Por: Rene Silva |
marzo 26, 2026
Si alguna vez te quedaste en silencio cuando alguien mencionó ‘LLMs’, ‘prompt engineering’ o ‘alucinaciones de IA’ en una reunión, este glosario es para ti. Reunimos los términos esenciales del mundo de la inteligencia artificial, explicados de forma simple y con enfoque práctico, para que puedas pasar de espectador a usuario informado
Simulación de procesos de inteligencia humana por medio de software. No es un ser consciente ni tiene empatía o juicio moral. Es una herramienta iterativa de procesamiento y análisis de datos capaz de sintetizar información más rápido que cualquier humano.
Tipo de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo (texto, imágenes, video, audio) a partir de instrucciones. Ejemplos: ChatGPT, Gemini, Claude. El boom inició en noviembre de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT.
Large Language Model. Modelos de IA entrenados con enormes cantidades de texto que pueden entender y generar lenguaje natural. Son la base de herramientas como ChatGPT, Claude y Gemini. Funcionan prediciendo y autocompletando palabras basadas en patrones aprendidos.
En IA, un modelo es un archivo compilado que contiene todo el conocimiento procesado y los algoritmos necesarios para funcionar. Cuando se habla de versiones (ej: GPT-5.4, Gemini Pro), se refiere a versiones mejoradas del modelo. Los modelos grandes requieren supercomputadoras con tarjetas gráficas especializadas para ejecutarse.
Tipos de inteligencia artificial. Machine Learning (aprendizaje automático) permite a las máquinas aprender de datos sin ser programadas explícitamente. Deep Learning (aprendizaje profundo) usa redes neuronales con múltiples capas para procesar información compleja.
Arquitectura de software inspirada en las neuronas del cerebro humano. Cada nodo almacena información y, con datos previos, genera nuevos resultados. Son la base de los modelos modernos de IA.
La instrucción o comando que le damos a una herramienta de IA. Es el texto que escribimos para pedirle que haga algo. Un buen prompt es específico, da contexto, aborda una tarea a la vez y se refina iterativamente.
Ingeniería de prompts. La habilidad de escribir instrucciones efectivas para obtener los mejores resultados de la IA. Se recomienda: ser específico (formato, tono, audiencia, extensión), dar contexto, una tarea a la vez, e iterar y refinar.
En IA, se refiere a toda la información acumulada en una conversación: las instrucciones previas y las respuestas anteriores. Los modelos tienen un límite de contexto; cuando se alcanza, hay que iniciar una nueva conversación. Más contexto = respuestas más precisas, pero demasiado contexto puede reducir la creatividad.
Parámetro que controla qué tan creativa o conservadora es la respuesta de la IA. Temperatura alta = respuestas más creativas pero con mayor riesgo de errores. Temperatura baja = respuestas más directas y seguras pero menos originales. Se busca un punto medio.
Cuando la IA genera información falsa, inventada o incorrecta con total confianza. Los chatbots pueden inventar citas, papers, datos y estadísticas que no existen. Por eso es crucial verificar siempre la información generada por IA antes de publicarla.
Proceso en el que el modelo «razona» o da varias vueltas a un problema antes de responder. Modelos con capacidad de inferencia (como los que dicen «Thinking» o «Pro») son más precisos pero consumen más recursos. La «O» en algunos modelos (ej: GPT-4o) significa que puede inferir.
Restricciones y reglas de seguridad programadas en los modelos de IA para evitar que generen contenido dañino, violento, falso o inapropiado. Son las instrucciones internas que limitan el comportamiento del modelo.
Herramienta de IA conversacional creada por OpenAI. Asistente de conversación para texto e imagen. Plan gratuito limitado; plan Plus desde $20 USD/mes. Es uno de los tres grandes junto a Gemini y Claude.
Herramienta de IA de Google. Asistente multifuncional para texto e imagen. Integrado con el ecosistema Google (Docs, Slides, Sheets). El modelo NanoBanana es especialmente bueno para generación de imágenes con texto legible. Plan Advanced desde $19.99 USD/mes.
Herramienta de IA creada por Anthropic. Se diferencia por su enfoque ético y su fortaleza en desarrollo de software y análisis de documentos. Ofrece «Skills» personalizables para automatizar tareas repetitivas. Planes desde $20 hasta $200 USD/mes.
Herramienta gratuita de Google para análisis de documentos. Permite subir PDFs, archivos Word, sitios web y videos de YouTube. Genera resúmenes, infografías, podcasts de audio, videos explicativos y mapas mentales. Ideal para periodismo de investigación.
Herramienta de diseño gráfico con funciones de IA integradas (Magic Write). Permite crear cards, infografías y stories para redes sociales. Plan gratuito con límites; Plan Pro desde $12–15 USD/mes.
Editor de video con funciones de IA (subtítulos automáticos, efectos, avatares). Vinculado a ByteDance (TikTok). Edición libre en 1080p con marca de agua en versión gratuita. Plan Pro desde $10–20 USD/mes.
Herramientas de automatización de flujos de trabajo. Permiten conectar diferentes aplicaciones y servicios para crear procesos automáticos (ej: recibir entrevista → transcribir → generar artículo borrador → publicar). Son los «agentes» de automatización.
Proceso integral de adoptar tecnología en todos los aspectos de una organización. No es solo digitalizar (escanear documentos), sino implementar sistemas con reglas que permitan agilidad y eficiencia. La IA es solo una pieza de este proceso más grande. Según McKinsey, el 70% de estos procesos fallan.
