{"id":3884,"date":"2024-09-06T07:40:51","date_gmt":"2024-09-06T07:40:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=3884"},"modified":"2025-06-09T11:45:52","modified_gmt":"2025-06-09T11:45:52","slug":"generative-ai-glossary","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/generative-ai-glossary\/","title":{"rendered":"IA de la A a la Z: el glosario de IA generativa para l\u00edderes empresariales"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-text-align-left\"><em>Este glosario sobre IA generativa se actualizar\u00e1 peri\u00f3dicamente.<\/em> <\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfTienes la sensaci\u00f3n de que todos a su alrededor utilizan t\u00e9rminos como \u00abIA generativa\u00bb, \u00abmodelo de lenguaje grande\u00bb o \u00abaprendizaje profundo\u00bb? \u00bfNo acaba de entenderlo del todo? Hemos elaborado un glosario sobre la IA generativa. Todo lo que necesita saber para comprender la tecnolog\u00eda m\u00e1s nueva e impactante que ha surgido en d\u00e9cadas. <\/p>\n\n\n\n<p>Hemos recopilado en este glosario sobre <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/ia-generativa-pauntas-desarrollo-responsable\/\">IA generativa<\/a> los t\u00e9rminos m\u00e1s b\u00e1sicos que ayudar\u00e1n a todos los miembros de su empresa, independientemente de su formaci\u00f3n t\u00e9cnica, a comprender su potencial. Cada t\u00e9rmino se define en funci\u00f3n de c\u00f3mo afecta a los clientes y al equipo.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, para destacar las aplicaciones reales de la IA generativa, la hemos empleado a la hora de redactar este art\u00edculo. Nuestros expertos delimitaron los t\u00e9rminos principales y dejamos que una herramienta de IA generativa escribiese un primer borrador de este glosario. Cada definici\u00f3n se ha afinado con una revisi\u00f3n humana a fin de garantizar los est\u00e1ndares necesarios para su publicaci\u00f3n, pero el uso de esta herramienta nos permiti\u00f3 ahorrar mucho tiempo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">Glosario de t\u00e9rminos sobre IA generativa por tem\u00e1tica<\/h2>\n\n\n\n<div style=\"height:34px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<p><strong>T\u00e9rminos b\u00e1sicos sobre IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"#h-inteligencia-artificial-ia\">Inteligencia artificial (IA)<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-redes-neuronales-artificiales-rna\">Redes neuronales artificiales<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-inteligencia-aumentada\">Inteligencia aumentada<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-gestion-de-relaciones-con-los-clientes-crm-con-ia-generativa\">CRM con IA<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-aprendizaje-profundo\">Aprendizaje profundo<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-ia-generativa\">IA generativa<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Generator\">Generador<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#GPT\">GPT<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-aprendizaje-automatico\">Aprendizaje autom\u00e1tico<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-procesamiento-de-lenguaje-natural-pln\">PLN<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-parametros\">Par\u00e1metros<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-transformador\">Transformador<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<p><strong>Entrenamiento y aprendizaje de la IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"#h-ia-conversacional\">IA conversacional<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-discriminador-en-gan\">Discriminador (en GAN)<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#GAN\">GAN<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Generator\">Generador<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-fundamentacion\">Fundamentaci\u00f3n<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Hallucination\">Alucinaci\u00f3n<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#LLM\">LLM<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-modelo\">Modelo<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-ia-predictiva\">IA predictiva<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#promptengineering\">Ingenier\u00eda de solicitudes<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-aprendizaje-reforzado\">Aprendizaje reforzado<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-analisis-de-los-sentimientos\">An\u00e1lisis de los sentimientos<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-aprendizaje-supervisado\">Aprendizaje supervisado<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#unsupervisedlearning\">Aprendizaje sin supervisi\u00f3n<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-validacion\">Validaci\u00f3n<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-zona-de-desarrollo-proximo-zdp\">ZDP<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<p><strong>\u00c9tica en materia de IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"#h-anthropomorphism\">Antropomorfismo<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Ethical-AI\">Modelo de madurez \u00e9tica de la IA<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-ia-explicable-interpretable-xai\">IA explicable\/interpretable (XAI)<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-human-in-the-loop-hitl\">Human in the Loop (HITL)<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-sesgo-de-aprendizaje-automatico\">Sesgo de aprendizaje autom\u00e1tico<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-defensa-de-solicitudes\">Defensa de solicitudes<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-red-teaming\">Red-Teaming<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-seguridad\">Seguridad<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-toxicidad\">Toxicidad<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-transparencia\">Transparencia<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#h-retencion-de-datos-cero\">Retenci\u00f3n de datos cero<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-antropomorfismo\">Antropomorfismo<\/h3>\n\n\n\n<p>La tendencia que exhiben las personas a atribuir motivaciones, emociones, caracter\u00edsticas o comportamientos humanos a los sistemas de IA. Por ejemplo, puede pensar que el modelo o la producci\u00f3n son \u00abmalos\u00bb en funci\u00f3n de las respuestas, aunque no puedan tener emociones, o creer que la IA posee consciencia propia porque logra imitar muy bien el lenguaje humano. Aunque pueda parecer muy real, es fundamental recordar que la IA, por muy avanzada que sea, no tiene emociones ni posee consciencia. Es una gran herramienta, no un ser humano.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> la buena noticia es que los clientes pueden sentirse m\u00e1s conectados o comprometidos con los sistemas de IA que exhiben caracter\u00edsticas similares a las humanas, lo que redunda en una experiencia m\u00e1s cercana y personalizada. La mala noticia es que tambi\u00e9n pueden sentirse ofendidos o molestos por respuestas que, a su juicio, resulten groseras o indiferentes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> los equipos deben ser conscientes de este concepto para gestionar las expectativas de los usuarios y garantizar que comprendan las capacidades y limitaciones de los sistemas de IA.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"is-style-default\"><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-inteligencia-artificial-ia\">Inteligencia artificial (IA)<\/h3>\n\n\n\n<p>La <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/que-es-la-inteligencia-artificial\/\">IA<\/a> es el concepto amplio que alude al logro de hacer que las m\u00e1quinas piensen y act\u00faen como humanos. La IA generativa es un tipo espec\u00edfico de IA (m\u00e1s adelante se ofrece informaci\u00f3n detallada sobre este tema).<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> la IA puede ayudar a tus clientes prediciendo lo que probablemente querr\u00e1n a continuaci\u00f3n, en funci\u00f3n de sus decisiones pasadas. Les brinda comunicaciones y recomendaciones de productos m\u00e1s relevantes, y puede recordarles tareas futuras de importancia (por ejemplo: \u00ab\u00a1Es hora de reordenar!\u00bb). La inteligencia artificial hace que todo lo relacionado con su experiencia con tu organizaci\u00f3n sea m\u00e1s \u00fatil, personalizado, eficiente y fluido.