Un glosario sobre inteligencia artificial publicado el 29 de mayo de 2026 compila definiciones de siglas y conceptos habituales (LLMs, RAG, RLHF, AGI, agentes, chain‑of‑thought) para ayudar a técnicos y no técnicos a entender la jerga emergente;
Un glosario sobre inteligencia artificial publicado el 29 de mayo de 2026 ordena y define términos técnicos y siglas frecuentes para facilitar la comprensión tanto a desarrolladores como a lectores no técnicos. El texto se presenta como un documento vivo: sus autores advierten que la lista será actualizada periódicamente a medida que aparezcan nuevas prácticas, acrónimos y enfoques en el campo de la IA.
Una de las entradas más debatidas en el glosario es AGI (inteligencia general artificial). El documento recoge definiciones contrapuestas usadas por líderes del sector: Sam Altman la explicó como “the equivalent of a median human that you could hire as a co‑worker”; el estatuto de OpenAI la define como “highly autonomous systems that outperform humans at most economically valuable work”; y Google DeepMind la resume como “IA that’s at least as capable as humans at most cognitive tasks.” Estas variaciones muestran que no existe consenso único sobre el alcance operativo de la AGI.
El glosario dedica un apartado al concepto de "IA agent" y lo describe como un sistema diseñado para automatizar tareas multietapa en nombre del usuario, con ejemplos concretos como presentar gastos, reservar billetes o mantener código. Los autores subrayan que el término es amplio y que su significado varía según quién lo emplee. Además, señalan la falta de infraestructura completa para desplegar agentes con todas las capacidades previstas, lo que limita por ahora su adopción generalizada.
Relacionada con los agentes, la entrada sobre endpoints de API explica que estos actúan como puntos de control que otros programas pueden invocar para controlar servicios o intercambiar datos. El glosario advierte que, conforme los agentes ganan autonomía, empiezan a localizar y usar esos endpoints por sí mismos, lo que amplía las posibilidades de automatización pero también puede generar comportamientos imprevistos cuando interactúan con sistemas diseñados para intervención humana.
En el terreno del desarrollo de software, las secciones sobre coding agents describen programas capaces de escribir, probar y depurar código de forma iterativa: operan sobre bases de código completas, detectan errores, ejecutan tests y proponen correcciones que luego pueden ser integradas. El glosario recalca, sin embargo, que este trabajo requiere revisión humana y control posterior para garantizar seguridad y calidad.
El documento también explica la importancia del enfoque chain‑of‑thought: fragmentar problemas en pasos intermedios tiende a mejorar la precisión en tareas de razonamiento y programación. Describe cómo los modelos de razonamiento han sido optimizados mediante técnicas como el reinforcement learning y apunta que, aunque la estrategia suele ser más lenta, suele producir respuestas más fiables en tareas lógicas o relacionadas con código. el glosario facilita que desarrolladores, responsables técnicos y lectores generales hablen con mayor claridad sobre riesgos, capacidades y límites de estas tecnologías.
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