Plataforma Agéntica para IA Empresarial
Plataforma unificada que orquesta agentes, modelos y flujos de trabajo de IA. Gobernanza, seguridad y escalabilidad de nivel empresarial.
El Rostro de Tu Marca
Avatares 3D realistas impulsados por IA conversacional. Crea experiencias de marca memorables con interacciones hiperpersonalizadas.
De la Resistencia a la Excelencia
Transforma una infraestructura defensiva en un Centro de Experiencia activo. Automatización inteligente, contexto persistente y empoderamiento real para tus agentes humanos.
Términos esenciales de IA empresarial. Definiciones, ejemplos y enlaces a servicios, productos y reflexiones de Thinkia.
Interfaz que permite que sistemas diferentes se comuniquen; clave para integrar modelos IA.
Una API es un conjunto de protocolos que permite que sistemas de software se comuniquen. Para IA, las APIs permiten llamar a LLMs, obtener embeddings e integrar capacidades de IA en workflows existentes.
Ajustar un modelo general a un dominio específico (legal, salud, etc.).
La adaptación de dominio ajusta un modelo de propósito general a un dominio especializado. El RAG se usa a menudo para anclar (grounding) en dominios específicos.
Entidad software que percibe su entorno, toma decisiones y ejecuta acciones para alcanzar objetivos.
Un agente IA es una entidad software autónoma que percibe su entorno, razona sobre la mejor acción y ejecuta acciones para lograr objetivos definidos. Puede usar herramientas, APIs y orquestar workflows.
Cuando un LLM genera información falsa o inventada con apariencia de verdad.
La alucinación ocurre cuando un LLM produce información plausible pero falsa. El RAG, grounding y scoring de confianza ayudan a reducir alucinaciones en producción.
Uso de datos para predecir el futuro (ventas, fallos, demanda).
El analytics predictivo usa datos históricos y ML para pronosticar resultados futuros: demanda, churn, fallos de equipo, ventas. Habilita decisiones proactivas.
Análisis del tono o emoción en texto.
El análisis de sentimiento clasifica el tono emocional del texto: positivo, negativo, neutral. Usado en feedback de clientes y monitoreo de marca.
Enseñar con pocos ejemplos; útil cuando hay pocos datos etiquetados.
El aprendizaje few-shot entrena con muy pocos ejemplos etiquetados. Los LLMs lo hacen bien mediante aprendizaje en contexto (ejemplos en el prompt).
Aprendizaje por recompensas o penalizaciones; el modelo aprende del feedback.
El aprendizaje por refuerzo entrena agentes mediante señales de recompensa. El agente toma acciones, recibe feedback y aprende a maximizar la recompensa acumulada.
Separación de contenido y presentación; permite omnichannel e integración con IA.
La arquitectura headless desacopla la gestión de contenido del front-end. El contenido se entrega vía APIs, permitiendo experiencias omnichannel e integración con IA.
Arquitectura basada en eventos; permite sistemas reactivos y escalables.
La arquitectura orientada a eventos usa eventos para disparar y coordinar el comportamiento del sistema. Soporta aplicaciones de IA en tiempo real y pipelines escalables.
Ejecución de tareas sin intervención humana, a menudo con IA para decisiones complejas.
La automatización ejecuta tareas sin intervención humana. Con IA, puede manejar decisiones complejas, no solo workflows basados en reglas. La hiperautomatización extiende esto a procesos completos.
Modelo de lenguaje pre-entrenado que revolucionó el NLP; base de la búsqueda semántica.
BERT es un modelo basado en Transformer pre-entrenado en grandes corpus. Aprende contexto bidireccional y se usa en búsqueda semántica, QA y clasificación. Base de muchos LLMs modernos.
Repositorio estructurado de información; base de sistemas RAG y asistentes.
Una base de conocimiento es un repositorio estructurado de conocimiento organizacional. Alimenta sistemas RAG y asistentes que responden preguntas desde datos de la empresa. Thinkia Knowledge Core es un ejemplo.
Base de datos optimizada para búsqueda por similitud de vectores (embeddings).
Una base de datos vectorial almacena embeddings y soporta búsqueda de similitud rápida. Dado un embedding de consulta, devuelve los vectores más similares. Esencial para RAG a escala.
Grandes volúmenes de datos que requieren herramientas especializadas; insumo para entrenar modelos.
Big data son conjuntos de datos demasiado grandes para procesamiento tradicional. Es el recurso base para entrenar modelos de ML y aplicaciones de IA empresarial.