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> la IA ayuda a tus equipos a trabajar de forma m\u00e1s inteligente y r\u00e1pida, ya que automatiza las tareas rutinarias. Esto ahorra tiempo a los empleados, ofrece a los clientes un servicio m\u00e1s r\u00e1pido y proporciona interacciones m\u00e1s personalizadas, todo lo cual mejora la retenci\u00f3n de clientes y aumenta las ganancias de la empresa.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-redes-neuronales-artificiales-rna\">Redes neuronales artificiales (RNA)<\/h3>\n\n\n\n<p>Las redes neuronales artificiales (RNA) son un programa inform\u00e1tico que imita la forma en que el cerebro humano procesa la informaci\u00f3n. Nuestros cerebros tienen miles de millones de neuronas conectadas entre s\u00ed, y una RNA (tambi\u00e9n denominada \u00abred neuronal\u00bb) cuenta con muchas unidades de procesamiento diminutas que trabajan juntas. Es comparable a un equipo que trabaja al un\u00edsono para resolver el mismo problema. Cada miembro del equipo hace su parte y luego comunica sus resultados. Finalmente, se obtiene la respuesta necesaria.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> los clientes se benefician de muchas formas cuando las RNA resuelven problemas y hacen predicciones precisas, como recomendaciones a medida que redundan en una experiencia del cliente m\u00e1s personalizada, m\u00e1s intuitiva y, en \u00faltima instancia, m\u00e1s satisfactoria. Las redes neuronales son excelentes para reconocer patrones, lo que las convierte en una herramienta esencial a la hora de detectar comportamientos inusuales que puedan indicar un potencial fraude. Esto contribuye a proteger la informaci\u00f3n personal y las transacciones financieras de los clientes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> por supuesto, los equipos tambi\u00e9n se benefician. Pueden prever el abandono de clientes, lo que fomenta la b\u00fasqueda de formas proactivas de mejorar su retenci\u00f3n. Las RNA tambi\u00e9n pueden ayudar en el \u00e1mbito de la segmentaci\u00f3n de clientes; posibilitan que los esfuerzos de marketing sean m\u00e1s espec\u00edficos y eficaces. En un sistema de CRM, las redes neuronales podr\u00edan emplearse para predecir el comportamiento de los clientes, comprender sus comentarios o personalizar recomendaciones de productos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-inteligencia-aumentada\">Inteligencia aumentada <\/h3>\n\n\n\n<p>La inteligencia aumentada viene a ser una fusi\u00f3n de personas y ordenadores para obtener lo mejor de ambos mundos. Los ordenadores son excelentes para manejar una gran cantidad de datos y realizar c\u00e1lculos complejos r\u00e1pidamente. Los humanos, por su parte, destacan a la hora de comprender el contexto, encontrar conexiones entre elementos incluso con datos incompletos y tomar decisiones por instinto. La inteligencia aumentada combina estos dos conjuntos de habilidades. No se trata de que los ordenadores nos sustituyan o hagan todo el trabajo en nuestro lugar. M\u00e1s bien es como si contrat\u00e1semos a un asistente muy inteligente y bien organizado.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> la inteligencia aumentada permite que un ordenador haga c\u00e1lculos, pero luego los humanos pueden decidir qu\u00e9 acciones tomar seg\u00fan esa informaci\u00f3n. Esto conduce a mejoras en el servicio, el marketing y las recomendaciones de productos a los clientes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> la inteligencia aumentada puede ayudarte a tomar mejores decisiones de forma m\u00e1s estrat\u00e9gica. Por ejemplo, un sistema de CRM podr\u00eda analizar los datos de los clientes y sugerir el momento id\u00f3neo para que los equipos de ventas o marketing se pusieran en contacto con un cliente potencial, o para que recomendasen productos que podr\u00edan interesarle a un cliente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ia-conversacional\">IA conversacional<\/h3>\n\n\n\n<p>La <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/resources\/marketing\/conversational-ai\/\">IA conversacional<\/a> nos permite usar el lenguaje cotidiano al interactuar con la inteligencia artificial. Utilizando tecnolog\u00edas como el procesamiento del lenguaje natural (v\u00e9ase la <a href=\"#h-natural-language-processing-nlp\">definici\u00f3n de PLN<\/a>), el aprendizaje autom\u00e1tico y el reconocimiento de voz, la IA puede comprender preguntas e instrucciones, lo que le ayuda a ofrecer mejores respuestas. De este modo, la interacci\u00f3n con la IA se vuelve m\u00e1s natural y sencilla, y no requiere una formaci\u00f3n especial. Anteriormente, hab\u00eda que escribir t\u00e9rminos extra\u00f1os en un motor de b\u00fasqueda para encontrar lo que se buscaba. Gracias a la IA conversacional, puedes simplemente expresar tu solicitud como lo har\u00edas si se la comunicases a otra persona.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> la IA conversacional posibilita un servicio de asistencia conveniente e ininterrumpido mediante chatbots que pueden resolver consultas, proporcionar informaci\u00f3n de productos o guiar a los usuarios a trav\u00e9s de un proceso; todo ello empleando lenguaje natural. Las interacciones se vuelven m\u00e1s fluidas y personalizadas, lo que mejora la satisfacci\u00f3n del cliente. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> la IA conversacional posibilita que tus equipos puedan sencillamente hablar con tu sistema de CRM de forma natural y hacer que este tome medidas por ellos. As\u00ed, los representantes de ventas pueden limitarse a solicitar un informe de estado sobre un nuevo cliente potencial, los gestores de marketing pueden solicitar que se cree una nueva campa\u00f1a y los agentes del servicio de atenci\u00f3n al cliente pueden redirigir un pedido. Todo se hace usando con la IA las mismas palabras que emplear\u00edan con un compa\u00f1ero.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-gestion-de-relaciones-con-los-clientes-crm-con-ia-generativa\">Gesti\u00f3n de relaciones con los clientes (CRM) con IA generativa<\/h3>\n\n\n\n<p>La <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/learning-centre\/crm\/what-is-crm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">CRM<\/a> es una tecnolog\u00eda que mantiene los registros de los clientes en un solo lugar para que sirvan como fuente \u00fanica de verdad para cada departamento, lo que ayuda a las empresas a gestionar las relaciones con los clientes actuales y potenciales. La IA generativa puede lograr que la CRM sea a\u00fan m\u00e1s potente: plantillas de correos electr\u00f3nicos personalizados para los equipos de ventas, descripciones de productos de comercio electr\u00f3nico escritas seg\u00fan el nombre del producto, respuestas contextuales a las incidencias del servicio de atenci\u00f3n al cliente, etc.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> una <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/form\/conf\/glosario-del-crm\/?leadcreated=true&amp;redirect=true&amp;sfuuid=5728c69d-e74b-4380-8964-20d2c9c9c6da&amp;tid=369568c8-130a-4c1c-90b5-d3652b9a2e55&amp;chapter=&amp;d=70130000000sUVq&amp;player=&amp;nc=7013y000002a76fAAA&amp;videoId=&amp;playlistId=\">CRM<\/a> brinda a los clientes una experiencia uniforme en todos los canales de interacci\u00f3n, desde marketing hasta ventas, servicio de atenci\u00f3n al cliente y mucho m\u00e1s. Si bien, los clientes no ven los sistemas de CRM, sienten la conexi\u00f3n durante cada interacci\u00f3n con una marca.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> un sistema de CRM ayuda a las empresas a permanecer conectadas con sus clientes, agilizar los procesos y mejorar la rentabilidad. Permite a tus equipos almacenar la informaci\u00f3n de contacto de clientes actuales y potenciales, identificar oportunidades de ventas, registrar incidencias de servicio y gestionar campa\u00f1as de marketing; todo desde una \u00fanica ubicaci\u00f3n centralizada. Por ejemplo, pone la informaci\u00f3n sobre cada interacci\u00f3n con el cliente a disposici\u00f3n de cualquiera que pueda necesitarla. La IA generativa aumenta las posibilidades de los sistemas de CRM, ya que logra que sea m\u00e1s r\u00e1pido y sencillo conectarse con los clientes a escala: campa\u00f1as de marketing de generaci\u00f3n de oportunidades traducidas autom\u00e1ticamente para llegar a tus principales mercados en todo el mundo, o respuestas recomendadas del servicio de atenci\u00f3n al cliente que ayuden a los agentes a resolver problemas r\u00e1pidamente e identificar oportunidades para ventas futuras. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"deeplearning\">Aprendizaje profundo <\/h3>\n\n\n\n<p>El aprendizaje profundo es una forma avanzada de IA que ayuda a los ordenadores a destacar en el reconocimiento de patrones complejos en los datos. Imita la forma en que funciona nuestro cerebro mediante el uso de lo que se denomina \u00abredes neuronales artificiales\u00bb (v\u00e9ase <a href=\"#h-artificial-neural-network-ann\">Redes neuronales artificiales [RNA]<\/a> m\u00e1s arriba), donde cada capa es un patr\u00f3n (como los rasgos de un animal) que te permite realizar predicciones basadas en los patrones aprendidos (por ejemplo: identificar nuevos animales bas\u00e1ndose en rasgos reconocidos). Es muy \u00fatil para labores como el reconocimiento de im\u00e1genes, el procesamiento del habla y la comprensi\u00f3n del lenguaje natural.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> los sistemas de CRM basados en aprendizaje profundo ofrecen oportunidades para una interacci\u00f3n proactiva. Pueden mejorar la seguridad, hacer que el servicio de atenci\u00f3n al cliente sea m\u00e1s eficiente y personalizar las experiencias. Por ejemplo, si tienes la costumbre de comprar equipo nuevo para hinchas antes de cada temporada de f\u00fatbol, el aprendizaje profundo conectado a un sistema de CRM podr\u00eda mostrarte anuncios o correos electr\u00f3nicos de marketing con la ropa deportiva de tu equipo favorito un mes antes de que comience la temporada, para que el d\u00eda del partido lo tengas todo listo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> en un sistema de CRM, el aprendizaje profundo puede emplearse para predecir el comportamiento de los clientes, comprender sus comentarios y personalizar las recomendaciones de productos. Por ejemplo, si aumentan las ventas en un segmento de clientes concreto, un sistema de CRM basado en aprendizaje profundo podr\u00eda reconocer el patr\u00f3n y recomendar un aumento del gasto en marketing para llegar a una mayor cantidad de personas incluidas en esa audiencia.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"Discriminator-in-GAN\">Discriminador (en GAN)<\/h3>\n\n\n\n<p>En una <a href=\"#GAN\">Red Adversaria Generativa (GAN)<\/a>, el discriminador es una especie de detective. Cuando se le muestran im\u00e1genes (u otros datos), tiene que adivinar cu\u00e1les son reales y cu\u00e1les son falsas. Las im\u00e1genes \u00abreales\u00bb provienen de un conjunto de datos, mientras que las \u00abfalsas\u00bb las crea la otra parte de la GAN: el generador (v\u00e9ase <a href=\"#Generator\">Generador<\/a> m\u00e1s adelante). La labor del discriminador consiste en mejorar a la hora de distinguir lo real de lo falso, mientras que el generador trata de mejorar su habilidad en lo referente a la creaci\u00f3n de falsificaciones. Este es el equivalente en software a la construcci\u00f3n de la trampa para ratones perfecta.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> los discriminadores en las GAN son una parte importante de la detecci\u00f3n del fraude. Su uso redunda en una experiencia del cliente m\u00e1s segura.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> los discriminadores en las GAN ayudan a tu equipo a evaluar la calidad de los datos o contenidos sint\u00e9ticos, y contribuyen a detectar fraudes y a elaborar marketing personalizado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<div class=\"layout-one wp-block-salesforce-blog-offer\">\n\t<div class=\"wp-block-offer__wrapper\">\n\n\t\t<div class=\"wp-block-offer__content\">\n\t\t\t<h2 class=\"wp-block-offer__title\">\u00bfC\u00f3mo es un modelo de madurez \u00e9tica de la IA? <\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"wp-block-offer__description\">Sus clientes esperan que utilice la IA de forma responsable. Es necesario implantar una pr\u00e1ctica \u00e9tica de IA para desarrollar y poner en pr\u00e1ctica principios como la transparencia, la equidad, la responsabilidad y la fiabilidad. Le mostramos c\u00f3mo.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"wp-block-button\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"wp-block-button__link\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.salesforceairesearch.com\/static\/ethics\/EthicalAIMaturityModel.pdf\">Obtener la hoja de ruta<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t<div class=\"wp-block-offer__media\">\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t\t\t<div class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__contour\"><\/div>\n\t\n\t\t\t<!-- Standard Illustration -->\n\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__illustration\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-illustration-layout-one.png\" alt=\"\">\n\n\t\t<!-- Small Accent Illustration -->\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__accent\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-accent-layout-one.png\" alt=\"\">\n\t\t\n\t\t<!-- Left Side Illustration -->\n\t\t\n\t\t<!-- Cloud Illustration -->\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__cloud\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-cloud-layout-one.png\" alt=\"\">\n\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"Ethical-AI\">Modelo de madurez \u00e9tica de la IA <\/h3>\n\n\n\n<p>Un modelo de madurez \u00e9tica de la IA es un marco que ayuda a las organizaciones a evaluar y mejorar sus pr\u00e1cticas \u00e9ticas en el uso de tecnolog\u00edas de IA. Describe las formas en que las organizaciones pueden evaluar sus pr\u00e1cticas \u00e9ticas de IA actuales y avanzar hacia un uso m\u00e1s responsable y fiable de esta tecnolog\u00eda. Incluye cuestiones relacionadas con la transparencia, la equidad, la privacidad de datos, la responsabilidad y el sesgo en las predicciones.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> contar con un modelo \u00e9tico de IA y ser transparente en lo relativo al uso de la IA ayuda a generar confianza y garantiza a tus clientes que est\u00e1s empleando sus datos de manera responsable.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> evaluar peri\u00f3dicamente tus pr\u00e1cticas de IA y ser transparente en lo relativo al uso de la IA puede ayudarte a cumplir las consideraciones \u00e9ticas y respetar los valores sociales de tu empresa.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ia-explicable-interpretable-xai\">IA explicable\/interpretable (XAI)<\/h3>\n\n\n\n<p>\u00bfRecuerdas cuando ten\u00edas que ense\u00f1ar tus deberes en clase de matem\u00e1ticas? Justo eso le pedimos a la IA que haga. La IA explicable\/interpretable (XAI) debe proporcionar informaci\u00f3n sobre lo que ha influido en los resultados de la IA, lo que ayuda a los usuarios a interpretar sus resultados (\u00a1y a confiar en ellos!). Este tipo de transparencia siempre es importante, sobre todo en el caso de sistemas sensibles, como la atenci\u00f3n sanitaria o las finanzas, donde se exigen explicaciones para garantizar la equidad, la responsabilidad y, en algunos casos, el cumplimiento normativo.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> si un sistema de IA puede explicar sus decisiones de forma que los clientes las entiendan, aumenta la fiabilidad y la credibilidad. Tambi\u00e9n incrementa la confianza de los usuarios, especialmente en \u00e1reas sensibles, como la atenci\u00f3n sanitaria o las finanzas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> la XAI puede ayudar a los empleados a comprender por qu\u00e9 un modelo realiz\u00f3 una determinada predicci\u00f3n. Esto no solo aumenta su confianza en el sistema, sino que tambi\u00e9n respalda una mejor toma de decisiones y puede ayudar a perfeccionar el sistema.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ia-generativa\">IA generativa <\/h3>\n\n\n\n<p>La <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/ia-generativa-importante-empresas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">IA generativa<\/a> es el campo de la inteligencia artificial que se centra en la creaci\u00f3n de nuevo contenido basado en datos existentes. En el caso de un sistema de CRM, la IA generativa puede emplearse para crear una variedad de resultados \u00fatiles, desde escribir contenido de marketing personalizado hasta generar datos sint\u00e9ticos para probar nuevas funciones o estrategias.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> disfrutan de un contenido de marketing de mayor calidad y m\u00e1s espec\u00edfico, que les ayuda a obtener exactamente la informaci\u00f3n que necesitan, ni m\u00e1s ni menos.