. Estos modelos se construyen utilizando datos de entrenamiento y algoritmos específicos para aprender y adaptarse a tareas específicas.

Casos de Casos de uso:
Predicción, clasificación, análisis de datos, reconocimiento de patrones, toma de decisiones automatizada.
En qué contexto se usa:
Desarrollo de productos basados en IA, sistemas de recomendación, análisis de datos empresariales, investigación en aprendizaje automático.
Definición orientada al marketing:
Los modelos de IA son esenciales en marketing para analizar tendencias, segmentar audiencias, predecir comportamientos de compra y generar contenido personalizado.

Narrow AI – Inteligencia artificial Estrecha

La Inteligencia Artificial Estrecha (Narrow AI) se refiere a sistemas de IA diseñados para realizar una tarea específica sin la capacidad de realizar tareas fuera de ese dominio específico. A diferencia de la Inteligencia Artificial General, la Narrow AI está especializada y no tiene la adaptabilidad para aprender y desempeñarse en tareas fuera de su entrenamiento…

Casos de Casos de uso:
Automatización de tareas específicas, sistemas especializados, herramientas de optimización
En qué contexto se usa:
Robótica, sistemas de atención al cliente automatizados, herramientas de análisis de datos, aplicaciones móviles especializadas.
Definición orientada al marketing:
La IA estrecha es comúnmente utilizada en marketing para tareas específicas como análisis de sentimiento, segmentación de audiencia o recomendaciones de productos.

Natural Language Processing (NLP) - Procesamiento de lenguaje natural (PLN)

El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Utiliza algoritmos y modelos para entender, interpretar y generar lenguaje de una manera que sea comprensible y coherente para los humanos…

Casos de Casos de uso:
Traducción automática, análisis de sentimiento, chatbots, asistentes virtuales, búsqueda semántica.
En qué contexto se usa:
Herramientas de comunicación, plataformas de medios sociales, sistemas de atención al cliente, investigación lingüística…
Definición orientada al marketing:
El NLP es esencial en marketing para analizar feedback de clientes, generar contenido textual y ofrecer interacciones personalizadas en chatbots o asistentes virtuales.

Natural Language Generation (NLG) - Generación de lenguaje natural (GLN)

La Generación de Lenguaje Natural (NLG) es un subcampo del Procesamiento de Lenguaje Natural que se centra en la capacidad de los sistemas para generar texto coherente y contextual basado en datos o instrucciones específicas. Estos sistemas utilizan modelos avanzados para producir respuestas, resúmenes, informes y otros tipos de contenido textual.

Casos de Casos de uso:
Creación de contenido, resúmenes automáticos, generación de informes, herramientas de escritura asistida…
En qué contexto se usa:
Medios de comunicación, herramientas de análisis de datos, sistemas de información, investigación en NLP.
Definición orientada al marketing:
El NLG puede ser utilizado en marketing para crear contenido promocional, responder automáticamente a consultas de clientes o generar informes basados en análisis de datos.

Natural Language Query (NLQ) - Consulta en lenguaje natural (CLN)

Una consulta en lenguaje natural (NLQ) es una solicitud o pregunta formulada en lenguaje humano cotidiano, sin requerir una sintaxis o estructura específica de programación. Estas consultas son procesadas por sistemas de IA que utilizan técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural para interpretar y responder a la solicitud de manera adecuada…

Casos de Casos de uso:
Búsqueda de información, interacción con bases de datos, interfaces de usuario amigables, asistentes virtuales.
En qué contexto se usa:
Motores de búsqueda, sistemas de gestión de bases de datos, aplicaciones móviles, herramientas de análisis de datos.
Definición orientada al marketing:
El NLQ permite a los usuarios interactuar con sistemas de marketing de manera natural, mejorando la experiencia del usuario y permitiendo búsquedas y consultas más intuitivas.

Neural networks - Redes Neuronales

Las redes neuronales son estructuras computacionales inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, compuestas por unidades llamadas neuronas. Estas redes son capaces de aprender y adaptarse a través de la modificación de conexiones entre neuronas basadas en datos de entrenamiento. Son fundamentales para muchos avances en aprendizaje profundo y IA…

Casos de Casos de uso:
Reconocimiento de patrones, clasificación, predicción, análisis de imágenes y sonido…
En qué contexto se usa:
Aprendizaje automático, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, robótica.
Definición orientada al marketing:
Las redes neuronales son esenciales en marketing para analizar tendencias, segmentar audiencias, predecir comportamientos de compra y optimizar campañas publicitarias.