Mejorar y elevar las habilidades que ya se tienen. Si ya sabes algo de tecnología, especializarte aún más. Ejemplo: un periodista que ya usa redes sociales y ahora aprende a usar IA para optimizar su contenido.
Desarrollar habilidades completamente nuevas para adaptarse a los cambios. Reorientar la carrera hacia habilidades tecnológicas. Ejemplo: un periodista tradicional que aprende prompt engineering y análisis de datos con IA.
Herramienta que «envuelve» un modelo de IA existente (como ChatGPT o Gemini) y le añade funcionalidades extra o una interfaz diferente. Muchas herramientas del mercado son wrappers. Riesgo: pueden desaparecer cuando el modelo original incorpore esas funciones.
Metodología que mantiene al humano dentro del proceso de trabajo con IA. Flujo recomendado: IA genera borrador → editor revisa → fact-check humano → publicación aprobada. Regla de oro: nunca publicar contenido generado por IA sin verificación humana.
Metodología para adoptar IA: (1) Explorar herramientas disponibles sin miedo, (2) Experimentar con tareas reales documentando qué funciona, (3) Ejecutar integrando herramientas validadas al flujo de trabajo con protocolos claros.
Verificación de hechos. Proceso de comprobar que la información es veraz antes de publicarla. Con IA generativa, es más importante que nunca porque los modelos pueden «alucinar» datos falsos con total confianza
Contenido (imagen, video o audio) hiperrealista generado o manipulado por IA para engañar. Ejemplos: la foto falsa del Papa con abrigo puffer, la falsa explosión del Pentágono. Es cada vez más barato y fácil de crear, lo que aumenta el riesgo de desinformación.
Información oculta dentro de los archivos digitales (fotos, videos, documentos). Incluyen ubicación, hora de captura, dispositivo utilizado y otros datos. Son clave para verificar la autenticidad de contenido digital.
Herramienta gratuita de Google que permite buscar verificaciones existentes. Permite saber si una afirmación ya fue desmentida por algún medio de comunicación.
Técnica que permite subir una imagen para encontrar dónde se ha publicado antes. Herramientas: TinEye, Google Reverse Image Search. Detecta si una foto es reciclada, manipulada o usada fuera de contexto.
La información es el combustible de la IA. Mientras más organizados y curados estén los datos, mejores resultados dará la IA. Regla clave: si la entrada no es buena, la salida será peor. Los datos se pueden usar para decisiones, predicción, optimización, innovación y automatización.
Comma-Separated Values (.CSV). Formato de archivo de datos (similar a Excel pero más simple) que es el preferido por las herramientas de IA para procesar información estructurada. Ideal para subir bases de datos a herramientas como Claude o NotebookLM.
Las herramientas gratuitas de IA pueden usar tu información para entrenar sus modelos, a menos que desactives esa opción en configuración. Las versiones de pago generalmente garantizan que no usan tus datos. Nunca alimentar modelos públicos con información confidencial o fuentes protegidas.
Optimización para motores de búsqueda. Técnicas para posicionar contenido en los primeros resultados de Google. Importante: Google está penalizando contenido generado íntegramente por IA. Se recomienda usar IA como apoyo, pero que el contenido final sea escrito por humanos
Sistema de medición que usan las herramientas de IA de pago para limitar el uso. Cada consulta o generación consume créditos. Se resetean periódicamente (cada 4 horas, diario o mensual según la herramienta).
Empresa creadora de ChatGPT. Inició como fundación y se está transformando en empresa privada. Microsoft es su principal inversionista. Próximamente saldrá a bolsa.
Empresa creadora de Claude. Se diferencia por su enfoque ético y de seguridad en IA. Es considerada la más ética de las grandes empresas de IA.
Empresa detrás de Gemini y NotebookLM. Integra IA en todo su ecosistema (Docs, Sheets, Gmail, YouTube). También desarrolla Veo (video) y NanoBanana (imágenes).
Empresa que fabrica las tarjetas gráficas (GPUs) necesarias para ejecutar modelos de IA. Es la «empresa de las palas» en la «fiebre del oro» de la IA. Sus chips son tan estratégicos que EE.UU. restringe su venta a ciertos países.
IA china de código abierto que causó un terremoto en la industria en enero de 2025. Optimizó modelos por software (no hardware) ante las restricciones de chips de EE.UU. Demostró que se pueden lograr buenos resultados con menos recursos.
La IA puede equivocarse, inventar datos y replicar sesgos. Tu rol como periodista es ser el último filtro de calidad, ética y precisión antes de que la información llegue al público.
La inteligencia artificial no reemplaza tu criterio: lo amplifica. Ahora que conoces los términos clave, el siguiente paso es ponerlos en práctica. Guarda este glosario como referencia, compártelo con tu equipo y empieza aplicando el framework Explorar → Experimentar → Ejecutar en tu próximo proyecto. La mejor forma de aprender IA es usándola, siempre con pensamiento crítico y verificación humana como filtro final.
Categorías
Compartir
marzo 23, 2026
Introducción La industria tecnológica es uno de los principales motores...
enero 30, 2026
“Hola, como experto en marketing, redacta un plan de campaña...
septiembre 15, 2025
El ecosistema tecnológico boliviano da un paso clave hacia su...
abril 30, 2025
La tecnología se convirtió en una aliada en la vida...
Descargar PDF