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> se benefician de compilaciones m\u00e1s r\u00e1pidas para campa\u00f1as de marketing y procesos de ventas, adem\u00e1s de obtener la capacidad de probar m\u00faltiples estrategias en conjuntos de datos sint\u00e9ticos y optimizarlas antes de publicar nada.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"GAN\">Red Adversaria Generativa (GAN)<\/h3>\n\n\n\n<p id=\"generator\">La GAN, uno de los dos modelos de <a href=\"#deeplearning\">aprendizaje profundo<\/a>, se compone de dos redes neuronales: un <a href=\"#generator\">generador<\/a> y un <a href=\"#discriminator-in-GAN\">discriminador<\/a>. Estas dos redes compiten entre s\u00ed: el generador crea una producci\u00f3n basada en alguna entrada, mientras que el discriminador trata de determinar si la producci\u00f3n es real o falsa. El generador ajusta su producci\u00f3n en funci\u00f3n del veredicto del discriminador; el ciclo contin\u00faa hasta que se logra confundir al discriminador.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> se posibilita un marketing a medida que utiliza im\u00e1genes o texto personalizados, como im\u00e1genes promocionales personalizadas para cada cliente.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> las GAN pueden ayudar a tu equipo de desarrollo a generar datos sint\u00e9ticos cuando faltan datos de clientes. Esto es particularmente \u00fatil cuando surgen preocupaciones de privacidad relacionadas con el uso de los datos reales de los clientes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"GPT\">Transformador generativo preentrenado (GPT)<\/h3>\n\n\n\n<p>GPT es una familia de redes neuronales entrenadas para generar contenido. Los modelos GPT est\u00e1n preentrenados con una gran cantidad de datos de texto, lo que les permite generar texto claro y relevante basado en indicaciones o consultas de los usuarios.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> los clientes tienen interacciones m\u00e1s personalizadas con tu empresa, centradas en sus necesidades espec\u00edficas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> GPT podr\u00eda usarse para automatizar la creaci\u00f3n de contenido orientado al cliente o para analizar sus comentarios y extraer informaci\u00f3n pr\u00e1ctica.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<div class=\"layout-one wp-block-salesforce-blog-offer\">\n\t<div class=\"wp-block-offer__wrapper\">\n\n\t\t<div class=\"wp-block-offer__content\">\n\t\t\t<h2 class=\"wp-block-offer__title\">Salude a Einstein  <\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"wp-block-offer__description\">La primera IA generativa para CRM del mundo le permite entregar contenido creado por IA en todas las interacciones de ventas, marketing, servicios, comercio y TI, a escala. Es una soluci\u00f3n revolucionaria para su empresa.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"wp-block-button\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"wp-block-button__link\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/artificial-intelligence\/\">M\u00e1s informaci\u00f3n<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t<div class=\"wp-block-offer__media\">\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t\t\t<div class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__contour\"><\/div>\n\t\n\t\t\t<!-- Standard Illustration -->\n\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__illustration\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-illustration-layout-one.png\" alt=\"\">\n\n\t\t<!-- Small Accent Illustration -->\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__accent\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-accent-layout-one.png\" alt=\"\">\n\t\t\n\t\t<!-- Left Side Illustration -->\n\t\t\n\t\t<!-- Cloud Illustration -->\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__cloud\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-cloud-layout-one.png\" alt=\"\">\n\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"Generator\">Generador<\/h3>\n\n\n\n<p>Un generador es una herramienta de software basada en IA que crea nuevo contenido a partir de una solicitud o entrada. Aprender\u00e1 de los datos de entrenamiento proporcionados y crear\u00e1 nueva informaci\u00f3n que imite esos patrones y caracter\u00edsticas. ChatGPT de OpenAI es un famoso ejemplo de generador basado en texto.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> mediante el uso de generadores, es posible entrenar chatbots de IA que aprendan de las interacciones reales de los clientes y creen continuamente contenido de mayor calidad y m\u00e1s \u00fatil.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> los generadores pueden emplearse para crear conjuntos de datos realistas con fines de prueba o entrenamiento. Esto puede ayudar a tu equipo a encontrar errores en un sistema antes de que comience a funcionar y permitir que los nuevos empleados se pongan al d\u00eda con tu sistema sin afectar a los datos reales.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-fundamentacion\">Fundamentaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<p>En el campo de la IA, la fundamentaci\u00f3n (tambi\u00e9n conocida como \u00abfundamentaci\u00f3n din\u00e1mica\u00bb) consiste en garantizar que el sistema comprenda y se relacione con el conocimiento, los datos y las experiencias reales. Es algo as\u00ed como darle a la IA un modelo de referencia para poder proporcionar respuestas relevantes y significativas en lugar de producciones vagas e inservibles. Por ejemplo, si le preguntas a una IA \u00ab\u00bfCu\u00e1l es el mejor momento para plantar flores?\u00bb, una respuesta sin fundamento ser\u00eda \u00ab\u00a1Siempre que te apetezca!\u00bb. Por el contrario, una respuesta fundamentada te dir\u00eda que depende del tipo de flor y del entorno local. La respuesta con fundamento muestra que la IA comprende el contexto relativo al modo de realizaci\u00f3n de la tarea por parte de un ser humano.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> los clientes reciben respuestas m\u00e1s precisas y relevantes de los sistemas de IA fundamentados, lo que redunda en una experiencia de usuario m\u00e1s intuitiva y satisfactoria, con resultados l\u00f3gicos predecibles.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> cuando los equipos puedan desarrollar sistemas de IA m\u00e1s fiables y conscientes del contexto, podr\u00e1n reducir los errores y malentendidos. Los equipos a\u00fan pueden supervisar las interacciones, pero requerir\u00e1n menos intervenci\u00f3n humana para seguir siendo precisas y \u00fatiles.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"Hallucination\">Alucinaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<p>Una alucinaci\u00f3n ocurre cuando la IA generativa analiza el contenido proporcionado, pero llega a una conclusi\u00f3n err\u00f3nea y produce nuevo contenido que no se corresponde con la realidad&nbsp;ni con sus datos de entrenamiento. Pensemos, por ejemplo, en un modelo de IA que se ha entrenado con miles de fotograf\u00edas de animales. Cuando se le pida que genere una nueva imagen de un \u00abanimal\u00bb, podr\u00eda combinar la cabeza de una jirafa con la trompa de un elefante. Si bien pueden ser interesantes, las alucinaciones son resultados indeseables e indican un problema en las producciones del modelo generativo.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> cuando las empresas supervisan y abordan este problema en su software, la experiencia del cliente es mejor y m\u00e1s fiable.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> el control de calidad seguir\u00e1 siendo una parte importante de un equipo de IA. La supervisi\u00f3n de las alucinaciones y su correcci\u00f3n ayuda a garantizar la precisi\u00f3n y fiabilidad de los sistemas de IA.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-human-in-the-loop-hitl\">Human in the Loop (HITL)<\/h3>\n\n\n\n<p>Piensa que eres responsable de un equipo y la IA es tu nuevo empleado. Puede que cuentes con un nuevo trabajador con mucho talento, pero a\u00fan as\u00ed, tienes que revisar su trabajo y asegurarte de que sea lo que esperabas, \u00bfverdad? En eso consiste el proceso de supervisi\u00f3n humana conocido como \u00abhuman in the loop\u00bb: debemos asegurarnos de mantener un control de la producci\u00f3n de la IA y brindar retroalimentaci\u00f3n directa al modelo, tanto en las fases de entrenamiento como en las de prueba, as\u00ed como durante el uso activo del sistema. El proceso de HITL a\u00fana la IA y la inteligencia humana para lograr los mejores resultados posibles.