Glosario
IA y automatización, sin la jerga
Los términos que suelen aparecer cuando se habla de un proyecto de IA, explicados en criollo y con foco en para qué sirven en un negocio.
- Agente de IA
- Un sistema de IA que no solo responde, sino que ejecuta tareas por su cuenta: consulta datos, decide según reglas y dispara acciones dentro de un proceso definido. A diferencia de un chatbot, actúa, no solo conversa.
- Alucinación
- Cuando un modelo de IA responde con información que suena convincente pero es incorrecta o inventada. Se reduce dándole acceso a datos reales (RAG), definiendo reglas claras y dejando que una persona revise los casos sensibles.
- API
- Una interfaz que permite que dos sistemas se comuniquen entre sí de forma automática. Las integraciones y automatizaciones se apoyan en las APIs de las herramientas que ya usás.
- Automatización de procesos
- Hacer que una serie de tareas repetitivas se ejecuten solas, conectando las herramientas que ya se usan (CRM, mail, planillas, WhatsApp) para que los datos y las acciones fluyan sin carga manual.
- Calificación de leads (lead scoring)
- Asignarle a cada contacto un puntaje según su probabilidad de compra, para que el equipo comercial priorice a los más calientes. Un agente de IA puede calcularlo automáticamente con cada consulta nueva.
- Chatbot conversacional
- Un asistente que entiende el lenguaje natural de las personas y responde consultas de forma fluida, sin menús rígidos de opciones. Resuelve solo lo frecuente y deriva a una persona lo que necesita criterio.
- Embedding
- Una representación numérica de un texto que captura su significado, de modo que se pueden comparar textos por similitud. Es lo que permite buscar por concepto y no solo por palabra exacta, y es clave para el RAG.
- Fine-tuning (ajuste fino)
- Entrenar un modelo ya existente con ejemplos propios para que se especialice en una tarea o adopte un estilo específico. No siempre hace falta: muchas veces alcanza con un buen prompt y RAG.
- Flujo de trabajo (workflow)
- La secuencia de pasos que sigue un proceso de principio a fin. Automatizar un workflow es hacer que esos pasos se ejecuten solos, con condiciones y ramas según cada caso.
- Human-in-the-loop (persona en el circuito)
- Un diseño en el que la IA hace el trabajo pesado pero una persona aprueba o revisa los pasos críticos. Da velocidad sin perder control sobre lo que sale.
- Integración de sistemas
- Conectar herramientas que antes no se hablaban entre sí para que compartan datos y disparen acciones, evitando copiar información de un lado a otro a mano.
- Modelo de lenguaje (LLM)
- Un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto que puede entender y generar lenguaje. Es lo que está detrás de herramientas como ChatGPT y de los asistentes y agentes que construimos.
- n8n
- Una plataforma de automatización que permite construir flujos conectando cientos de servicios distintos. La usamos para orquestar automatizaciones a medida sin atar tu operación a un producto cerrado.
- Orquestación de agentes
- Coordinar varios agentes o automatizaciones especializados para que trabajen juntos en un proceso más grande, cada uno encargándose de su parte.
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
- El campo de la IA que se ocupa de que las máquinas entiendan e interpreten el lenguaje humano, en texto y voz. Es la base de los chatbots, la clasificación de mensajes y el análisis de consultas.
- Prompt
- La instrucción y el contexto que se le da a un modelo de IA para obtener una respuesta. Diseñar buenos prompts es parte de lograr que un asistente responda con precisión y con el tono correcto.
- RAG (generación aumentada por recuperación)
- Una técnica que le da al modelo acceso a información propia del negocio (documentos, catálogos, políticas) en el momento de responder, para que sus respuestas se basen en datos reales y actualizados.
- Webhook
- Un aviso automático que un sistema le envía a otro cuando ocurre un evento, por ejemplo “entró un lead nuevo”. Permite que las automatizaciones reaccionen en tiempo real.
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