IA, modelos y agentes
Agente de IA
Sistema basado en IA que persigue un objetivo mediante varios pasos y puede utilizar herramientas, consultar información y ejecutar acciones dentro de límites definidos.
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Definiciones breves para saber qué significa cada concepto, cuándo importa y cómo se traduce al trabajo diario.
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Sistema basado en IA que persigue un objetivo mediante varios pasos y puede utilizar herramientas, consultar información y ejecutar acciones dentro de límites definidos.
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Salida generada que parece plausible pero contiene información falsa, inventada, no verificable o no sustentada por las fuentes pertinentes.
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Técnicas para apoyar la respuesta de un modelo en información concreta y verificable, reduciendo la dependencia de conocimiento general o de generación no sustentada.
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Enfoque de IA en el que un modelo aprende patrones a partir de datos para realizar predicciones, clasificaciones u otras tareas sin depender solo de reglas escritas manualmente.
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Asistente incorporado a un flujo de trabajo que ayuda al usuario a preparar, revisar o ejecutar tareas manteniendo a la persona como centro del proceso.
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Traspaso controlado de una tarea o conversación desde un agente a otro especializado cuando el segundo dispone del contexto o capacidades adecuadas.
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Diseño de qué información, memoria, documentos, estado y resultados de herramientas se ponen a disposición del modelo en cada momento para que pueda actuar correctamente.
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Diseño y prueba de instrucciones, ejemplos y restricciones para obtener respuestas más útiles, consistentes y evaluables de un modelo.
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Pruebas sistemáticas para medir calidad, fiabilidad, seguridad o cumplimiento de un modelo o sistema de IA frente a criterios y casos definidos.
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Flujo en el que uno o varios modelos toman decisiones intermedias sobre qué pasos realizar, qué herramientas usar o cuándo escalar a una persona.
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IA capaz de generar contenido nuevo como texto, imagen, audio, vídeo, código o estructuras de datos a partir de instrucciones y contexto.
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Fase en la que un modelo ya entrenado procesa entradas y genera una salida. Es el uso operativo del modelo, distinto de su entrenamiento.
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Entrada que orienta al modelo sobre qué debe hacer, con qué información, bajo qué restricciones y en qué formato debe responder o actuar.
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Instrucción de nivel superior utilizada por una aplicación para definir el comportamiento general, límites, prioridades y contexto operativo del modelo.
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Conjunto de técnicas y sistemas capaces de generar resultados como predicciones, clasificaciones, recomendaciones, decisiones o contenido a partir de datos de entrada y objetivos.
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Mecanismo estructurado por el que un modelo solicita la ejecución de una función concreta proporcionando parámetros definidos para que la aplicación pueda validarlos y ejecutarlos.
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Información que un sistema conserva y reutiliza para mantener continuidad entre pasos o sesiones, recordar hechos relevantes o evitar repetir trabajo. Debe diseñarse con límites de privacidad y vigencia.
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Modelo entrenado sobre grandes volúmenes de texto y otros datos para comprender y generar lenguaje, código y estructuras relacionadas.
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Denominación técnica y comercial utilizada para modelos optimizados para resolver tareas que requieren planificación, inferencia multietapa o comprobación antes de responder. No es una categoría jurídica.
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Modelo entrenado a gran escala y con capacidad de adaptarse o servir de base a múltiples tareas y aplicaciones posteriores.
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Modelo capaz de trabajar con más de una modalidad de información, por ejemplo texto, imagen, audio, vídeo o documentos, como entrada o salida.
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Controles aplicados a entradas, salidas o acciones de un sistema de IA para imponer límites, validaciones, políticas y condiciones de seguridad o negocio.
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Respuestas generadas conforme a una estructura o esquema definido, por ejemplo JSON válido, para que puedan ser procesadas de forma fiable por software.
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Registro detallado de la ejecución de una tarea de IA, incluidos pasos, llamadas a herramientas, tiempos y resultados, útil para depuración, evaluación y auditoría técnica.
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