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> los clientes pueden confiar en que los sistemas de IA se han perfeccionado con supervisi\u00f3n humana, lo que garantiza producciones m\u00e1s precisas y \u00e9ticas.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> los equipos pueden conformar y perfeccionar activamente los modelos de IA y sus respuestas para ajustarlos a los objetivos y valores de la organizaci\u00f3n. La supervisi\u00f3n humana garantiza que tu sistema de IA se adapte mejor a&nbsp;las necesidades de tu organizaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"LLM\">Modelo de lenguaje grande (LLM)<\/h3>\n\n\n\n<p>Un <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/what-are-large-language-models\/\">LLM<\/a> es un tipo de inteligencia artificial que se ha entrenado con una gran cantidad de datos de texto. Es una suerte de interlocutor muy inteligente que puede crear texto similar al que producir\u00eda un humano bas\u00e1ndose en una solicitud concreta. Algunos LLM pueden responder a preguntas, escribir ensayos, crear poes\u00eda e incluso generar c\u00f3digo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> los chatbots personalizados ofrecen interacciones similares a las humanas, lo que brinda a los clientes soluciones r\u00e1pidas y sencillas a problemas habituales de formas que no dejan de sentirse aut\u00e9nticas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> los equipos pueden automatizar la creaci\u00f3n de contenido orientado al cliente, analizar sus comentarios y responder a sus consultas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-aprendizaje-automatico\">Aprendizaje autom\u00e1tico<\/h3>\n\n\n\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico es la forma en que los ordenadores pueden aprender cosas nuevas sin estar programados para ello. Por ejemplo, cuando le ense\u00f1as a un ni\u00f1o a identificar animales, le muestras im\u00e1genes y le ofreces comentarios. A medida que ven m\u00e1s ejemplos y reciben informaci\u00f3n, aprenden a clasificar los animales en funci\u00f3n de caracter\u00edsticas \u00fanicas. De manera similar, los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico generalizan y aplican su conocimiento a nuevos ejemplos, aprendiendo de datos etiquetados para realizar predicciones y tomar decisiones precisas.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> cuando una empresa comprende mejor lo que los clientes valoran y desean, alcanza mejoras en los productos o servicios que ofrece, o incluso optimiza el desarrollo de otros nuevos que satisfagan mejor las necesidades de su clientela.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> el aprendizaje autom\u00e1tico se puede emplear para predecir el comportamiento de los clientes, personalizar el contenido de marketing o automatizar tareas rutinarias.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-sesgo-de-aprendizaje-automatico\">Sesgo de aprendizaje autom\u00e1tico<\/h3>\n\n\n\n<p>El sesgo de aprendizaje autom\u00e1tico tiene lugar cuando un ordenador aprende a partir de una visi\u00f3n limitada o unilateral del mundo, y luego comienza a tomar decisiones sesgadas cuando afronta algo nuevo. Esto puede deberse a la decisi\u00f3n deliberada de los humanos que introducen los datos, la incorporaci\u00f3n accidental de datos sesgados o las suposiciones err\u00f3neas del algoritmo durante el proceso de aprendizaje, todo lo cual conduce a resultados sesgados. En cualquier caso, la conclusi\u00f3n es la misma: se elaboran producciones injustas porque la comprensi\u00f3n del ordenador es limitada y no considera todas las perspectivas por igual.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Ejemplo:<\/strong>&nbsp;si un modelo de aprobaci\u00f3n de pr\u00e9stamos se basa en datos hist\u00f3ricos que muestran una tendencia de aprobaci\u00f3n de pr\u00e9stamos seg\u00fan ciertos factores demogr\u00e1ficos (como el sexo o la etnia), puede aprender y perpetuar esos sesgos en resultados futuros. Esto podr\u00eda dar lugar a predicciones inexactas, sesgos y respuestas ofensivas. La situaci\u00f3n no obedece a un prejuicio del sistema, sino a un sesgo en los datos de entrenamiento. Afectar\u00e1 significativamente a la precisi\u00f3n y eficacia del sistema, as\u00ed como a la igualdad y la confianza de los clientes.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> trabajar con empresas que se impliquen activamente para superar los sesgos genera experiencias m\u00e1s equitativas y genera confianza.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> es importante comprobar y abordar los sesgos para garantizar que todos los clientes reciban un trato justo y oportuno. Comprender el sesgo de aprendizaje autom\u00e1tico y conocer los controles de tu organizaci\u00f3n ayuda a que tu equipo conf\u00ede en tus procesos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-modelo\">Modelo <\/h3>\n\n\n\n<p>Se trata de un programa que se ha entrenado para reconocer patrones en los datos. Podr\u00edas tener un modelo que prediga el clima, traduzca idiomas, identifique im\u00e1genes de gatos, etc. Al igual que un modelo de un avi\u00f3n es una versi\u00f3n m\u00e1s peque\u00f1a y simple de uno de verdad, un modelo de IA es una versi\u00f3n matem\u00e1tica de un proceso real.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> el modelo puede ayudar a los clientes a obtener recomendaciones de productos mucho m\u00e1s precisas.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> el modelo puede ayudar a los equipos a predecir el comportamiento de los clientes y segmentarlos en grupos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-procesamiento-de-lenguaje-natural-pln\">Procesamiento de lenguaje natural (PLN)<\/h3>\n\n\n\n<p>El PLN es un campo de la inteligencia artificial que se centra en c\u00f3mo los ordenadores pueden comprender, interpretar y generar el lenguaje humano. Es la tecnolog\u00eda que impulsa, entre otras cosas, los asistentes virtuales activados por voz, las aplicaciones de traducci\u00f3n de idiomas y los chatbots.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> el PLN permite a los clientes interactuar con sistemas usando el lenguaje humano normal en lugar de comandos complejos. Los asistentes activados por voz son el ejemplo m\u00e1s claro. Esto hace que la tecnolog\u00eda sea m\u00e1s accesible y f\u00e1cil de usar, lo que mejora la experiencia de usuario.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> el PLN puede emplearse para analizar los comentarios de los clientes, impulsar los chatbots o automatizar la creaci\u00f3n de contenido orientado al cliente.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-parametros\">Par\u00e1metros<\/h3>\n\n\n\n<p>Los par\u00e1metros son valores num\u00e9ricos que se ajustan durante el entrenamiento para minimizar la diferencia entre las predicciones de un modelo y los resultados reales. Juegan un papel crucial a la hora de dar forma al contenido generado y garantizar que cumpla con criterios o requisitos espec\u00edficos. Definen la estructura y el comportamiento del LLM y lo ayudan a reconocer patrones para que pueda predecir los siguientes elementos cuando genera contenido. Establecer par\u00e1metros requiere un delicado equilibrio: si hay muy pocos, la IA puede no ser precisa, pero si hay demasiados, se exceder\u00e1 el uso de la potencia de procesamiento y la IA podr\u00eda estar demasiado especializada.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> los modelos de IA con una mayor cantidad de par\u00e1metros pueden realizar mejores predicciones y generar texto m\u00e1s similar al que producir\u00eda un humano, con lo que los clientes disfrutan de respuestas m\u00e1s precisas y coherentes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> los equipos pueden ajustar y optimizar los modelos de IA de manera m\u00e1s efectiva, lo que resulta en un mejor rendimiento y producciones m\u00e1s fiables, sin crear un sistema que desperdicie innecesariamente potencia de procesamiento o que se vuelva demasiado especializado en un conjunto concreto de datos de entrenamiento.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ia-predictiva\"><strong>IA predictiva<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>La IA predictiva identifica patrones basados en eventos pasados para predecir resultados futuros. Convierte los datos de tus clientes existentes en informaci\u00f3n pr\u00e1ctica que puede respaldar una mejor toma de decisiones y fortalecer las relaciones con los clientes.