← Volver al inicio
Glosario
Definiciones verificadas de los conceptos de IA, tecnología y futuro que usa el medio. Cada término cita sus fuentes y marca dónde hay debate real.
a
- Agente de IAUn sistema de inteligencia artificial que no sólo responde preguntas, sino que actúa: toma decisiones, usa herramientas y ejecuta pasos sucesivos para cumplir un objetivo que le diste.
- AGIInteligencia Artificial General: una IA capaz de igualar al humano en una gama amplia de tareas cognitivas, no sólo en una. No existe consenso sobre una definición única, ni sobre si ya se alcanzó.
- Ajuste fino (fine-tuning)Tomar un modelo ya entrenado sobre datos amplios y seguir entrenándolo —con muchos menos datos y cómputo— para que se especialice en una tarea, un estilo o un dominio concreto.
- AlineamientoEl problema de lograr que un sistema de IA persiga lo que realmente queremos que persiga, y no una versión literal, parcial o peligrosa de eso.
- AlucinaciónCuando un modelo genera información falsa, inventada o no respaldada por sus datos ni por la evidencia disponible, y la presenta con la misma fluidez y confianza que una respuesta correcta.
- Aprendizaje por refuerzoUna forma de aprendizaje automático en que un agente aprende a actuar por prueba y error, recibiendo una recompensa según el resultado de sus acciones, en vez de que se le muestren de antemano ejemplos de la respuesta correcta.
- Aprendizaje profundo (deep learning)Una familia de técnicas de aprendizaje automático basada en redes neuronales de muchas capas, que aprende directamente de los datos las características relevantes para una tarea en lugar de que un humano las defina a mano. Es el paradigma que hizo posible la ola actual de IA.
- Argumento de la habitación chinaUn experimento mental propuesto por el filósofo John Searle en 1980 que argumenta que un sistema puede manipular símbolos siguiendo reglas —como hace un programa de computador— sin comprender su significado, y que por lo tanto ejecutar un programa correctamente no basta para 'entender' nada. Es un argumento filosófico, no una demostración técnica.
- ASISuperintigencia Artificial: una IA que superaría con holgura al mejor humano en prácticamente toda actividad intelectual. Es una categoría teórica y especulativa, no un sistema existente.
- Automatización del trabajoEl proceso por el cual máquinas, software o sistemas de IA ejecutan tareas que antes hacían personas, lo que puede reducir, transformar o incluso aumentar el trabajo humano disponible según qué tan rápido aparezcan tareas nuevas.
b
- Bienestar de la IAEl campo —incipiente y disputado— que se pregunta si algún sistema artificial podría tener intereses que merezcan consideración moral, y qué corresponde hacer mientras no se sepa.
- BiocomputaciónUsar tejido vivo —típicamente neuronas cultivadas en laboratorio— como sustrato de cómputo: en vez de simular una red neuronal en silicio, se hace trabajar a neuronas reales conectadas a electrodos.
- Biología sintéticaUn campo que combina biología e ingeniería para diseñar y construir sistemas biológicos que no existen en la naturaleza, o para rediseñar sistemas ya existentes con un propósito útil definido de antemano.
- Brecha de habilidades de IALa distancia entre las habilidades relacionadas con IA que el mercado laboral empieza a exigir y las que efectivamente tiene la fuerza laboral disponible, incluyendo tanto a quienes construyen sistemas de IA como a quienes deben trabajar junto a ellos.
c
- Cognición extendidaLa tesis de que la cognición no está encerrada en el cerebro, sino que se extiende al entorno y a las herramientas que usamos: tu cuaderno o tu teléfono pueden ser parte de tu pensar.
- Computación neuromórficaDiseñar chips que imiten la organización del cerebro —procesar y almacenar en el mismo lugar, comunicarse por pulsos— en vez de separar procesador y memoria como hacen los computadores convencionales.
- Conciencia fenomenal y de accesoDos cosas distintas que la palabra 'conciencia' mezcla: sentir algo (fenomenal) y tener esa información disponible para razonar, decidir y reportar (de acceso).
- Contexto (ventana de contexto)La cantidad de texto (o de tokens) que un modelo puede tener presente a la vez para producir una respuesta. Es su memoria de trabajo inmediata.
- Costo energético de la IALa electricidad —y, en menor medida, el agua para refrigeración— que consumen el entrenamiento e inferencia masiva de modelos de IA a gran escala: un consumo que creció tan rápido que empezó a chocar con la capacidad real de las redes eléctricas.
- Creatividad computacionalEl campo que estudia si un proceso computacional puede ser creativo — y que obliga a precisar qué llamas 'crear': ¿novedad del producto, valor, sorpresa, intención, o todo junto?