Software que automatiza tareas conversacionales (chatbot, voicebot).
Un bot es software que automatiza tareas conversacionales. Los chatbots manejan texto; los voicebots, voz. Los bots modernos suelen usar LLMs para diálogo natural.
Búsqueda por significado, no solo palabras exactas; usa embeddings.
La búsqueda semántica encuentra contenido por significado. Usa embeddings para comparar consulta y documentos por similitud conceptual.
Sistema de gestión de clientes; la IA lo potencia con predicción y automatización.
Los sistemas CRM gestionan datos e interacciones con clientes. La IA los potencia con analytics predictivo, scoring de leads y automatización de seguimientos.
Experiencia del cliente; la IA permite personalización y automatización a escala.
La Experiencia de Cliente (CX) abarca todos los puntos de contacto entre cliente y marca. La IA transforma la CX con recomendaciones personalizadas, soporte automatizado y enrutamiento inteligente.
Aplicación concreta de la IA en un contexto empresarial.
Un caso de uso es un escenario empresarial específico donde se aplica la IA. Identificar y priorizar casos de uso es clave para la estrategia de IA.
Asistente conversacional basado en texto; puede usar LLMs o reglas.
Un chatbot es un asistente que conversa por texto. Puede ser basado en reglas (intención + respuestas) o en LLMs para conversación abierta. Usado en atención al cliente, ventas y herramientas internas.
Asistente de IA integrado que ayuda al usuario en tareas (código, escritura, datos).
Un copilot es un asistente IA integrado en una aplicación o workflow. Augmenta el trabajo humano con sugerencias, automatización e interacción en lenguaje natural.
Conjunto de documentos usados para entrenar o alimentar un sistema (p. ej. RAG).
Un corpus es una colección estructurada de documentos, usada para entrenar modelos o como base de conocimiento en sistemas RAG. La calidad del corpus afecta directamente la calidad de la generación.
Repositorio que almacena datos en crudo; fuente para analytics y ML.
Un data lake es un repositorio centralizado que almacena datos estructurados y no estructurados en crudo. Sirve como fuente para analytics, ML y aplicaciones de IA.
Flujo automatizado de datos desde fuentes hasta modelos o aplicaciones.
Un data pipeline es un workflow que ingiere, transforma y mueve datos desde fuentes hasta modelos o aplicaciones. Crítico para alimentar sistemas de IA con datos frescos y limpios.
Redes neuronales con múltiples capas; base de muchos modelos de IA modernos.
El deep learning usa redes neuronales con muchas capas para aprender representaciones jerárquicas. Sustenta visión por computador, NLP y la mayoría de modelos de IA actuales.
Tiempo de inactividad; la IA predictiva ayuda a evitarlo (Zero Downtime AI).
El downtime es cuando los sistemas no están disponibles. La IA predictiva puede pronosticar fallos antes de que ocurran, permitiendo mantenimiento proactivo y operación sin interrupciones.
Representación numérica densa de texto, imagen o audio; permite búsqueda semántica.
Un embedding es un vector que representa el significado de texto, imagen o audio. Significados similares producen vectores similares, habilitando búsqueda semántica y recuperación en sistemas RAG.
Proceso de enseñar al modelo con datos (pre-training, fine-tuning).
El entrenamiento es el proceso de enseñar un modelo con datos. El pre-training aprende lenguaje general; el fine-tuning adapta a tareas o dominios específicos.
Proceso de medir la calidad de un modelo (exactitud, relevancia, seguridad).
La evaluación mide el rendimiento de un modelo de IA en exactitud, relevancia, seguridad y otros métricas. Esencial antes de desplegar en producción.
Capacidad de explicar cómo un modelo llega a una conclusión (XAI).
La explicabilidad es la capacidad de entender y explicar cómo un modelo de IA llega a sus resultados. Crítica para confianza, depuración y cumplimiento regulatorio.
Proceso de extraer información estructurada de texto (entidades, relaciones).
La extracción obtiene datos estructurados de texto no estructurado: entidades, relaciones, fechas. Los LLMs destacan en esto para procesamiento de documentos.
Entrenar un modelo pre-entrenado con datos específicos del dominio.
El fine-tuning continúa el entrenamiento de un modelo pre-entrenado con datos del dominio. Adapta el modelo a nuevas tareas. Alternativa al prompt engineering cuando se necesita más control.
Combinar información de varias fuentes o modalidades (texto + imagen, etc.).
La fusión integra datos de múltiples fuentes, por ejemplo texto e imagen en IA multimodal, o recuperación híbrida en RAG. Mejora la precisión de los outputs.