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> tener una marca que comprende su historia y sus preferencias resulta en comunicaciones m\u00e1s personales y experiencias a medida. Por ejemplo, la IA predictiva puede ayudar a las empresas a ofrecer recomendaciones de productos personalizadas seg\u00fan las compras anteriores del cliente y sus interacciones con la marca.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> la IA predictiva mejora los procesos de toma de decisiones, aumenta la eficiencia y ayuda a las empresas a ofrecer servicios personalizados. Por ejemplo, la IA predictiva puede emplear datos de clientes existentes para recomendar el mejor momento del d\u00eda para enviar un correo electr\u00f3nico o un mensaje de texto a un cliente en funci\u00f3n del rendimiento de pasadas comunicaciones, lo que mejora la experiencia del cliente y el \u00e9xito de las campa\u00f1as.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-defensa-de-solicitudes\">Defensa de solicitudes<\/h3>\n\n\n\n<p>La proactividad en lo que respecta a los t\u00e9rminos y las tem\u00e1ticas que el modelo de aprendizaje autom\u00e1tico no debe abordar es una forma de protecci\u00f3n frente a hackers y producciones da\u00f1inas. Las medidas de seguridad, como los comandos \u00abNo abordes contenidos ni generes respuestas sobre los que no tengas datos o bases\u00bb o \u00abSi experimentas un error o no puedes determinar con certeza la validez de tu respuesta, contesta que no lo sabes\u00bb, son una excelente manera de defenderse de los problemas antes de que surjan.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> no se proporcionan respuestas con informaci\u00f3n, t\u00e9rminos y tem\u00e1ticas que puedan ser ofensivos, confusos o incorrectos.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> se evitan quebraderos de cabeza antes de que sucedan asegur\u00e1ndose de no proporcionar informaci\u00f3n que los clientes no deseen obtener o tem\u00e1ticas que no se quieran vincular a la marca o que puedan generar complicaciones legales en relaci\u00f3n con los derechos de autor.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"promptengineering\">Ingenier\u00eda de solicitudes<\/h3>\n\n\n\n<p>La ingenier\u00eda de solicitudes implica descubrir c\u00f3mo formular una pregunta para obtener exactamente la respuesta que se necesita. Se trata de elaborar o elegir cuidadosamente la entrada (solicitud) que se le da a un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para obtener la mejor producci\u00f3n posible. <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> cuando tu herramienta de IA generativa recibe una solicitud bien formulada, es capaz de ofrecer una producci\u00f3n a la altura. Cuanto mejor y m\u00e1s relevante sea la solicitud, mejor ser\u00e1 la experiencia de usuario final.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> puede utilizarse para solicitar a un modelo de lenguaje grande que genere un correo electr\u00f3nico personalizado para un cliente o para analizar los comentarios de los clientes y extraer la informaci\u00f3n pr\u00e1ctica m\u00e1s relevante.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-red-teaming\">Red-Teaming<\/h3>\n\n\n\n<p>Si estuvieras a punto de lanzar un nuevo sistema de seguridad en tu organizaci\u00f3n, contratar\u00edas a expertos para probarlo y encontrar potenciales vulnerabilidades, \u00bfverdad? El t\u00e9rmino \u00abred-teaming\u00bb o \u00abequipo rojo\u00bb proviene de una t\u00e1ctica militar que asigna a un grupo la labor de probar un sistema o proceso en busca de debilidades. En lo referente a la IA generativa, los miembros del equipo rojo crean desaf\u00edos o solicitudes destinados a hacer que la IA genere respuestas potencialmente da\u00f1inas. De este modo, se aseguran de que la IA se comporte de manera segura y no genere inadvertidamente experiencias negativas para los usuarios. Es un m\u00e9todo proactivo para garantizar la calidad y seguridad de las herramientas de IA.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> los clientes disfrutan de sistemas de IA m\u00e1s s\u00f3lidos y fiables que se han puesto a prueba frente a potenciales vulnerabilidades, lo que garantiza una experiencia de usuario m\u00e1s segura y responsable.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos (internos):<\/strong> los equipos pueden identificar y abordar vulnerabilidades potenciales en los sistemas de IA, lo que redunda en modelos m\u00e1s resilientes y fiables.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-aprendizaje-reforzado\">Aprendizaje reforzado<\/h3>\n\n\n\n<p>EEl aprendizaje reforzado ense\u00f1a a una IA a mejorar mediante prueba y error, recibiendo recompensas o correcciones de un algoritmo seg\u00fan sus resultados. Es similar a entrenar a una mascota: el algoritmo act\u00faa como entrenador, la IA como mascota, y t\u00fa como su due\u00f1o. Con el tiempo, la IA aprende qu\u00e9 acciones generan recompensas y mejora en sus tareas. Adem\u00e1s, el due\u00f1o puede ajustar las respuestas de la IA para adaptarlas a sus necesidades espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> los clientes disfrutan de sistemas de IA que mejoran y se adaptan continuamente en funci\u00f3n de los comentarios, sobre todo gracias a la interacci\u00f3n con los humanos. Esto ayuda a garantizar interacciones m\u00e1s relevantes y precisas a lo largo del tiempo.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> tus equipos pueden utilizar el aprendizaje reforzado para entrenar modelos de IA de manera m\u00e1s eficiente, lo que posibilita una mejora r\u00e1pida basada en comentarios reales personalizados para tu uso.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-seguridad\">Seguridad<\/h3>\n\n\n\n<p>La seguridad de la IA es un campo interdisciplinario centrado en la prevenci\u00f3n de accidentes, usos indebidos u otras consecuencias da\u00f1inas que podr\u00edan resultar de los sistemas de IA. As\u00ed es como las empresas se aseguran de que estos sistemas se comporten de forma fiable y conforme a los valores humanos, lo que minimiza el da\u00f1o y maximiza los beneficios de la IA.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> cuando saben que existen sistemas de seguridad robustos, los clientes pueden confiar en que los sistemas de IA priorizan su bienestar, lo que garantiza una experiencia de usuario m\u00e1s segura.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> los equipos pueden desarrollar e implementar sistemas de IA con confianza, sabiendo que se han mitigado los potenciales riesgos y que el sistema se ajusta a los est\u00e1ndares \u00e9ticos y los valores de la organizaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-analisis-de-los-sentimientos\">An\u00e1lisis de los sentimientos <\/h3>\n\n\n\n<p>El an\u00e1lisis de los sentimientos implica determinar el tono emocional tras las palabras para comprender las actitudes, opiniones y emociones de un hablante o escritor. Se utiliza com\u00fanmente en CRM para comprender las opiniones de los clientes o las conversaciones en redes sociales sobre una marca o un producto. Es propenso a sesgos algor\u00edtmicos, ya que el lenguaje es inherentemente contextual. Es dif\u00edcil incluso para los humanos detectar el sarcasmo en el lenguaje escrito, por lo que determinar el tono es algo subjetivo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> los clientes pueden expresar sus opiniones a trav\u00e9s de nuevos canales, lo que resulta en decisiones m\u00e1s fundamentadas por parte de las empresas con las que interact\u00faan.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> el an\u00e1lisis de los sentimientos puede emplearse para comprender c\u00f3mo se sienten los clientes acerca de un producto o una marca, seg\u00fan sus comentarios o publicaciones en redes sociales, lo que puede respaldar muchos aspectos relativos a la gesti\u00f3n y reputaci\u00f3n de la marca o el producto.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-aprendizaje-supervisado\">Aprendizaje supervisado<\/h3>\n\n\n\n<p>El aprendizaje supervisado tiene lugar cuando un modelo aprende a base de ejemplos. Se asemeja al sistema educativo: el profesor le proporciona al estudiante (el modelo) diversas preguntas y las respuestas correctas. El estudiante las memoriza y, con el tiempo, aprende a responder preguntas similares por su cuenta. Es muy \u00fatil entrenar sistemas que reconozcan im\u00e1genes, traduzcan idiomas o predigan resultados probables (v\u00e9ase <a href=\"#unsupervisedlearning\">Aprendizaje sin supervisi\u00f3n<\/a> m\u00e1s adelante).