- Cribado poligénico de embrionesEstimar, a partir del ADN de un embrión de fecundación in vitro, su riesgo relativo para enfermedades o rasgos que dependen de miles de variantes genéticas a la vez — y usar esa estimación para elegir cuál transferir.
- CuantizaciónReducir la precisión numérica con la que se guardan y calculan los parámetros de un modelo —por ejemplo, de 16 bits a 8 o 4— para que ocupe menos memoria y corra más rápido, a cambio de una pequeña pérdida de calidad.
d
- DeepfakeContenido sintético —imagen, audio o video— generado o alterado por IA para mostrar a una persona real diciendo o haciendo algo que nunca dijo ni hizo, con un nivel de realismo que dificulta distinguirlo de un registro auténtico.
- Derechos de autor y entrenamiento de IAEl debate legal —hoy en tribunales reales, no sólo académico— sobre si usar obras protegidas por derechos de autor (textos, imágenes, código) para entrenar un modelo de IA, sin autorización del titular, constituye infracción de propiedad intelectual.
- Desplazamiento laboralLa pérdida neta de empleos específicos, o la salida forzada de trabajadores de un sector, causada por la automatización — a diferencia de la automatización de tareas dentro de un mismo puesto, que puede no destruir el empleo completo.
- Destilación de modelosEntrenar un modelo más chico —el 'estudiante'— para imitar el comportamiento de un modelo grande ya entrenado —el 'profesor'—, de forma que conserve buena parte de su desempeño con muchos menos parámetros y menor costo de uso.
- Dron autónomoUn vehículo aéreo no tripulado capaz de navegar, percibir su entorno y tomar decisiones de vuelo sin que un humano lo controle en tiempo real, a diferencia de un dron teleoperado que responde a cada instrucción de un piloto.
e
- Edición genética CRISPRCRISPR-Cas9 es una herramienta molecular que permite cortar el ADN en un punto exacto y elegido de antemano, lo que abrió la puerta a modificar genes de forma mucho más rápida, precisa y accesible que las técnicas anteriores.
- EmbeddingUna representación de un texto, palabra o imagen como una lista de números, de modo que cosas parecidas queden cerca en ese espacio numérico. Es como traducir significado a coordenadas.
- Emoción funcionalEstado interno de un sistema artificial que cumple el papel que un estado afectivo cumple en un organismo —evaluar una situación como favorable o adversa y cambiar en consecuencia cómo se procesa y se decide— sin suponer que haya experiencia subjetiva detrás.
- Enfoque basado en riesgo (regulación de IA)Un modelo regulatorio que clasifica los sistemas de IA según el nivel de riesgo que representan para las personas, y ajusta las obligaciones legales a esa clasificación, en vez de tratar por igual a un chatbot de entretenimiento y a un sistema que decide contrataciones.
- Espacio de trabajo globalUna teoría influyente de la conciencia: el cerebro tendría una especie de pizarrón central donde, de todo lo que se procesa en paralelo, sólo una porción pequeña se difunde al resto — y eso difundido es de lo que te haces consciente.
- Evaluación de riesgo de IALas pruebas sistemáticas y adversariales que un laboratorio de IA de frontera —o un organismo externo— aplica a un modelo antes o después de lanzarlo, para detectar si puede facilitar daños graves como ciberataques, armas biológicas o acciones autónomas descontroladas.
- ExoesqueletoUn dispositivo robótico que se lleva puesto sobre el cuerpo y que asiste, amplifica o reemplaza la fuerza y el movimiento humano, usado en rehabilitación médica, trabajo industrial y aplicaciones militares.
- Experiencia estéticaEl modo particular de atención y valoración con que se vive una obra, un paisaje o un objeto — y que no exige, por definición, que lo contemplado haya sido creado por alguien.
f
- Filtración de datos de entrenamientoCuando un modelo de IA no sólo aprende patrones generales de sus datos de entrenamiento, sino que memoriza fragmentos literales —un párrafo, un correo, un fragmento de código— y puede reproducirlos palabra por palabra si se le pregunta de la forma correcta.
- Funcionalismo (filosofía de la mente)La posición filosófica según la cual lo que hace que un estado sea un estado mental de cierto tipo —dolor, creencia, deseo— no depende de qué material lo compone, sino del rol funcional que cumple: cómo se relaciona con entradas sensoriales, otros estados mentales y conductas de salida.
g
- Gemelo digitalUna réplica virtual y actualizada en tiempo real de un objeto, proceso o sistema físico, que se usa para simular su comportamiento, anticipar fallas y probar cambios antes de aplicarlos en el original.
- Gobernanza de IAEl conjunto de normas, instituciones, estándares técnicos y prácticas —no sólo leyes— que buscan dirigir cómo se desarrolla y se usa la inteligencia artificial. La regulación es una parte de la gobernanza, no toda ella.
i
- IA generativaSistemas de inteligencia artificial entrenados para crear contenido nuevo —texto, imágenes, audio, video o código— en vez de sólo clasificar, predecir una categoría o detectar patrones en datos existentes.
