Glosario de IA para pymes: 18 términos explicados sin tecnicismos

Es un tipo de inteligencia artificial que crea contenido nuevo —texto, imágenes, audio, video o código— a partir de una instrucción, en lugar de solo clasificar o predecir datos que ya existen. ChatGPT, Claude, Gemini y Midjourney son ejemplos de IA generativa.

Un LLM es un modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes cantidades de texto que aprende a predecir y generar lenguaje natural de forma coherente. ChatGPT, Claude y Gemini están construidos sobre un LLM: la aplicación es la interfaz, el LLM es el motor de adentro.

Un prompt es la instrucción o pregunta que le escribís a una IA generativa para pedirle algo. Cuanto más específico sea —con rol, contexto, tono y un ejemplo de lo que esperás— mejor y más útil es la respuesta que devuelve.

Es la práctica de diseñar y afinar instrucciones para una IA generativa con el objetivo de obtener respuestas más precisas, consistentes y útiles, sin necesidad de entrenar ni modificar el modelo. En la práctica, es simplemente aprender a "pedir bien" las cosas.

Es cuando un modelo de IA generativa genera información que suena convincente pero es falsa o inventada —una cifra, una fuente o un dato que no existe. Por eso conviene siempre verificar los datos críticos (precios, normativa legal, cifras) antes de usarlos en una decisión de negocio.

Es la unidad mínima de texto que procesa un modelo de IA, aproximadamente equivalente a ¾ de una palabra en español. El costo de usar una IA generativa a través de una API suele medirse en cantidad de tokens procesados, no en cantidad de preguntas.

Es un sistema de inteligencia artificial que no solo responde preguntas, sino que puede tomar acciones encadenadas —buscar información, usar herramientas, ejecutar tareas en otras aplicaciones— para cumplir un objetivo con mínima supervisión humana.

Un chatbot tradicional sigue un guion fijo de respuestas predefinidas. Un agente de IA entiende lenguaje natural, decide qué hacer paso a paso y puede conectarse a otras herramientas (calendario, CRM, WhatsApp) para resolver la consulta completa, no solo para responderla.

Es una técnica que le da a la IA acceso a documentos o datos propios del negocio —precios, catálogo, políticas internas— antes de responder, para que la respuesta se base en información real y actualizada de la empresa, y no solo en lo que el modelo aprendió durante su entrenamiento general.

Es el proceso de entrenar más a un modelo de IA ya existente con datos específicos de un negocio o industria, para que responda mejor a ese contexto puntual. La mayoría de las pymes no lo necesita: alcanza con un buen prompt o con RAG, que son mucho más rápidos y económicos de implementar.

Es la conexión técnica que permite que una aplicación —una web, un CRM, un chatbot de WhatsApp— se comunique directamente con un modelo de IA como ChatGPT o Claude para automatizar una tarea, sin que una persona tenga que escribir el prompt a mano cada vez.

Es conectar tareas repetitivas de un negocio —responder mensajes, cargar datos, generar documentos— para que ocurran solas, usando IA generativa para la parte que requiere entender lenguaje natural, y herramientas como n8n, Make o Zapier para conectar las aplicaciones entre sí.

No. RPA (automatización robótica de procesos) sigue reglas fijas y rígidas paso a paso; la IA generativa entiende lenguaje natural y puede adaptarse a variaciones que un proceso rígido de RPA no contempla. Muchas automatizaciones modernas combinan ambas tecnologías.

Es una integración entre WhatsApp Business y un modelo de IA generativa —conectada normalmente a través de n8n o de una API— que responde automáticamente a los mensajes de clientes las 24 horas, con el tono y la información específica de cada negocio.

Es la relación entre lo que cuesta implementar una solución de IA y el tiempo o dinero que ahorra o genera después, medido en semanas o meses de retorno. Podés ver el cálculo completo, con una calculadora incluida, en nuestra guía de ROI real de la IA en tu negocio.

Es optimizar el contenido de una web para que los motores de respuesta —desde el buscador de voz hasta ChatGPT, Perplexity o Gemini— puedan leerlo, entenderlo y citarlo directamente como fuente, además de posicionarlo en los resultados tradicionales de búsqueda.

Es un concepto cercano a AEO: la práctica de estructurar el contenido de una web —datos verificables, schema markup, respuestas claras y bien organizadas— para aparecer citado dentro de las respuestas que generan los motores de IA generativa, no solo en los resultados de búsqueda de Google. Podés ver la guía completa, con las tácticas que un estudio de Princeton probó que funcionan, en nuestro artículo sobre cómo aparecer en ChatGPT, Gemini y Perplexity.

Es código que se agrega a una página web, invisible para quien la visita, que le explica a Google y a los motores de IA de qué trata el contenido sin ambigüedad: qué es una pregunta frecuente, qué es una reseña, qué es el paso de una guía, etc. Es una de las bases técnicas del SEO, el AEO y el GEO.