OpenAI

OpenAI es un laboratorio de investigación en inteligencia artificial fundado en 2015 con el objetivo de promover y desarrollar IA amigable que beneficie a la humanidad. Aunque comenzó como una organización sin fines de lucro, en 2019 lanzó una subsidiaria con fines de lucro para continuar su misión y colaborar con otras entidades en el campo de la IA.

Overfitting - Sobreajuste

El sobreajuste, o "overfitting", ocurre cuando un modelo de aprendizaje automático se adapta demasiado a los datos de entrenamiento específicos y pierde la capacidad de generalizar correctamente sobre datos no vistos. Esto puede resultar en un rendimiento pobre en situaciones reales, ya que el modelo puede ser demasiado sensible a fluctuaciones en los datos…

Casos de Casos de uso:
Evaluación y ajuste de modelos, prevención de errores en predicciones, mejora de la robustez de sistemas de IA.
En qué contexto se usa:
Aprendizaje automático, desarrollo de sistemas de IA, validación y pruebas de modelos.
Definición orientada al marketing:
Entender y corregir el sobreajuste es crucial para equipos de marketing que dependen de análisis y predicciones, asegurando que las decisiones basadas en datos sean precisas y generalizables.

Parameter - Parametro

Un parámetro en el contexto del aprendizaje automático es una variable configurable dentro de un modelo que se ajusta durante el proceso de entrenamiento. Estos parámetros influyen en el comportamiento y rendimiento del modelo, y su optimización es esencial para lograr resultados precisos y eficientes.

Casos de Casos de uso:

Ajuste y optimización de modelos, mejora del rendimiento, configuración de algoritmos.

En qué contexto se usa:

Desarrollo y entrenamiento de modelos de IA, investigación en aprendizaje automático, experimentación y pruebas…

Definición orientada al marketing:

Ajustar correctamente los parámetros de un modelo es esencial para equipos de marketing que buscan obtener predicciones y análisis precisos para informar decisiones estratégicas.

Pathways Language Mode (PaLM) - Modo de lenguaje de trayectorias (PaLM)

PaLM, desarrollado por Google, es un modelo de lenguaje basado en la arquitectura del transformador que destaca en razonamiento avanzado, codificación y matemáticas. Entrenado en un conjunto diverso de datos, incluyendo documentos científicos, PaLM busca mejorar la interacción y funcionalidad de diversas aplicaciones de Google…

Casos de Casos de uso:
Interacción con usuarios, asistentes virtuales, herramientas de respuesta automática, análisis de texto
En qué contexto se usa:
Aplicaciones y servicios de Google, investigación en procesamiento de lenguaje natural, desarrollo de chatbots.
Definición orientada al marketing:
PaLM puede ser una herramienta valiosa para equipos de marketing que operan en plataformas de Google, permitiendo la creación de contenido personalizado y respuestas automatizadas a consultas de clientes.

Pre Trained Model - Modelo pre entrenado

Un modelo preentrenado es una estructura de aprendizaje automático que ya ha sido entrenada con un conjunto de datos amplio y general antes de ser adaptada para tareas específicas. Estos modelos aprovechan el conocimiento adquirido durante el entrenamiento inicial para acelerar y mejorar el rendimiento en tareas relacionadas, reduciendo la necesidad de grandes cantidades de datos y tiempo de entrenamiento.

Casos de Casos de uso:
Transferencia de aprendizaje, adaptación rápida a nuevas tareas, base para modelos especializados.
En qué contexto se usa:
Desarrollo de soluciones de IA, investigación en aprendizaje automático, aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora…
Definición orientada al marketing:
Los modelos preentrenados permiten a los equipos de marketing adaptar modelos generales de IA a necesidades específicas de la empresa, como análisis de sentimiento de una marca o predicciones de tendencias de mercado.

Prompt - Indicaciones

Un prompt, en el contexto de la IA, es una entrada o instrucción proporcionada a un modelo, especialmente a modelos generativos, para guiar su respuesta o generación de contenido. Los prompts son esenciales para comunicar intenciones y obtener respuestas relevantes de los modelos, y su diseño adecuado es crucial para la eficacia de las interacciones.

Casos de Casos de uso:
Interacción con modelos generativos, guía para la generación de contenido, diseño de interfaces de usuario...
En qué contexto se usa:
Herramientas de generación de texto, chatbots, sistemas de respuesta automática, investigación en procesamiento de lenguaje natural.
Definición orientada al marketing:
La ingeniería de prompts es esencial en marketing para diseñar interacciones que se alineen con las necesidades y expectativas de los clientes, mejorando la experiencia del usuario y la eficiencia de las campañas.