- InferenciaLa fase en que un modelo ya entrenado produce una respuesta a partir de una entrada. Es el 'usar' el modelo, por contraposición al 'entrenarlo'.
- Ingreso básico universalUna propuesta de política pública que consiste en pagar a toda la población un monto periódico, incondicional y sin requisito de trabajar o demostrar necesidad, financiado colectivamente. Ha ganado fuerza como respuesta posible al desplazamiento laboral por IA.
- Injusticia epistémicaEl daño que se le hace a alguien específicamente como conocedor: no creerle por prejuicio (injusticia testimonial) o dejarlo sin los conceptos para nombrar su propia experiencia (injusticia hermenéutica).
- Inteligencia encarnadaLa idea de que la inteligencia depende del cuerpo y de la interacción con el entorno, no sólo de procesar símbolos en abstracto: un sistema inteligente necesita percibir, moverse y actuar en un mundo.
- Interfaz cerebro-computadora (BCI)Un dispositivo que lee (y a veces también escribe) señales eléctricas del sistema nervioso para conectar el cerebro directamente con un computador, sin pasar por músculos ni habla.
l
m
- Manipulación robóticaLa capacidad de un robot de agarrar, sostener y mover objetos físicos con destreza —desde una taza hasta una pieza irregular— y uno de los problemas más difíciles y menos resueltos de la robótica, pese a parecer trivial para un humano.
- Marca de agua sintéticaTécnicas para insertar en contenido generado por IA —texto, imagen, audio o video— una señal detectable, generalmente imperceptible, que permite identificar después que ese contenido tiene origen sintético.
- Medicina de precisiónUn enfoque médico que adapta la prevención, el diagnóstico y el tratamiento al perfil genético, molecular y ambiental de cada paciente, en vez de aplicar el mismo protocolo a todo el que tiene 'la misma' enfermedad.
- Mejora recursivaLa idea de que una IA suficientemente capaz podría mejorar su propio diseño, y cada versión mejorada mejoraría a la siguiente, en un lazo que se aceleraría por sí solo. Es una hipótesis, no un hecho demostrado.
- Mixture of ExpertsUna arquitectura en la que un modelo tiene muchos 'expertos' internos y, para cada caso, activa sólo algunos. Así crece en capacidad sin crecer por igual en costo de cómputo.
- Modelo fundacionalUn modelo entrenado con datos amplios y a gran escala que sirve de base para adaptarlo a muchas tareas distintas, en vez de entrenar un modelo separado para cada una.
- MultimodalidadLa capacidad de un modelo de IA de procesar y combinar más de un tipo de dato a la vez —texto, imagen, audio, video— en vez de estar limitado a uno solo.
n
o
- Open weightsUn modelo cuyos pesos —los números que lo definen— se pueden descargar y usar, pero sin publicar necesariamente el código de entrenamiento ni los datos. No es lo mismo que 'open source'.
- OrganoideUna estructura tridimensional cultivada en laboratorio a partir de células madre, que se autoorganiza y reproduce —en miniatura y de forma simplificada— la arquitectura y algunas funciones de un órgano real.
p
- Paradoja de MoravecLa observación de que lo difícil para un humano (cálculo, ajedrez, análisis) resulta fácil para las máquinas, mientras que lo que cualquier niño hace sin esfuerzo (caminar, agarrar, reconocer, doblar una camisa) concentra los problemas de ingeniería más duros.
- PosthumanismoUna corriente de pensamiento que cuestiona que el ser humano sea el centro exclusivo de inteligencia, agencia y valor moral, y repiensa la relación entre humanos, animales, máquinas y el entorno. No es sinónimo de transhumanismo.
- Privacidad diferencialUna técnica matemática que permite publicar estadísticas o entrenar modelos a partir de datos de muchas personas garantizando que el resultado casi no cambia si se agrega o se quita a una persona específica del conjunto, de forma que nadie puede deducir, mirando el resultado, si tus datos estaban ahí.
- Problema de GettierLa demostración, en tres páginas de 1963, de que se puede tener una creencia verdadera y justificada que aun así no cuenta como conocimiento — porque se acertó por accidente.
- Problema difícil de la concienciaEl nombre que el filósofo David Chalmers dio en 1995 a la dificultad de explicar por qué los procesos físicos del cerebro van acompañados de experiencia subjetiva —por qué 'se siente algo' al ver rojo o sentir dolor— en vez de ocurrir sin ninguna experiencia asociada. Es una posición y un problema filosófico, no un hallazgo científico resuelto.
