Glosario de IA en lenguaje claro

Tecnología que permite a un sistema analizar información, generar contenido, clasificar, predecir o ejecutar acciones, según cómo se diseñe.

Conjunto de software, modelos, datos, reglas e integraciones que usa IA para cumplir una función completa.

No confundir Un modelo de IA es solo un componente del sistema.

Modelo entrenado para procesar y generar lenguaje. En plural se escribe «los LLM».

Conjunto concreto de tareas, volumen, usuarios, datos y requisitos que un sistema debe procesar. Por ejemplo: 1 500 documentos diarios con extracción y validación para 20 personas.

No confundir Un caso de uso describe la situación; la carga de trabajo, lo que el sistema tiene que procesar.

La IA busca información en documentos de la organización antes de responder, y puede indicar de dónde salió cada respuesta.

Sistema que ejecuta pasos predefinidos cuando ocurre una condición. No necesita IA: puede ser completamente determinista.

Ayuda a una persona a consultar, analizar o redactar, y normalmente espera sus instrucciones.

No confundir Un agente completa pasos con herramientas; un asistente ayuda a la persona a hacerlos.

Sistema que puede completar varios pasos de una tarea usando herramientas autorizadas, dentro de permisos y límites definidos.

No confundir No es un «trabajador autónomo»: lo que puede hacer está escrito en una política.

Agente cuyo alcance incluye aprobaciones, límites o revisión humana según el riesgo de cada acción.

Punto del flujo en el que una persona revisa una acción propuesta y decide si se ejecuta.

Capacidad de reconstruir qué ocurrió, cuándo, con qué datos y versión, y quién o qué sistema actuó.

Estándar para conectar aplicaciones de IA con herramientas y recursos. Es una forma de conexión, no un beneficio por sí misma.

IA que se ejecuta en un equipo o infraestructura cercana a quien la usa, en lugar de depender por completo de un servicio remoto.

No confundir Local no implica automáticamente privacidad, seguridad ni funcionamiento sin conexión.

Arquitectura de IA diseñada para mantener un control definido sobre datos, accesos, modelos, infraestructura y operación. Puede usar infraestructura propia, nube privada o una combinación.

No confundir IA privada no es lo mismo que IA local.

Equipos y servidores de la propia organización, en sus instalaciones o bajo su control.

Infraestructura de un proveedor externo que se usa a través de internet.

Arquitectura donde distintas partes de la carga de trabajo se ejecutan en entornos distintos; por ejemplo, lo sensible en infraestructura propia y el resto en la nube.

Procesamiento cerca del lugar donde se generan o usan los datos, cuando la latencia o la conectividad lo exigen.

La memoria que tiene el equipo realmente. Es la que determina qué modelos caben.

No confundir La memoria máxima es la que el modelo de equipo admite si se amplía.

Memoria compartida por el procesador y la GPU según la arquitectura del equipo.

No confundir No equivale directamente a la memoria de una GPU dedicada (VRAM).

Versión optimizada de un modelo que usa menos memoria, con posibles cambios de calidad o velocidad.

Cuánta información puede considerar el modelo en una interacción. Más información requiere más memoria.

Billones de operaciones por segundo bajo una métrica específica. No sirve como indicador universal de la capacidad real de un equipo para IA.

Software que ejecuta el modelo: por ejemplo Ollama, llama.cpp o vLLM.

Información verificable que sustenta una afirmación o recomendación.

Dato declarado por el fabricante o el proveedor.

No confundir Una especificación no es rendimiento real.

Resultado calculado a partir de supuestos, reglas o datos comparables. Debe mostrar sus supuestos.

No confundir Una estimación no es una prueba de rendimiento.

Medición realizada en condiciones documentadas para comparar una configuración o carga de trabajo.

Confirmado mediante una prueba definida. Siempre debe decir qué, dónde y en qué condiciones.

Factible significa técnicamente posible: en Match, «Cumple los requisitos». Recomendado significa que, además, una prueba de rendimiento cubre la carga pedida.

No confundir Que algo quepa en memoria no lo convierte en recomendado.

Demostración preparada para mostrar una capacidad. No prueba valor en una operación real.

Prueba que verifica si una solución produce el resultado acordado sobre datos y condiciones reales.

Uso real con alcance, usuarios o volumen limitados.

Sistema que forma parte de la operación diaria. No implica escala total.

Medición del proceso antes de cambiarlo, con la regla que se usará para comparar después.

Reglas, responsables y controles para usar IA. Es el término que usa el Reglamento de la Ley N.° 31814 en Perú.

Servicio recurrente acordado: revisión de calidad y costo, cambios de versión aprobados, reversión y mejoras.

No confundir No es soporte 24/7 salvo que se contrate expresamente.

Todo lo que cuesta una opción durante su vida útil: equipo, licencias, consumo, operación y soporte.