Con el paso de los meses, poco a poco las plataformas y servicios relacionados con la inteligencia artificial van formando parte de nuestras vidas. Esto es algo que afecta a múltiples sectores, tanto personales como profesionales, y ya lo habéis comprobado muchos de primera mano.
La IA está llegando a través de múltiples empresas tecnológicas que se han centrado en el desarrollo de esta tecnología para sus productos y soluciones. Cierto es que no todo el mundo está de acuerdo con el uso de la inteligencia artificial en alguno de sus programas instalados en los ordenadores. Por ejemplo, esto es algo qué hace referencia a Windows 11, las aplicaciones que tenemos aquí instaladas, y más.
No solo eso, en estos instantes multitud de usuarios en todo el mundo se niegan a realizar consultas a estas plataformas inteligentes, no quieren pedir consejos ni charlar con los asistentes. En muchas ocasiones esto se debe principalmente a motivos relacionados con la privacidad. Pero hay que tener en consideración que la IA ha llegado para quedarse e irá creciendo de manera sustancial a partir de ahora. De ahí que deberíamos conocer ciertos términos asociados a esta misma tecnología en el caso de que estemos mínimamente interesados en la misma.
Tanto es así que en estas líneas os vamos a hablar de una serie de conceptos que en pleno 2026 deberíais conocer casi de manera obligatoria. Estos nos permitirán desenvolvernos en estos entornos de la IA, e incluso, en algunas ocasiones, parecer expertos en la tecnología que os mencionamos.
Términos imprescindibles que debes conocer sobre la IA
Aquí os vamos a hablar de algunos términos que podéis encontrar en cualquier momento en Internet o en conversaciones relacionadas con esta creciente tecnología, la inteligencia artificial.
Machine Learning. Rama de la inteligencia artificial en la que los sistemas aprenden a partir de datos sin ser programados para todo ello.
Deep Learning. Este es un tipo de Machine Learning basado en redes neuronales profundas, clave para el uso de la voz y el lenguaje.
Reasoning. Este término describe algo que se entiende de inmediato, es decir, la capacidad de la IA para simular la lógica y toma de decisiones humanas por su cuenta.
Redes Neuronales. Aquí nos referimos a modelos inspirados en la mente humana que están formados por neuronas artificiales centrados en procesar información.
Sesgo. Errores en los datos o modelos de la IA que pueden generar resultados incorrectos.
LLM. Se refiere a Large Language Model y son modelos de lenguaje grandes como GPT para entender y generar textos complejos.
Prompt. Este es el texto, instrucción o entrada que le damos a un modelo de IA para obtener una respuesta y resultado.
Agentic. Se centra en delegar acciones humanas a una IA. Un sistema agentic o agente nos permite buscar, comparar y ejecutar como un asistente personal, pero centrado en la inteligencia artificial.
Vibe coding. Nuevo método de desarrollo de aplicaciones que se centra en la colaboración del humano con un asistente IA para la programación.
Sobreajuste u Overfitting. Esto se da cuando un modelo de IA aprende demasiado de los datos utilizados en su entrenamiento, esto reduce su capacidad de para abarcar nuevas informaciones.
Slop. Se denomina así al contenido generado de forma masiva y de baja calidad. Está diseñado más para captar la atención de otros, que para generar información fiable.