Prompt engineering - Ingeniería de indicaciones

La ingeniería de prompts se refiere al proceso de diseñar y optimizar las entradas proporcionadas a un modelo de IA, especialmente modelos generativos, para obtener respuestas más precisas y relevantes. Esta técnica es esencial para guiar y alinear la generación de contenido del modelo con las intenciones y expectativas del usuario…

Casos de Casos de uso:
Optimización de interacciones con modelos generativos, mejora de la calidad de las respuestas, diseño de interfaces de usuario…
En qué contexto se usa:
Desarrollo de chatbots, herramientas de generación de contenido, investigación en procesamiento de lenguaje natural.
Definición orientada al marketing:
La ingeniería de prompts es esencial en marketing para diseñar interacciones que se alineen con las necesidades y expectativas de los clientes, mejorando la experiencia del usuario y la eficiencia de las campañas.

Prompt Injection - Inyección de indicaciones

La inyección de prompts es una técnica de ataque en la que un actor malintencionado introduce entradas maliciosas en un modelo de IA, con el objetivo de manipular su comportamiento o extraer información. Estos ataques pueden comprometer la integridad y confidencialidad de los sistemas basados en IA.

Casos de Casos de uso:
Seguridad y defensa de sistemas de IA, identificación de vulnerabilidades, diseño de sistemas robustos.
En qué contexto se usa:
Ciberseguridad, protección de sistemas basados en IA, investigación en seguridad de aprendizaje automático..
Definición orientada al marketing:
Entender y prevenir la inyección de prompts es crucial para equipos de marketing que dependen de sistemas de IA, asegurando que las interacciones con clientes sean seguras y confiables.

Prompt defense – Defensa de prompts

La defensa de prompts es una estrategia proactiva para proteger los modelos de IA contra entradas maliciosas o no deseadas. Mediante la implementación de salvaguardias y restricciones, se busca prevenir respuestas inapropiadas o la exposición de información confidencial.

Casos de Casos de uso:
Protección de sistemas de IA, garantizar interacciones seguras, prevención de manipulaciones.
En qué contexto se usa:
Desarrollo seguro de soluciones de IA, sistemas de atención al cliente basados en chatbots, plataformas de interacción en línea.
Definición orientada al marketing:
La defensa de prompts es esencial para equipos de marketing que dependen de sistemas de IA, asegurando que las interacciones con clientes sean seguras y confiables.

Reinforcement learning (RL) - Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es una técnica avanzada de aprendizaje automático en la que un agente aprende a tomar decisiones optimizando sus acciones en un entorno dinámico. A través de la interacción con el entorno, el agente recibe recompensas o penalizaciones basadas en las acciones que realiza, lo que le permite aprender y mejorar su comportamiento a lo largo del tiempo.

Casos de uso:
Optimización de decisiones en entornos dinámicos, como juegos, robótica, finanzas y sistemas de recomendación.
En qué contexto se usa:
Desarrollo de algoritmos de IA que necesitan aprender a tomar decisiones basadas en la experiencia, en lugar de datos etiquetados.
Definición orientada al marketing:
El aprendizaje por refuerzo puede ser utilizado en marketing para optimizar campañas publicitarias, ajustando automáticamente las estrategias basadas en las reacciones de los consumidores, maximizando así el retorno de la inversión.

Reinforcement learning from human feedback (RLHF) - Aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF)

El aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana es una variante del aprendizaje por refuerzo tradicional. En lugar de depender únicamente de recompensas automáticas, incorpora juicios humanos para guiar y mejorar el comportamiento del agente. Esto permite una mayor precisión y alineación con las expectativas humanas.

Casos de uso:
Entrenamiento de modelos de IA que requieren una comprensión más profunda y alineada con las expectativas humanas, como chatbots y asistentes virtuales.
En qué contexto se usa:
Situaciones donde la retroalimentación automática puede no ser suficiente o precisa, y se necesita la intervención humana para guiar el aprendizaje del modelo.
Definición orientada al marketing:
Al analizar grandes conjuntos de datos no etiquetados, como interacciones en redes sociales o comportamientos de navegación, las marcas pueden descubrir insights valiosos sobre las tendencias y preferencias del consumidor.