<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> mayor eficiencia y sistemas que aprenden a comprender sus necesidades a trav\u00e9s de interacciones pasadas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> puede emplearse para predecir el comportamiento de los clientes o segmentarlos en grupos, en funci\u00f3n de datos hist\u00f3ricos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-toxicidad\">Toxicidad<\/h3>\n\n\n\n<p>La toxicidad es un t\u00e9rmino general que describe una variedad de lenguaje ofensivo, irrazonable, irrespetuoso, desagradable, da\u00f1ino, abusivo u odioso. Desafortunadamente con el tiempo, los humanos han empleado t\u00e9rminos que pueden causar da\u00f1o a otras personas. Los sistemas de IA, al igual que los humanos, aprenden de todo lo que encuentran. Por eso, si encuentran t\u00e9rminos \u00abt\u00f3xicos\u00bb, es posible que los utilicen sin entender que son ofensivos.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong><em> <\/em>los clientes pueden sentirse m\u00e1s seguros y respetados al interactuar con plataformas y servicios que supervisan y mitigan activamente la toxicidad. Esto garantiza una experiencia de usuario m\u00e1s positiva e inclusiva, libre de contenido da\u00f1ino u ofensivo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> tienen la capacidad de crear un ambiente de trabajo m\u00e1s inclusivo y respetuoso al abordar la toxicidad. Las herramientas que detectan y eliminan el lenguaje t\u00f3xico pueden ayudarte a mantener una imagen de marca positiva, lograr que tus clientes se sientan m\u00e1s seguros y reducir el riesgo de una crisis de relaciones p\u00fablicas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-transformador\">Transformador <\/h3>\n\n\n\n<p>Los transformadores son un tipo de modelo de <a href=\"#deeplearning\">aprendizaje profundo<\/a> y resultan especialmente \u00fatiles a la hora de procesar el lenguaje. Destacan en la comprensi\u00f3n del contexto de las palabras en una oraci\u00f3n porque crean sus producciones bas\u00e1ndose en datos secuenciales (como una conversaci\u00f3n en curso), no solo en puntos de datos individuales (como una frase sin contexto). El nombre \u00abtransformador\u00bb proviene de la forma en que pueden transformar datos de entrada (como una oraci\u00f3n) en datos de producci\u00f3n (como una traducci\u00f3n de dicha oraci\u00f3n).<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> las empresas pueden mejorar la experiencia del servicio de atenci\u00f3n al cliente con <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/service\/customer-service-chatbot\/\">chatbots<\/a> de IA personalizados. Estos pueden analizar el comportamiento anterior del cliente y brindar recomendaciones de productos a medida. Tambi\u00e9n generan respuestas automatizadas (pero con un toque humano), lo que posibilita una v\u00eda de comunicaci\u00f3n m\u00e1s atractiva con los clientes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> los transformadores ayudan a tu equipo a generar contenido orientado al cliente e impulsan los chatbots, que pueden encargarse de las interacciones b\u00e1sicas con los clientes. Los transformadores tambi\u00e9n pueden realizar sofisticados an\u00e1lisis de los sentimientos en funci\u00f3n de los comentarios de los clientes, lo que te ayuda a responder a sus necesidades adecuadamente.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<div class=\"layout-astro wp-block-salesforce-blog-related-trail\">\n\n\t<img decoding=\"async\" class=\"related-trail__illustration related-trail__cloud\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/related-trail-cloud-layout-astro.png\" alt=\"\">\n\n\t\n\t<img decoding=\"async\" class=\"related-trail__illustration related-trail__background\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/related-trail-background-layout-astro.png\" alt=\"\">\n\n\t<div class=\"related-trail__wrapper\">\n\t\t<div class=\"related-trail__content\">\n\t\t\t\n<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewBox=\"0 0 345.8 82.8\" aria-hidden=\"true\" class=\"related-trail__logo\"><path fill=\"#1d3767\" d=\"M96.6 33h9v22.6h4.8V33h8.8v-4.3H96.6zm49.8 5.3c0-5.7-3.6-9.6-10.8-9.6H127v27h4.8v-7.9h3l2.3-.1 5.7 8h5.6l-7-9.2c3.4-1.6 5-4.5 5-8.2m-11.1 5.3h-3.6V33h3.6c4.4 0 6 2.3 6 5.3s-1.6 5.3-6 5.3m30.8-15.2-12.6 27.2h5l2.3-5.3h11.6l2.4 5.3h5l-12.6-27.1zm-3.6 18 4.1-9.2 4.1 9.3zm25.2-17.7h4.8v27h-4.8zm20.7 0h-4.8v27h17.6v-4.4h-12.8zm38.4 12.1h-13.2V28.7H229v27h4.7V45h13.2v10.6h4.7V28.7h-4.7zm15.9 14.8h17.5v-4.4h-12.7v-6.4H279v-4.2h-11.5v-7.5h12.7v-4.4h-17.5zm36.9-27.2L287 55.6h5l2.3-5.3H306l2.4 5.3h5l-12.6-27.1zm-3.6 18 4.1-9.2 4.1 9.3zm35.4-17.7h-10.2v27h10.2c8.2 0 14.4-5.9 14.4-13.6s-6-13.4-14.4-13.4m0 22.6H326V33h5.4a9.1 9.1 0 1 1 0 18.1z\" \/><path fill=\"#1d315f\" d=\"M43 82.8h.1a74 74 0 0 0 38.5-12.3 3 3 0 0 0 1.3-2.4v-6A66.2 66.2 0 0 0 42.5.2a3 3 0 0 0-2.3 0A66.2 66.2 0 0 0 0 62.2V68a3 3 0 0 0 1.2 2.4 74 74 0 0 0 40.2 12.4z\" \/><path fill=\"#8ed1f4\" d=\"M13.8 51.8a.3.3 0 0 0 0-.1L33 23.6a3.1 3.1 0 0 1 .8-.8 3 3 0 0 1 4 .8l9.5 13.8 3.5-5a3 3 0 0 1 4.9 0L69 51.6a.3.3 0 0 1 .1.3h7C70.7 17.7 43.7 7.2 41.4 6.2c0 0-11.2 4-21.2 16A59.6 59.6 0 0 0 6.8 51.8zm21.7-21.3\" \/><path fill=\"#aa76b3\" d=\"m62 51.9-8.7-12.6-4.2 6.1 4.8 6.4z\" \/><path fill=\"#722a87\" d=\"m49 45.4-4.4 6.4H54z\" \/><path fill=\"#8ed1f4\" d=\"m37 32.6-1.5-2.1z\" \/><path fill=\"#aa76b3\" d=\"m28 41.4 7.6 10.4h1.8l6.4-9.2-6.8-10-1.5-2.1z\" \/><path fill=\"#722a87\" d=\"m28 41.4-7 10.4h14.6z\" \/><path fill=\"#069a49\" d=\"M43.8 72.5a1.8 1.8 0 0 0-1-2.4L40.1 69a8 8 0 0 1-1-.5 7.8 7.8 0 0 1-2.4-10.7H6a44 44 0 0 0-.2 4.4v4.4A70 70 0 0 0 26 75a70 70 0 0 0 15.2 2l2.4-4.3zm33-14.8H44.3l-2.5 3a1.7 1.7 0 0 0-.2.5 1.8 1.8 0 0 0 1 2.3l2.7 1.2.7.4a7.8 7.8 0 0 1 3 10.6l-.5.9 4.8-.8a71 71 0 0 0 8.4-2.2l1.3-.4a71 71 0 0 0 14-6.7v-8.8z\" \/><path fill=\"#fff\" d=\"m46 65-.7-.3-2.7-1.2a1.8 1.8 0 0 1-1-2.4 1.7 1.7 0 0 1 .2-.4l2.5-3h-7.6A7.8 7.8 0 0 0 39 68.4a8 8 0 0 0 1 .5l2.7 1.2a1.8 1.8 0 0 1 1 2.4l-.1.2-2.5 4.3a52.5 52.5 0 0 0 7.2-.4l.5-.9A7.8 7.8 0 0 0 46 65.1z\" \/><path fill=\"#157139\" d=\"M56.9 67.3h8.8l-4.4-5zM23 71h9l-4.5-5.1zm-4.1-10.4-4.5 5h8.9z\" \/><\/svg>\n\t\t\t<h2 class=\"wp-block-related-trail__title\">El aprendizaje es la clave de todo <\/h2>\n\t\t\t<p>Trailhead ofrece a cualquier persona acceso al aprendizaje de habilidades bajo demanda. Es un espacio gratuito en el que aprender, crecer y conectar, tanto si busca adquirir nuevas habilidades como si quiere dar un nuevo impulso a su carrera profesional.\u00a0<\/p>\n\t\t\t\n\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/trailhead.salesforce.com\/es\/today\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Empiece aprendiendo<\/a><\/div>\n\n\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"related-trail__mock\">\n\t\t\t<div class=\"related-trail__points\">+100 puntos<\/div>\n\t\t\t<div class=\"related-trail__eyebrow\">Trail<\/div>\n\t\t\t<p class=\"related-trail__trail-title h3\">Aprenda a usar Salesforce con Trailhead<\/p>\n\t\t\t<p class=\"related-trail__trail-description\"><\/p>\n\t\t\t<div class=\"related-trail__actions\">\n\t\t\t\t<div class=\"related-trail__action\">\n<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" fill=\"none\" viewBox=\"0 0 10 10\" aria-hidden=\"true\"><path fill=\"#747474\" fill-rule=\"evenodd\" d=\"m4.93.69.88 2.88c.04.12.16.18.27.18h2.89c.29 0 .4.38.17.56L6.79 6.04c-.1.07-.13.2-.1.32l1.12 2.96c.08.27-.2.5-.44.33L4.85 7.77c-.1-.08-.23-.08-.34 0L1.97 9.65a.29.29 0 0 1-.45-.33L2.6 6.36a.3.3 0 0 0-.1-.32L.17 4.3c-.23-.18-.1-.56.17-.56h2.89c.13 0 .23-.04.27-.18l.9-2.9c.08-.27.46-.25.54.02Z\" clip-rule=\"evenodd\" \/><\/svg>\n<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"related-trail__action\">\n<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" fill=\"none\" viewBox=\"0 0 9 5\" aria-hidden=\"true\"><path fill=\"#747474\" d=\"M4.16 4.5.26 0h7.8z\" \/><\/svg>\n<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t<img decoding=\"async\" class=\"related-trail__illustration related-trail__foreground\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/related-trail-foreground-layout-astro.png\" alt=\"\">\n\t<img decoding=\"async\" class=\"related-trail__illustration related-trail__parks\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/related-trail-parks-layout-astro.png\" alt=\"\">\n\n<\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-transparencia\">Transparencia<\/h3>\n\n\n\n<p>El concepto de \u00abtransparencia\u00bb a menudo se usa indistintamente como sin\u00f3nimo de \u00abexplicabilidad\u00bb. Ayuda a las personas a comprender por qu\u00e9 se toman decisiones concretas y qu\u00e9 factores son responsables de las predicciones, recomendaciones o producciones de un modelo. La transparencia tambi\u00e9n implica sinceridad en lo que respeta a c\u00f3mo y por qu\u00e9 motivo se utilizan los datos en los sistemas de IA. Ser honesto y directo sobre estos temas sienta las bases de una f\u00e9rrea confianza y asegura que todos est\u00e9n en sinton\u00eda, adem\u00e1s de fomentar la fiabilidad de las experiencias impulsadas por IA.