GLOSARIO
Definiciones claras, ejemplos de aplicación y vínculos con decisiones reales de negocio para que tu equipo hable un lenguaje común.
Cada término describe qué significa, cómo puede aparecer en una empresa y dónde conviene profundizar antes de tomar una decisión.
Sistema diseñado para colaborar en una tarea o flujo de trabajo con instrucciones, fuentes, permisos y límites definidos.
Ejemplo: Un agente puede preparar un borrador de respuesta a una RFP a partir de fuentes aprobadas, dejando la validación final al equipo.
Ver solución relacionada →Conjunto de conocimientos y habilidades que permite a una persona comprender, usar y supervisar sistemas de IA de manera adecuada a su función.
Ejemplo: Un equipo que utiliza IA generativa necesita saber qué información puede introducir, cómo revisar resultados y cuándo escalar una incidencia.
Ver solución relacionada →Diseño de procesos que combina reglas, integraciones y capacidades de IA para reducir trabajo repetitivo sin perder controles.
Ejemplo: Un proceso puede clasificar documentos, extraer información y derivar excepciones a una persona responsable.
Ver solución relacionada →Aplicación concreta de la IA a un problema, decisión, tarea o proceso con un resultado esperado y límites definidos.
Ejemplo: Preparar resúmenes de inteligencia competitiva para reuniones comerciales es un caso de uso más concreto que “usar IA en ventas”.
Ver solución relacionada →Conjunto de roles, criterios, controles y procesos que definen cómo una empresa selecciona, utiliza, supervisa y mejora sistemas de IA.
Ejemplo: La empresa define qué fuentes están autorizadas, qué decisiones requieren aprobación humana y cómo se registran incidencias.
Ver solución relacionada →Tipo de inteligencia artificial capaz de producir texto, imágenes, audio, código u otros contenidos a partir de instrucciones y contexto.
Ejemplo: Puede ayudar a convertir un documento técnico aprobado en un borrador para distintos públicos, siempre dentro de un flujo de revisión.
Ver solución relacionada →Siglas de Retrieval-Augmented Generation. Es un enfoque que aporta fuentes de conocimiento seleccionadas a un modelo antes de generar una respuesta.
Ejemplo: Una solución de RFP puede recuperar documentos aprobados para que un borrador parta de evidencia interna relevante.
Ver solución relacionada →Documentos mediante los que una organización solicita propuestas, información o cotizaciones a posibles proveedores.
Ejemplo: La IA puede ayudar a extraer requisitos, asignar preguntas y organizar evidencias; la propuesta final debe ser validada por responsables humanos.
Ver solución relacionada →Automatización robótica de procesos. Utiliza software para ejecutar pasos repetitivos y basados en reglas en aplicaciones existentes.
Ejemplo: Un robot puede copiar datos entre sistemas; la IA puede complementar el proceso cuando hace falta interpretar documentos o lenguaje natural.
Ver solución relacionada →Participación definida de personas para revisar, validar, intervenir o detener un sistema de IA según el riesgo y el tipo de decisión.
Ejemplo: Un equipo jurídico o comercial puede aprobar las respuestas finales de una propuesta antes de enviarla a un cliente.
Ver solución relacionada →Capacidad de conocer las fuentes, versiones, pasos y responsables que intervienen en una recomendación, borrador o resultado.
Ejemplo: En una licitación, la trazabilidad ayuda a identificar qué requisito responde cada sección y qué persona validó el contenido.
Ver solución relacionada →Representación digital que puede presentar un mensaje audiovisual a partir de un guion y una configuración de imagen o voz.
Ejemplo: Puede utilizarse para explicar un proceso de onboarding, siempre con guion aprobado y criterios claros de uso de imagen y voz.
Ver solución relacionada →Las definiciones son útiles para empezar; el valor aparece al aplicarlas a las prioridades y controles de cada empresa.
Facilita que dirección y equipos utilicen un lenguaje común al valorar procesos, riesgos, proveedores y casos de uso, evitando que conceptos diferentes se mezclen en una misma decisión.
No siempre. Un chatbot suele centrarse en conversar o responder. Un agente puede seguir instrucciones, consultar fuentes y realizar acciones dentro de los permisos y límites definidos.
Cada término es un punto de partida. Antes de implantar una solución conviene aterrizar su significado en los datos, procesos, responsabilidades y riesgos propios de la empresa.