Self-supervised learning - Aprendizaje auto-supervisado

El aprendizaje auto-supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que un modelo se entrena utilizando datos no etiquetados. El modelo genera sus propias etiquetas a partir de los datos y utiliza estas etiquetas para aprender y mejorar su capacidad de predicción.

Casos de uso:
Extracción de características y patrones de grandes conjuntos de datos no etiquetados, como imágenes, texto o sonido.
En qué contexto se usa:
Situaciones en las que se dispone de grandes cantidades de datos no etiquetados y se desea extraer información valiosa sin el coste y el tiempo asociados a la etiquetación manual.
Definición orientada al marketing:
Al analizar grandes conjuntos de datos no etiquetados, como interacciones en redes sociales o comportamientos de navegación, las marcas pueden descubrir insights valiosos sobre las tendencias y preferencias del consumidor.

Semi-supervised learning - Aprendizaje semi-supervisado

El aprendizaje semi-supervisado combina elementos del aprendizaje supervisado y no supervisado. Utiliza un conjunto pequeño de datos etiquetados junto con un conjunto más grande de datos no etiquetados para entrenar modelos de IA. Esta combinación permite al modelo aprender de las etiquetas disponibles mientras explora y descubre patrones en los datos no etiquetados.

Casos de uso:
Clasificación y agrupación de datos cuando se dispone de un número limitado de etiquetas.
En qué contexto se usa:
Escenarios donde se tiene una cantidad limitada de datos etiquetados y una gran cantidad de datos no etiquetados, como en la detección de anomalías o la clasificación de texto.
Definición orientada al marketing:
Permite a las marcas aprovechar tanto los datos etiquetados (como encuestas) como los no etiquetados (como interacciones en línea) para obtener una visión más completa del comportamiento del consumidor.

Sentiment analysis - Análisis de sentimientos

El análisis de sentimiento es una técnica de procesamiento de lenguaje natural que evalúa y determina el tono emocional detrás de una serie de palabras. Esta técnica permite identificar y clasificar las opiniones y emociones expresadas en un texto, ya sea positivo, negativo o neutro.

Casos de uso:
Análisis de opiniones en reseñas de productos, comentarios en redes sociales, y feedback de clientes.
En qué contexto se usa:
Empresas y marcas que desean comprender la percepción del público sobre sus productos, servicios o imagen de marca.
Definición orientada al marketing:
Esencial para el monitoreo de la marca y la gestión de la reputación en línea, permitiendo a las empresas entender y responder a las opiniones de los consumidores en tiempo real.

Singularity - Singularidad

La singularidad, en el contexto de la inteligencia artificial, se refiere a un punto teórico en el futuro donde la capacidad de las máquinas para mejorar y evolucionar superará la capacidad humana para controlarlas o predecir sus acciones. Es un escenario donde la IA podría tener un impacto significativo y potencialmente irreversible en la sociedad.

Casos de uso:
Debate teórico y ético sobre las implicaciones futuras de la IA avanzada.
En qué contexto se usa:
Discusiones sobre la ética de la IA, la seguridad de los sistemas avanzados y las posibles consecuencias de una IA superinteligente.
Definición orientada al marketing:
Mientras que la singularidad es un concepto teórico, su discusión puede influir en la percepción pública de productos relacionados con la IA y su aceptación en el mercado.

Stable Diffusion

Stable Diffusion es un modelo de generación de imágenes desarrollado por Stability AI. Este modelo es conocido por su capacidad para generar imágenes de alta calidad basadas en descripciones textuales, abarcando desde estilos realistas hasta abstractos.

Casos de uso:
Creación de arte digital, diseño gráfico, y visualizaciones basadas en descripciones textuales.
En qué contexto se usa:
Artistas y diseñadores que buscan herramientas avanzadas de IA para mejorar y diversificar su proceso creativo.
Definición orientada al marketing:
Las herramientas de generación de imágenes como Stable Diffusion pueden ser utilizadas en marketing para crear gráficos y diseños personalizados basados en descripciones textuales, optimizando la creatividad y la eficiencia.

Structured data – Datos estructurados

Los datos estructurados se refieren a información organizada y formateada de manera que sea fácilmente interpretable por máquinas. Estos datos suelen estar almacenados en bases de datos relacionales, donde la información se organiza en tablas, filas y columnas.

Casos de uso:
Almacenamiento y consulta de datos en sistemas de gestión de bases de datos, análisis de datos y operaciones de negocio.
En qué contexto se usa:
Empresas y organizaciones que necesitan almacenar, recuperar y analizar grandes cantidades de información de manera eficiente.
Definición orientada al marketing:
Los datos estructurados permiten a las marcas organizar y analizar información del cliente de manera eficiente, facilitando la segmentación y la personalización de las campañas.

