Glosario de IA, en cristiano

Evolución del SEO para la era de la IA: preparar el contenido para que ChatGPT, Perplexity o los AI Overviews de Google lo citen como fuente al responder. Exige respuestas directas, datos con fuente, fechas visibles y datos estructurados (schema).

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Sistemas de IA que no solo responden: ejecutan tareas de varios pasos con autonomía —navegar, escribir código, gestionar procesos— usando herramientas externas. Prometen productividad y plantean nuevas preguntas de control, seguridad y responsabilidad.

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Primera ley integral de inteligencia artificial del mundo, vigente en la Unión Europea desde agosto de 2024 con aplicación escalonada. Clasifica los sistemas por nivel de riesgo: prohíbe los inaceptables, impone requisitos a los de alto riesgo y exige transparencia al resto. Es la referencia que inspira varias leyes en América Latina.

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Reentrenamiento ligero de un modelo ya existente con datos específicos para especializarlo en una tarea, un tono o un dominio. Es mucho más barato que entrenar desde cero y es la vía típica para adaptar IA a empresas o sectores concretos.

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Error en el que un sistema de IA generativa afirma algo falso con total seguridad: inventa datos, citas o fuentes. Es la razón por la que NOVUS verifica cada nota con al menos dos fuentes independientes antes de publicar.

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Obligación de transparencia del Reglamento europeo de IA, aplicable desde el 2 de agosto de 2026: hay que avisar cuando una persona interactúa con una IA y marcar el contenido sintético, incluidos los deepfakes. El contenido informativo con revisión editorial humana tiene un régimen especial — el modelo que NOVUS adoptó desde el día uno.

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Desigualdad en el acceso a la IA y sus beneficios: conectividad, cómputo, datos en el idioma propio y habilidades. El 45% de la población mundial no tiene un modelo de lenguaje en su lengua materna, lo que deja al Sur Global en desventaja de partida.

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Capacidad de procesamiento (chips, centros de datos, energía) necesaria para entrenar y ejecutar IA. Es el recurso estratégico de esta era: quien concentra cómputo concentra poder, y su consumo eléctrico e hídrico es uno de los grandes debates de sostenibilidad.

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Imagen, audio o video manipulado o generado con IA que imita de forma realista a una persona real diciendo o haciendo algo que nunca ocurrió. Su uso malicioso amenaza elecciones y reputaciones; por eso las leyes de transparencia exigen etiquetarlo.

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Proceso de enseñar a un modelo de IA a partir de grandes volúmenes de datos, ajustando millones o billones de parámetros durante semanas o meses de cómputo intensivo. De su calidad —y de los datos elegidos— dependen las capacidades y los sesgos del modelo resultante.

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Conjunto de reglas, instituciones y prácticas que deciden cómo se desarrolla y usa la IA: leyes, estándares, auditorías y políticas internas. La pregunta de fondo es quién decide y quién rinde cuentas cuando la IA afecta a las personas.

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Tipo de IA que crea contenido nuevo —texto, imágenes, audio, video o código— a partir de instrucciones. Aprende patrones de enormes volúmenes de datos y los recombina; por eso puede producir resultados útiles, pero también errores convincentes si no se verifica.

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Momento en que un modelo de IA ya entrenado responde a una consulta: cada pregunta a un chatbot es una inferencia. Su costo energético unitario es pequeño, pero multiplicado por miles de millones de usos diarios se vuelve relevante.

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Conjunto de técnicas que permiten a una máquina realizar tareas que asociamos con la inteligencia humana: entender lenguaje, reconocer imágenes, predecir o decidir. No es una sola tecnología sino una familia de ellas; la mayoría de la IA actual aprende patrones a partir de datos.

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Modelo de IA cuyos pesos —los parámetros aprendidos— se publican para que cualquiera los descargue, ejecute o adapte. Facilita investigación, soberanía tecnológica y costos menores, aunque "abierto" no siempre significa transparencia total sobre datos y entrenamiento.

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Sistema de IA entrenado con grandes cantidades de texto para predecir y generar lenguaje. Es la base de asistentes como ChatGPT, Claude o Gemini. Su calidad depende de los datos, el cómputo de entrenamiento y los ajustes posteriores de seguridad.

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Técnica que conecta un modelo de lenguaje con fuentes de información externas y actualizadas: primero busca documentos relevantes y luego redacta la respuesta basándose en ellos. Reduce las alucinaciones y permite citar fuentes, aunque no las elimina del todo.

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Tendencia de un sistema de IA a producir resultados injustos para ciertos grupos, heredada de datos de entrenamiento desbalanceados o de decisiones de diseño. No se corrige solo: requiere auditorías, datos representativos y supervisión humana.

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Principio según el cual los datos de un país o comunidad deben gobernarse bajo sus propias reglas e intereses. En IA, plantea quién captura el valor: si los datos del Sur entrenan modelos del Norte que luego se alquilan de vuelta, la dependencia se profundiza.

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Diseño en el que una persona revisa, corrige o aprueba las decisiones de una IA antes de que tengan efecto. La evidencia muestra que es lo que más confianza genera en el público — y es la regla número uno del método NOVUS: ninguna nota se publica sin aprobación humana.

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