Arquitectura detrás de modelos de lenguaje como ChatGPT.
GPT es una arquitectura para modelos de lenguaje autoregresivos. Se pre-entrenan en grandes corpus y pueden generar texto coherente. ChatGPT y GPT-4 están basados en este paradigma.
Marco de políticas, procesos y controles para el uso responsable y ético de la IA en la empresa.
La gobernanza IA abarca las políticas, procesos y controles que las organizaciones implementan para asegurar que la IA se use de forma responsable, ética y conforme a la regulación. Incluye seguridad, control de costes y medición de ROI.
Grafo de entidades y relaciones; mejora el contexto y la precisión.
Un grafo de conocimiento representa información como red de entidades y relaciones. Mejora la recuperación y razonamiento en RAG capturando estructura y semántica.
Anclar las respuestas del modelo en fuentes verificables (documentos, datos).
El grounding asegura que las respuestas de IA se basen en fuentes verificables: documentos, bases de datos o APIs. El RAG es una técnica clave de grounding; reduce alucinaciones.
Automatización end-to-end que combina RPA, IA y orquestación de procesos.
La hiperautomatización automatiza procesos empresariales completos combinando RPA, IA, orquestación e integración. Va más allá de la automatización de tareas individuales.
Avatar 3D con IA conversacional que representa una marca o servicio.
Un Humano Digital es un avatar 3D realista impulsado por IA conversacional. Representa una marca o servicio, manteniendo diálogos naturales. Thinkia Digital Humans ofrece experiencias hiper-personalizadas.
Diseño donde humanos supervisan o corrigen decisiones de la IA.
Human-in-the-loop (HITL) asegura que humanos revisen o corrijan outputs de IA antes de que tengan impacto. Crítico para decisiones de alto riesgo y cumplimiento como el EU AI Act.
Sistemas de IA que actúan de forma autónoma, toman decisiones y ejecutan tareas en secuencia.
La IA agéntica se refiere a sistemas que operan con autonomía, percibiendo su entorno, tomando decisiones y ejecutando acciones multi-paso para lograr objetivos sin intervención humana constante. Thinkia Synapse es una plataforma agéntica para IA empresarial.
IA que mantiene diálogos naturales; base de Digital Humans y contact centers.
La IA conversacional permite máquinas que mantienen diálogos naturales y con contexto. Alimenta Digital Humans, automatización de contact center y asistentes virtuales.
IA aplicada al contexto empresarial: gobernanza, escalabilidad, integración con sistemas legacy.
La IA empresarial se refiere a soluciones diseñadas para grandes organizaciones, con gobernanza, seguridad, escalabilidad e integración con ERP, CRM y sistemas de datos existentes.
IA que genera contenido (texto, imagen, código, audio) en lugar de solo clasificar.
La IA generativa crea contenido nuevo: texto, imágenes, código, audio. Alimenta ChatGPT, generadores de imagen, asistentes de código y muchas aplicaciones empresariales.
IA que procesa varias modalidades: texto, imagen, audio, video.
La IA multimodal maneja múltiples tipos de datos en el mismo modelo. Habilita aplicaciones más ricas: comprensión de imágenes, análisis de video, búsqueda cross-modal.
Arquitectura y procesos diseñados desde cero para la IA, no como añadido posterior.
Diseño IA nativo significa construir sistemas y procesos con la IA como ciudadano de primera clase desde el inicio. Thinkia se especializa en consultoría y desarrollo de plataformas IA nativas.
IA que actúa por iniciativa propia, no solo ante consultas.
La IA proactiva anticipa necesidades y actúa sin peticiones explícitas: alertas, recomendaciones, workflows automatizados. Cambia la IA de reactiva a anticipatoria.
IA desarrollada con responsabilidad ética, legal y social.
La IA responsable considera ética, cumplimiento legal e impacto social. Incluye equidad, transparencia, responsabilidad y privacidad.
Servicios de IA alojados en la nube (Azure OpenAI, AWS Bedrock, etc.).
La IA en la nube son capacidades de IA ofrecidas como servicios gestionados. Las empresas las usan para evitar construir y mantener su propia infraestructura.
IA diseñada y desplegada con principios éticos (transparencia, equidad, privacidad).
La IA ética se desarrolla y despliega según principios de transparencia, equidad, responsabilidad y privacidad. Se alinea con regulaciones como el EU AI Act.
Fase en la que un modelo entrenado produce predicciones o generación.