Supervised learning – Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que un modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetados. El modelo aprende a reconocer patrones y relaciones en los datos basándose en las etiquetas proporcionadas, y utiliza este aprendizaje para hacer predicciones o clasificaciones en nuevos datos.

Casos de uso:
Clasificación de imágenes, predicción de precios, detección de spam, y muchas otras tareas donde se dispone de datos etiquetados.
En qué contexto se usa:
Desarrollo de modelos de IA que requieren un conjunto de datos con etiquetas claras para aprender y mejorar su precisión.
Definición orientada al marketing:
Utilizado en sistemas de recomendación, análisis predictivo y segmentación de clientes, ayudando a las marcas a ofrecer experiencias más relevantes y personalizadas.

TensorFlow

TensorFlow es una plataforma de código abierto desarrollada por Google, diseñada para facilitar el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático y sistemas de inteligencia artificial. Ofrece un conjunto de herramientas y bibliotecas que permiten a los desarrolladores construir y desplegar aplicaciones de IA de manera eficiente.

Casos de uso:
Desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje automático y redes neuronales.
En qué contexto se usa:
Investigadores, ingenieros y desarrolladores que trabajan en el campo de la inteligencia artificial y buscan una plataforma robusta y escalable para sus proyectos.
Definición orientada al marketing:
Las marcas pueden utilizar TensorFlow para desarrollar y desplegar soluciones de IA que mejoren la experiencia del cliente, desde chatbots hasta sistemas de recomendación personalizados.

Token

En el contexto de procesamiento de lenguaje natural, un token se refiere a una unidad individual de datos que un modelo utiliza para interpretar la entrada y hacer predicciones. Un token puede ser una palabra, caracteres en una cadena de palabras, subpalabras o incluso características individuales dentro de la información visual.

Casos de uso:
Procesamiento y análisis de texto en modelos de lenguaje, tokenización de entradas para entrenamiento y predicción.
En qué contexto se usa:
Desarrollo de modelos de lenguaje y sistemas de procesamiento de texto que requieren dividir y analizar la entrada en unidades más pequeñas para su procesamiento.
Definición orientada al marketing:
Entender cómo los modelos de lenguaje procesan la información puede ayudar a las marcas a optimizar el contenido para chatbots, asistentes virtuales y otras aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.

Training data – Datos de entrenamiento

Los datos de entrenamiento se refieren al conjunto de datos utilizado para entrenar un modelo de aprendizaje automático. Estos datos proporcionan ejemplos que el modelo utiliza para aprender y ajustar sus parámetros. Los datos de entrenamiento son esenciales para el rendimiento y la precisión de un modelo, y su calidad y cantidad pueden influir significativamente en los resultados del modelo.

Casos de uso:
Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y ajuste de parámetros.
En qué contexto se usa:
Desarrollo y entrenamiento de modelos de IA que requieren datos para aprender y mejorar su capacidad de predicción.
Definición orientada al marketing:
La calidad de los datos de entrenamiento puede influir directamente en la eficacia de las soluciones de IA en marketing, desde la segmentación de clientes hasta la personalización de contenidos.

Transformers - Transformadores

Los transformadores son un tipo de modelo de aprendizaje profundo especialmente útil para el procesamiento del lenguaje. Estos modelos son capaces de entender el contexto de las palabras en una oración, ya que generan sus salidas basadas en datos secuenciales. Los transformadores han revolucionado el campo del procesamiento de lenguaje natural debido a su capacidad para manejar grandes cantidades de datos y proporcionar resultados precisos.

Casos de uso:
Traducción automática, generación de texto, sistemas de recomendación y muchas otras tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje.
En qué contexto se usa:
Investigadores y desarrolladores que trabajan en el campo del procesamiento de lenguaje natural y buscan modelos avanzados para tareas complejas.
Definición orientada al marketing:
Los modelos basados en transformadores pueden ser utilizados para análisis de texto avanzado, como la comprensión del sentimiento del cliente o la generación automática de contenido.

Transparency - Transparencia

La transparencia en inteligencia artificial se refiere a la capacidad de entender y explicar cómo y por qué un modelo toma decisiones. Es esencial para construir confianza en los sistemas de IA, ya que permite a los usuarios y desarrolladores comprender los factores que influyen en las predicciones y resultados del modelo.