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> cuando tus clientes puedan comprender y confiar en las decisiones impulsadas por IA, y entender c\u00f3mo se utilizan sus datos, depositar\u00e1n una mayor confianza en tus productos o servicios.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> los equipos pueden explicar y justificar mejor las decisiones impulsadas por IA, lo que genera una mayor confianza de los interesados y un menor riesgo de reacciones negativas en el seno de la organizaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"unsupervisedlearning\">Aprendizaje sin supervisi\u00f3n <\/h3>\n\n\n\n<p>El aprendizaje sin supervisi\u00f3n es el proceso que permite a la IA encontrar patrones ocultos en sus datos sin gu\u00eda alguna. Se trata de permitir que el ordenador explore y descubra relaciones interesantes entre los datos. Imagina que tienes una gran bolsa que contiene las piezas mezcladas de un puzzle, pero no dispones de la imagen de la caja para consultarla, por lo que no sabes lo que est\u00e1s haciendo. El aprendizaje sin supervisi\u00f3n es como descubrir c\u00f3mo encajan las piezas, buscando similitudes o grupos sin saber cu\u00e1l ser\u00e1 el resultado final.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes: <\/strong>cuando<strong> <\/strong>descubrimos patrones o segmentos ocultos en los datos de los clientes, podemos ofrecer experiencias completamente personalizadas. Los clientes obtendr\u00e1n las ofertas y recomendaciones m\u00e1s relevantes, lo que en \u00faltima instancia mejorar\u00e1 su satisfacci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> la capacidad de obtener informaci\u00f3n valiosa y una nueva comprensi\u00f3n de datos complejos. Permite a los equipos descubrir nuevos patrones, tendencias o anomal\u00edas que pueden haberse pasado por alto, lo que redunda en una mejor toma de decisiones y una planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica m\u00e1s eficiente. Esto mejora la productividad e impulsa la innovaci\u00f3n en la organizaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-validacion\">Validaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<p>En el campo del aprendizaje autom\u00e1tico, la validaci\u00f3n es un paso que se utiliza para comprobar y evaluar el rendimiento de un modelo durante el proceso de entrenamiento o una vez que este haya concluido. El modelo se pone a prueba con un subconjunto de datos (el conjunto de validaci\u00f3n) que no ha visto durante el entrenamiento, a fin de garantizar que realmente est\u00e9 aprendiendo y no solo memorizando respuestas. Es como un examen sorpresa a mitad de semestre para la IA.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> los modelos mejor entrenados crean programas m\u00e1s f\u00e1ciles de usar, lo que mejora la experiencia de usuario general.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> la validaci\u00f3n les sirve para garantizar que un modelo que predice el comportamiento de los clientes o los segmenta funcione seg\u00fan lo previsto.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-retencion-de-datos-cero\">Retenci\u00f3n de datos cero<\/h3>\n\n\n\n<p>La retenci\u00f3n de datos cero significa que las solicitudes y producciones se borran y nunca se almacenan en un modelo de IA. As\u00ed pues, si bien no siempre puedes controlar la informaci\u00f3n que un cliente comparte con tu modelo (aunque siempre es buena idea recordarle lo que <em>no debe<\/em> compartir), s\u00ed que puedes controlar lo que sucede a continuaci\u00f3n. Establecer medidas de seguridad y acuerdos de pol\u00edtica de retenci\u00f3n de datos cero con modelos de IA externos garantiza que ni tu equipo ni terceros puedan usar la informaci\u00f3n.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> genera confianza en que la informaci\u00f3n que comparten no se utilizar\u00e1 para otros fines.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> elimina la posibilidad de que la informaci\u00f3n que los clientes comparten con tu modelo, ya sea informaci\u00f3n personal identificable (PII) o datos de otro tipo, pueda usarse de maneras que ni ellos ni t\u00fa aprobar\u00edais.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-zona-de-desarrollo-proximo-zdp\">Zona de Desarrollo Pr\u00f3ximo (ZDP)<\/h3>\n\n\n\n<p>La Zona de Desarrollo Pr\u00f3ximo (ZDP) es un concepto educativo. Por ejemplo, cada a\u00f1o los estudiantes mejoran sus habilidades matem\u00e1ticas desde la suma y la resta, pasando por la multiplicaci\u00f3n y la divisi\u00f3n, hasta llegar a ecuaciones complejas de \u00e1lgebra y c\u00e1lculo. La clave para avanzar es aprender progresivamente esas habilidades. En el campo del aprendizaje autom\u00e1tico, la ZDP alude al momento en que los modelos se entrenan en tareas progresivamente m\u00e1s dif\u00edciles, lo que mejorar\u00e1 su capacidad de aprendizaje.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Significado para los clientes:<\/strong> cuando tu IA generativa est\u00e1 entrenada adecuadamente, es m\u00e1s probable que produzca resultados precisos.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Significado para los equipos:<\/strong> puede aplicarse a la formaci\u00f3n de los empleados para que puedan aprender a realizar labores m\u00e1s complejas o a usar mejor las funciones de los sistemas de CRM.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"#h-glosario-de-terminos-sobre-ia-generativa-por-tematica\">(Volver arriba)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-despues-de-explorar-este-glosario-la-ia-generativa-le-ayuda-a-avanzar-al-siguiente-nivel\">Despu\u00e9s de explorar este glosario, la IA generativa le ayuda a avanzar al siguiente nivel<\/h2>\n\n\n\n<p>La IA generativa tiene el potencial de ayudar a todos sus equipos a conectarse m\u00e1s con sus clientes, fomentar la creatividad y aumentar la productividad. Desde un punto de vista empresarial, casi no hay parte de tu organizaci\u00f3n que la IA no pueda optimizar. Las aplicaciones de ventas, servicios, marketing y comercio pueden utilizar el poder de la IA generativa para ofrecer mejores soluciones y m\u00e1s personalizadas a tus clientes, adem\u00e1s de hacerlo con rapidez.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Al permitir que la IA nos ayude con las tareas m\u00e1s rutinarias, consistentes en ayudar a nuestros clientes, podremos liberar a nuestros equipos humanos para que hagan lo que mejor saben hacer: generar nuevas ideas y formas de colaborar, todo mientras creamos las conexiones \u00fanicas que solo los humanos pueden forjar.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ahora que le has puesto al d\u00eda con el glosario de la IA generativa para CRM, <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/products\/einstein\/overview\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">obs\u00e9rvala en acci\u00f3n<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-salesforce-blog-newsletter-signup prevent-bottombar-overlap layout layout-ai\" >\n\n\t\t\t\t<h2 class=\"wp-block-salesforce-blog-newsletter-signup__title\">\n\t\t\tReciba nuestro bolet\u00edn quincenal con las \u00faltimas novedades sobre negocios.<br><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/form\/newsletter\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a>\t\t<\/h2>\n\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/form\/newsletter\/\" class=\"wp-block-salesforce-blog-newsletter-signup__cta btn btn-lg btn-primary\" target=\"_blank\">\n\t\t\tSuscr\u00edbase ahora\t\t<\/a>\n\t<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ayuda a todos los miembros de tu empresa a comprender los t\u00e9rminos clave sobre IA generativa y lo que significan para las relaciones con los clientes. 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