Lenguaje común

Glosario de IA

Definiciones editoriales para alinear vocabulario técnico, regulatorio y operativo sin ruido de marketing ni ambigüedad conceptual.

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¿Qué es Deep Learning (Aprendizaje Profundo)?

Análisis técnico sobre el Deep Learning, su arquitectura basada en redes neuronales y los marcos de gobernanza necesarios para su gestión segura y conforme a normativa.

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¿Qué es Fine-tuning? Adaptación de Modelos de IA

Proceso de reentrenamiento de un modelo de IA pre-entrenado con un conjunto de datos específico para adaptarlo a una tarea o dominio particular, bajo criterios de gobernanza y cumplimiento.

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¿Qué es la Gobernanza de IA? Definición y Principios Clave

Análisis técnico sobre los marcos, procesos y estructuras de control necesarios para gestionar el desarrollo y despliegue responsable de sistemas de Inteligencia Artificial.

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¿Qué es la IA Responsable? Pilares Fundamentales

Marco estratégico y técnico para el diseño, desarrollo y despliegue de sistemas de IA alineados con principios de seguridad, equidad y transparencia.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? Definición Simple

Definición técnica de la Inteligencia Artificial y su marco de gestión de riesgos en entornos corporativos y regulatorios.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa? | Conceptos

Análisis técnico sobre los sistemas de IA generativa, sus riesgos operativos y los marcos de gobernanza necesarios para su despliegue responsable.

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¿Qué es la Soberanía de Datos? Implicaciones en IA

Análisis técnico sobre la soberanía de datos como principio de gobernanza en sistemas de IA, abordando el control jurisdiccional y la gestión de riesgos en el ciclo de vida del modelo.

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¿Qué es la Transparencia Algorítmica en IA?

Principio de gobernanza que exige que los procesos, datos y criterios de decisión de un sistema de IA sean documentados, comprensibles y auditables para las partes interesadas.

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¿Qué es Machine Learning (Aprendizaje Automático)?

Análisis técnico del Machine Learning como disciplina de la IA, abordando su gobernanza, gestión de riesgos y marcos de cumplimiento normativo.

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¿Qué es RAG? Generación Aumentada por Recuperación

Análisis técnico sobre la arquitectura de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) como mecanismo de gobernanza para mitigar riesgos en modelos de lenguaje.

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¿Qué es un LLM (Modelo Lingüístico Grande)? Guía Esencial

Análisis técnico sobre los Modelos Lingüísticos Grandes, su arquitectura, riesgos asociados y marcos de gobernanza necesarios para su despliegue seguro.

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¿Qué es una Alucinación de IA? Riesgos en Modelos LLM

Análisis técnico sobre el fenómeno de las alucinaciones en modelos de lenguaje, sus causas, riesgos operativos y estrategias de mitigación bajo marcos de gobernanza.

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¿Qué es una Auditoría de IA y cómo se realiza?

Proceso de evaluación sistemática de un sistema de IA para verificar su cumplimiento con políticas, regulaciones y estándares técnicos.

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Agente de IA: ¿Qué es un Sistema Autónomo Inteligente?

Entidad computacional autónoma que percibe su entorno y ejecuta acciones para alcanzar objetivos específicos, requiriendo marcos de gobernanza técnica y normativa.

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Alineamiento de la IA: Asegurando Objetivos Humanos

Campo de investigación y gobernanza centrado en garantizar que los sistemas de IA avanzados persigan los objetivos previstos y actúen conforme a los valores e intereses humanos.

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Aprendizaje Federado: IA Descentralizada y Privada

Técnica de entrenamiento de modelos de IA que permite la colaboración entre nodos sin compartir datos crudos, optimizando la privacidad y la seguridad.

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Ciclo de Vida de la IA: De la Idea al Mantenimiento

Análisis técnico de las fases del ciclo de vida de los sistemas de IA, desde la concepción hasta la retirada, bajo marcos de gestión de riesgos y gobernanza.

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Datos Sintéticos: ¿Qué son y para qué se usan en IA?

Análisis técnico sobre la generación de datos sintéticos como herramienta de gobernanza, privacidad y cumplimiento en el ciclo de vida de la inteligencia artificial.

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Equidad Algorítmica (Fairness): Prevención de Discriminación

La equidad algorítmica es el principio técnico y ético que asegura que los sistemas de IA no produzcan resultados sesgados o discriminatorios.

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Ética de la IA: Principios para un Desarrollo Responsable

Análisis de los marcos éticos y operativos necesarios para el diseño, desarrollo y despliegue responsable de sistemas de Inteligencia Artificial en entornos corporativos.

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Human-in-the-Loop (HITL)

Paradigma de gobernanza que integra la supervisión, intervención o validación humana en el ciclo de decisión de sistemas de IA para mitigar riesgos y asegurar la responsabilidad.

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IA Explicable (XAI): Entendiendo las Decisiones de la IA

Conjunto de métodos y procesos técnicos que permiten a los humanos comprender, auditar y confiar en los resultados y decisiones generados por los sistemas de inteligencia artificial.

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Inyección de Prompt (Prompt Injection)

Análisis técnico sobre la vulnerabilidad de inyección de prompt en modelos de lenguaje, sus vectores de ataque y estrategias de mitigación en marcos de gobernanza.

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Marco de Riesgos de IA: ¿Cómo gestionar los peligros?

Estructura metodológica para identificar, evaluar, mitigar y monitorear los riesgos asociados al uso de la Inteligencia Artificial en una entidad.

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Model Cards: Documentación para la Transparencia en IA

Documentos estructurados que proporcionan información técnica y operativa sobre el rendimiento, limitaciones y consideraciones éticas de los modelos de inteligencia artificial.

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Privacidad de Datos en IA: Retos y Mejores Prácticas

Análisis técnico sobre la protección de datos personales en el ciclo de vida de sistemas de IA, integrando marcos de gobernanza y controles de seguridad.

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Prompt Engineering: Guía de Ingeniería de Prompts

Disciplina técnica orientada al diseño, optimización y control de las instrucciones proporcionadas a modelos de IA para garantizar resultados precisos, seguros y conformes a marcos regulatorios.

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Red Teaming en IA: ¿Qué es y por qué es importante?

Proceso de simulación de ataques adversarios para identificar vulnerabilidades, sesgos y fallos de seguridad en sistemas de Inteligencia Artificial.

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Regulación de IA: El Marco Legal Global (ej. EU AI Act)

Análisis técnico de los marcos normativos y estándares internacionales que rigen el desarrollo, despliegue y gestión de riesgos en sistemas de inteligencia artificial.

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Robustez de la IA: Fiabilidad ante Datos Inesperados

Análisis técnico sobre la capacidad de los sistemas de IA para mantener su rendimiento y seguridad frente a entradas anómalas, ruido o ataques adversariales.

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Sesgo en IA (Bias): ¿Qué es y cómo afecta a los modelos?

Análisis técnico sobre el sesgo en sistemas de inteligencia artificial, sus causas, implicaciones regulatorias y estrategias de mitigación bajo marcos de gobernanza.

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Shadow AI (IA en la Sombra)

Definición y gestión de la Shadow AI, el uso no autorizado de sistemas de inteligencia artificial en entornos corporativos y sus riesgos asociados para la seguridad y el cumplimiento.

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Shadow AI: Riesgos y Gobernanza Corporativa

Análisis técnico sobre el uso no autorizado de sistemas de IA en entornos corporativos, sus riesgos de seguridad y las estrategias de gobernanza necesarias para su mitigación.

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