Casos de uso:
Evaluación y validación de modelos de IA, construcción de confianza en sistemas automatizados y cumplimiento de regulaciones y estándares éticos.
En qué contexto se usa:
Desarrollo y despliegue de sistemas de IA en sectores regulados o en aplicaciones críticas donde la comprensión y justificación de las decisiones del modelo son esenciales.
Definición orientada al marketing:
La transparencia en las soluciones de IA puede ayudar a construir confianza con los consumidores, especialmente en un mundo donde la privacidad y la ética en el uso de datos son preocupaciones primordiales.

Turing test – Test de Turing

El test de Turing, propuesto por el matemático Alan Turing, es un experimento diseñado para evaluar la capacidad de una máquina para exhibir comportamiento inteligente indistinguible del de un humano. Si un interlocutor humano no puede determinar si está interactuando con una máquina o un humano basándose en sus respuestas, se dice que la máquina ha pasado el test de Turing.

Casos de uso:
Evaluación de la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial para simular inteligencia humana.
En qué contexto se usa:
Debates y discusiones sobre la evolución de la inteligencia artificial y su capacidad para replicar o superar la inteligencia humana.
Definición orientada al marketing:
Mientras que el test de Turing es un concepto teórico, las soluciones que "pasan" este test pueden ser comercializadas como avanzadas y humanizadas, mejorando la percepción de la marca.

Unsupervised learning - Apremdizaje no Supervisado

El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que un modelo se entrena utilizando datos no etiquetados. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde se proporcionan etiquetas claras, en el aprendizaje no supervisado, el modelo busca patrones y estructuras en los datos por sí mismo.

Casos de uso:
Agrupación de datos, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías.
En qué contexto se usa:
Análisis de grandes conjuntos de datos donde no se dispone de etiquetas y se desea descubrir patrones o relaciones ocultas en los datos.
Definición orientada al marketing:
Permite a las marcas descubrir patrones y segmentos no evidentes en grandes conjuntos de datos, lo que puede llevar a insights valiosos y estrategias de marketing innovadoras.

Validation - validación

La validación en el contexto de la inteligencia artificial se refiere al proceso de evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Durante la validación, se prueba el modelo en un conjunto de datos que no ha visto durante el entrenamiento para verificar su precisión y capacidad de generalización.

Casos de uso:
Evaluación y ajuste de modelos de aprendizaje automático, selección de modelos y ajuste de hiperparámetros.
En qué contexto se usa:
Desarrollo y entrenamiento de modelos de IA que requieren una evaluación rigurosa para garantizar su rendimiento en situaciones del mundo real.
Definición orientada al marketing:
Asegurar que las soluciones de IA funcionen como se espera es esencial para mantener la confianza del cliente y garantizar campañas de marketing efectivas.

Web Crawler

Un web crawler, también conocido como spider o bot, es un software diseñado para navegar automáticamente por la web y recopilar información de las páginas web. Los crawlers siguen los enlaces presentes en las páginas y recopilan datos, que luego se utilizan para indexar y clasificar el contenido en los motores de búsqueda.

Casos de uso:
Indexación de contenido en motores de búsqueda, análisis de la web y recopilación de datos para investigación.
En qué contexto se usa:
Empresas y organizaciones que necesitan recopilar y analizar grandes cantidades de información de la web, como motores de búsqueda y empresas de análisis de datos.
Definición orientada al marketing:
Los web crawlers son esenciales para el SEO y la monitorización de la presencia en línea de una marca, permitiendo a las empresas optimizar su visibilidad en los motores de búsqueda.

Zero-shot learning – Aprendizaje de Cero

El aprendizaje de cero disparos es una técnica de aprendizaje automático que permite a los modelos reconocer y clasificar objetos o conceptos que no han visto durante el entrenamiento. Se basa en el uso de información adicional o atributos para comprender las relaciones entre diferentes clases y hacer predicciones sobre datos no vistos.

Casos de uso:
Reconocimiento de objetos en imágenes, clasificación de texto y otras tareas donde se desea que el modelo reconozca nuevos conceptos sin datos de entrenamiento específicos.
En qué contexto se usa:
Desarrollo de modelos de IA que necesitan adaptarse rápidamente a nuevos conceptos o categorías sin la necesidad de reentrenamiento.
Definición orientada al marketing:
Las soluciones que pueden adaptarse rápidamente a nuevos datos o tendencias sin necesidad de reentrenamiento pueden ofrecer a las marcas una ventaja competitiva en un mercado en constante cambio.