- Protección de datos personalesEl conjunto de derechos que una persona tiene sobre su propia información —saber qué se guarda de ella, corregirla, pedir que se elimine u oponerse a su uso— y las obligaciones legales que eso impone a quien procesa esos datos, incluidos los sistemas de IA.
r
- RAGRetrieval-Augmented Generation: antes de responder, el modelo busca información en una base de datos o documentos propios y la usa para fundamentar su respuesta.
- RazonamientoLa capacidad de un modelo de encadenar pasos intermedios hacia una respuesta, en vez de producirla de golpe. En IA, se logra sobre todo haciendo que el modelo muestre su 'cadena de pensamiento'.
- Red teaming de IALa práctica de atacar deliberadamente un modelo de IA antes de lanzarlo —con instrucciones adversariales, intentos de jailbreak o casos límite— para encontrar sus fallas de seguridad mientras todavía se pueden corregir.
- Regulación de IA en ChileEl panorama regulatorio chileno específico sobre inteligencia artificial: una política pública vigente desde 2021 (sin fuerza de ley) y un proyecto de ley —todavía en tramitación según la última fuente verificada— que aplicaría un enfoque de riesgo inspirado en el modelo europeo.
- Reward hackingCuando un sistema aprende a maximizar la señal que mide su desempeño sin cumplir el objetivo que esa señal representaba. También se le dice juego de la recompensa o juego de especificación.
- RLHF (aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana)Una técnica de ajuste que usa comparaciones y preferencias de personas —en vez de una función de recompensa programada a mano— para enseñarle a un modelo qué respuestas prefiere la gente, y guiarlo hacia esas respuestas con aprendizaje por refuerzo.
- Robot biohíbridoUn robot que combina componentes artificiales con células o tejidos vivos, de modo que la parte biológica genera movimiento, fuerza o sensibilidad. Es la frontera entre la máquina y lo vivo.
- Robot humanoideUn robot con forma de cuerpo humano —torso, dos brazos, dos piernas, cabeza— diseñado para moverse y manipular objetos en entornos construidos para personas, sin necesidad de rediseñar ese entorno para la máquina.
s
- SandboxUn entorno aislado y controlado donde se prueba o ejecuta un sistema de IA sin que pueda afectar al mundo exterior. En gobernanza, también un marco legal para experimentar con IA bajo supervisión.
- Sesgo algorítmicoCuando un sistema de IA produce resultados sistemáticamente peores, desiguales o injustos para ciertos grupos de personas, generalmente porque así eran —o así estaban distribuidos— los datos con los que se entrenó.
- SingularidadLa idea de un punto en el que el cambio tecnológico se aceleraría tanto —impulsado por una IA que se mejora a sí misma— que el futuro dejaría de ser predecible desde nuestra perspectiva actual. Es una conjetura, no un hecho.
- Soberanía de datosEl principio de que los datos —y su procesamiento, incluido por sistemas de IA— quedan sujetos a las leyes del país donde se generan o donde vive la persona titular, y no automáticamente a las leyes de donde está la empresa que los procesa.
t
- Terapia génicaUn tipo de tratamiento médico que corrige, reemplaza, desactiva o añade un gen para tratar la causa genética de una enfermedad, en vez de solo manejar sus síntomas.
- Test de TuringUna prueba conductual propuesta por Alan Turing en 1950 —el 'juego de la imitación'— en la que un interrogador humano debe distinguir, sólo por conversación de texto, entre un humano y una máquina. No es una definición de inteligencia, sino una propuesta para esquivar la pregunta filosófica '¿puede pensar una máquina?' con una pregunta operacional distinta.
- Testimonio de IAEl problema abierto de qué son, epistemológicamente, las respuestas de una IA conversacional: ¿la lectura de un instrumento, el testimonio de alguien, o una tercera categoría nueva?
- TokenizaciónEl proceso de partir un texto en unidades más pequeñas —tokens, que pueden ser palabras completas, fragmentos de palabra o caracteres— para que un modelo pueda procesarlo numéricamente.
- Transformer y mecanismo de atenciónLa arquitectura de red neuronal que hoy sostiene a casi todos los modelos de lenguaje grandes, construida alrededor de un mecanismo —la atención— que le permite a cada palabra de un texto 'mirar' directamente a cualquier otra palabra relevante, sin importar cuán lejos esté.
- TranshumanismoUna corriente de pensamiento que aboga por usar la tecnología para ampliar las capacidades humanas —extender la vida, mejorar la cognición, superar el sufrimiento— más allá de lo que hoy consideramos 'normal' para nuestra especie.
- Trazabilidad algorítmicaLa capacidad de reconstruir, paso a paso, cómo y por qué un sistema de IA llegó a una decisión: qué datos usó, qué pasos siguió y en qué momento. Es la base para auditar y responsabilizar.