La inferencia es cuando un modelo entrenado se usa para producir outputs. Ocurre en producción; optimizar latencia y coste es clave para escalabilidad.
Conectar la IA con sistemas existentes (ERP, CRM, bases de datos).
La integración conecta capacidades de IA con sistemas empresariales existentes. La integración fluida es esencial para que la IA aporte valor en workflows reales.
Objetivo detectado en la frase del usuario (en NLP conversacional).
La intención es el objetivo del usuario extraído de su input. La reconocimiento de intención impulsa el enrutamiento y selección de respuestas en chatbots y voicebots.
Sensores y dispositivos que alimentan datos a la IA.
El IoT son dispositivos y sensores conectados que recogen y transmiten datos. Los datos IoT alimentan modelos predictivos, detección de anomalías y sistemas autónomos.
Intentos de evadir restricciones de seguridad de un modelo.
El jailbreaking son técnicas para sortear guardas de seguridad en modelos de IA. La gobernanza robusta incluye monitoreo y endurecimiento contra estos ataques.
Modelo entrenado con vastas cantidades de texto; base de ChatGPT, Claude y similares.
Los LLMs son redes neuronales entrenadas en enormes corpus de texto. Generan texto coherente, responden preguntas y realizan muchas tareas de NLP. Ejemplos: GPT-4, Claude, Llama.
Reglamento europeo que clasifica sistemas de IA por riesgo y exige cumplimiento.
El EU AI Act es el marco regulatorio europeo para la IA. Clasifica sistemas por nivel de riesgo e impone requisitos de transparencia, supervisión humana y documentación. Thinkia ayuda a cumplir.
Prácticas para desplegar, monitorizar y mantener modelos en producción.
MLOps aplica prácticas DevOps al ML: CI/CD para modelos, monitoreo, versionado. Esencial para IA fiable y escalable en producción.
Algoritmos que aprenden patrones a partir de datos.
El machine learning permite a los sistemas aprender patrones de datos sin programación explícita. Incluye aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Base de la IA moderna.
Datos sobre datos; ayudan a filtrar y organizar contenido en RAG y búsqueda.
Los metadata describen otros datos. Habilitan filtrado, búsqueda facetada y mejor organización en RAG y sistemas de gestión de conocimiento.
Modelo grande pre-entrenado que sirve de base para muchas aplicaciones.
Los modelos fundamentales son modelos grandes pre-entrenados que se adaptan a muchas tareas vía fine-tuning o prompting. Ejemplos: GPT-4, Claude, Llama.
Rama de la IA que procesa y genera lenguaje humano.
El NLP permite a las máquinas entender y generar lenguaje humano. Cubre traducción, resumen, análisis de sentimiento, chatbots y muchas aplicaciones de LLMs.
Experiencia unificada en todos los canales (web, móvil, voz, presencial).
El omnicanal ofrece una experiencia de cliente consistente en web, móvil, voz, chat y presencial. La IA permite personalización y continuidad de contexto entre canales.
Coordinar múltiples servicios, agentes o modelos; central en Synapse.
La orquestación coordina múltiples servicios de IA, agentes y modelos para ejecutar workflows complejos. Thinkia Synapse es una plataforma de orquestación unificada.
Cuando un modelo memoriza datos de entrenamiento y no generaliza bien.
El overfitting ocurre cuando un modelo aprende los datos de entrenamiento demasiado de cerca, incluyendo ruido, y rinde mal en datos nuevos.
Valor que el modelo aprende; los LLMs tienen miles de millones.
Los parámetros son valores numéricos que un modelo aprende. Los LLMs tienen miles de millones. El tamaño del modelo (7B, 70B) se refiere al número de parámetros.
Secuencia de pasos (datos → preprocesado → modelo → resultado).
Un pipeline es una secuencia de pasos de procesamiento. Los sistemas de IA se construyen como pipelines para fiabilidad y escalabilidad.
Infraestructura que centraliza modelos, agentes y workflows; ej. Synapse.
Una plataforma de IA centraliza modelos, agentes, workflows y gobernanza. Thinkia Synapse es una plataforma empresarial de orquestación, seguridad y control de costes.
Entorno donde el modelo sirve a usuarios reales (vs. desarrollo/testing).
Producción es el entorno en vivo donde un sistema de IA sirve a usuarios reales. Requiere monitoreo, escalado, seguridad y cumplimiento.
Texto de entrada que orienta la respuesta de un LLM.
Un prompt es el texto (y a veces imágenes) dado a un LLM como input. Instruye o contextualiza la respuesta. El prompt engineering optimiza prompts para calidad y consistencia.
Diseño sistemático de prompts para mejorar calidad y consistencia.
El prompt engineering es la práctica de diseñar prompts para obtener mejores outputs de los LLMs. Incluye ejemplos few-shot, chain-of-thought y formato de output estructurado.
Recuperar documentos relevantes y usarlos como contexto para generar la respuesta.
RAG augmente la generación del LLM con documentos recuperados. Dada una consulta, el sistema obtiene pasajes relevantes de una base de conocimiento y los pasa al LLM como contexto. Reduce alucinaciones.
Métrica clave para justificar proyectos de IA.
El ROI mide el retorno financiero de una inversión. Para proyectos de IA, es crítico demostrar valor medible: ahorros, crecimiento, eficiencia.
Automatización de tareas repetitivas; la IA la potencia (hiperautomatización).
RPA automatiza tareas repetitivas basadas en reglas. La IA la augmenta con juicio y adaptabilidad, llevando a hiperautomatización de procesos complejos.
Fase de búsqueda que obtiene documentos relevantes para una consulta.
La recuperación es el paso en RAG que encuentra los documentos o pasajes más relevantes. Usa embeddings y búsqueda de similitud vectorial.
Búsqueda y recuperación de información relevante para una consulta.
La recuperación de conocimiento encuentra y devuelve los documentos más relevantes para una consulta. Usa búsqueda semántica; es la 'R' en RAG.
Distorsión en datos o modelo que produce resultados injustos o imprecisos.
El sesgo en IA se refiere a errores sistemáticos en datos o comportamiento del modelo que llevan a resultados injustos o inexactos. La IA responsable incluye detección y mitigación de sesgos.
Sistemas que operan sin supervisión continua, tomando decisiones en tiempo real.
Los sistemas autónomos operan con supervisión mínima o nula, tomando decisiones en tiempo real. Ejemplos: vehículos autónomos, almacenes automatizados, centros de contacto con IA.
Plataforma agentic de Thinkia; orquesta agentes, modelos y workflows.
Thinkia Synapse es la plataforma unificada para IA empresarial. Orquesta agentes, modelos y workflows con gobernanza, seguridad y control de costes centralizados.
Unidad básica de texto para el modelo; ~4 caracteres en inglés.
Un token es la unidad básica de texto que procesa un modelo. Aproximadamente 4 caracteres por token en inglés. El conteo de tokens determina coste y límites de ventana de contexto.
Reutilizar un modelo pre-entrenado para una tarea nueva con menos datos.
El transfer learning aplica conocimiento de una tarea o dominio a otro. Los LLMs pre-entrenados transfieren a nuevas tareas vía prompts o fine-tuning.
Representación numérica; ver Embedding.
Un vector es una lista de números que representa datos. Contenido similar produce vectores similares; esto habilita búsqueda semántica en sistemas RAG.
Cantidad de texto que un LLM puede procesar en una sola llamada.
La ventana de contexto es el máximo de texto (en tokens) que un LLM puede procesar en una petición. Ventanas mayores permiten documentos largos pero aumentan coste y latencia.
Rama de la IA que permite a las máquinas interpretar imágenes y video.
La visión por computador permite a las máquinas entender e interpretar información visual. Aplicaciones: detección de objetos, reconocimiento facial, control de calidad, imagen médica.
Asistente conversacional por voz.
Un voicebot es un asistente IA que interactúa por voz. Usado en contact centers, IVR y aplicaciones manos libres.
Secuencia de pasos automatizados; Synapse orquesta workflows con IA.
Un workflow es una secuencia de pasos automatizados que ejecuta un proceso. Los workflows de IA pueden incluir recuperación, generación y llamadas a APIs. Synapse orquesta workflows complejos.
IA que explica sus decisiones de forma comprensible.
La XAI proporciona explicaciones interpretables para los outputs del modelo. Construye confianza, soporta depuración y cumple requisitos regulatorios de transparencia.
Operación sin interrupciones; la IA predictiva ayuda a lograrlo.
Zero downtime significa que los sistemas operan sin interrupciones no planificadas. La IA predictiva puede pronosticar fallos y habilitar mantenimiento proactivo.
Capacidad del modelo de realizar una tarea sin ejemplos previos.
El aprendizaje zero-shot significa que un modelo puede realizar una tarea sin ejemplos durante entrenamiento o en el prompt. Los LLMs exhiben capacidades zero-shot para muchas tareas.
