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Glosario de inteligencia artificial para empresas: 25 términos con ejemplos

25 términos de IA (agente, token, prompt, RAG, alucinación, API) con definición oficial y un ejemplo de negocio.

IntermedioIA en BoliviaPublicado el 26 oct 20269 min de lectura
Portada con los pasos del glosario de IA para empresas: 25 términos, de prompt y token hasta RAG, agente y alucinación, con fuentes oficiales

Acá van 25 términos de IA para empresas (agente, token, prompt, RAG, alucinación, API y más), con definición de documentación oficial y un ejemplo imaginario. Los ejemplos no son casos de clientes. Actualizada el 26 de octubre de 2026.

¿Qué términos de IA conviene entender primero?

Los que aparecen en cualquier cotización o demo. Las definiciones vienen del glosario de Anthropic y de la documentación de OpenAI.

TérminoQué significaEjemplo imaginario
1. LLM (modelo de lenguaje grande)Modelo de IA con muchos parámetros, entrenado con enormes cantidades de texto, que puede generar texto, responder preguntas y resumir información.El "cerebro" de un asistente que resume los reclamos de una ferretería.
2. PromptSegún OpenAI, diseñar un prompt es esencialmente cómo "programás" un modelo: darle instrucciones o ejemplos de cómo completar bien una tarea."Respondé en tono amable y nunca inventes precios."
3. TokenLos modelos procesan el texto en trozos llamados tokens. OpenAI da como referencia que 1 token son unos 4 caracteres o 0,75 palabras en inglés. Anthropic aclara que desde Claude 4.7 un mismo texto produce cerca de 30 % más tokens que en modelos anteriores.El costo y el límite de una respuesta se miden en tokens, no en palabras.
4. Ventana de contextoLa cantidad de texto que el modelo puede mirar y referenciar al generar; funciona como su "memoria de trabajo".En un chat larguísimo, lo viejo puede quedar fuera.
5. TemperaturaParámetro que controla la aleatoriedad: más alta da respuestas más creativas, más baja da respuestas más conservadoras.Baja para responder precios; más alta para ideas de publicaciones.
6. PreentrenamientoEntrenamiento inicial del modelo con un gran corpus de texto sin etiquetar, para predecir la siguiente palabra.Es lo que ya trae el modelo antes de que vos le cargues nada de tu negocio.

¿Cómo se adapta un modelo a tu negocio?

Tres caminos que se confunden: entrenar más al modelo, darle tus documentos al responder, o decirle cómo comportarse.

TérminoQué significaEjemplo imaginario
7. Fine-tuning (ajuste fino)Seguir entrenando un modelo ya preentrenado con datos adicionales. Anthropic aclara que su API hoy no lo ofrece.Reentrenar un modelo con respuestas de una clínica; exige cuidar los datos.
8. RLHFTécnica para entrenar al modelo según preferencias humanas: personas ordenan ejemplos de texto y el modelo aprende a preferir los mejor rankeados.Una razón por la que los asistentes siguen instrucciones.
9. LatenciaSegún Anthropic, el tiempo que tarda el modelo en responder a un prompt: la demora entre enviarlo y recibir la respuesta.Un bot de atención en vivo que tarda demasiado en contestar se siente roto.
10. RAG (generación aumentada por recuperación)Técnica que combina búsqueda de información con generación: se recuperan datos de una base de conocimiento y se pasan al modelo junto con la consulta.El asistente busca en tu lista de precios vigente antes de contestar una cotización.
11. EmbeddingRepresentación vectorial de un dato (por ejemplo un texto) pensada para conservar aspectos de su contenido o significado.Encuentra el párrafo del manual parecido a la pregunta.
12. AlucinaciónTexto factualmente incorrecto o inconsistente con el contexto dado. Ni las mejores técnicas la eliminan del todo.Un bot que inventa un horario de atención que no existe.

¿Qué pasa cuando la IA se conecta con tus sistemas?

Los términos de las propuestas comerciales.

TérminoQué significaEjemplo imaginario
13. APILa puerta por la que tu aplicación le manda pedidos a un servicio. En la documentación de Anthropic, tu aplicación envía una solicitud con una clave a su dirección de mensajes.Tu sistema de ventas le envía un texto al modelo y recibe la respuesta.
14. WebhookSegún Meta, solicitudes HTTP con datos en JSON que sus servidores envían a un servidor que vos designás, por ejemplo para avisar de mensajes entrantes.Cada mensaje de un cliente le llega a tu sistema en el momento.
15. Uso de herramientasEl modelo decide cuándo llamar a una función y devuelve una llamada estructurada que ejecuta tu aplicación (herramientas de cliente) o el proveedor (de servidor).El modelo pide "consultar stock" y tu sistema ejecuta la consulta.
16. MCPProtocolo abierto que estandariza cómo las aplicaciones dan contexto a los modelos; Anthropic lo compara con un puerto USB-C.Conectar el asistente a tu agenda y a tu catálogo con un mismo estándar.
17. Workflow (flujo de trabajo)Sistema donde modelos y herramientas se orquestan mediante caminos de código predefinidos.Si llega una factura, siempre: leer, extraer datos, guardar. Siempre el mismo orden.
18. AgenteSistema donde el modelo dirige dinámicamente su propio proceso y el uso de herramientas. Anthropic recomienda la solución más simple y a veces no construir agentes.Un asistente que decide si busca el pedido, pregunta un dato o pasa el caso a una persona.
19. AutomatizaciónSe usa para nombrar procesos que corren solos. Este glosario la ubica en dos formas: el workflow fijo (17) o el agente (18).Un recordatorio de turnos que sale sin que nadie lo escriba.
20. ChatbotInterfaz que responde en conversación. Puede estar armada con un workflow fijo o con un agente; la palabra no dice cuánta autonomía tiene.Un bot que contesta horarios y deriva lo demás.

Para la diferencia entre 17, 18 y 20: Agentes vs. chatbots y Agentes de IA para empresas en Bolivia.

¿Qué términos de WhatsApp conviene conocer?

Si tu IA atiende por WhatsApp, esto cambia tu costo. Fuente: precios de Meta, actualizada el 30 de septiembre de 2026.

TérminoQué significaEjemplo imaginario
21. Ventana de 24 horasLos mensajes sin plantilla solo se pueden enviar dentro de una ventana de 24 horas abierta por el usuario.Si el cliente escribió ayer, ya no podés responderle libre.
22. Plantilla de mensajeMensajes de marketing, utilidad y autenticación; se cobran por mensaje entregado.Un aviso de promoción enviado a una lista.
23. Mensaje de servicioRespuesta dentro de la ventana. Desde el 1 de octubre de 2026 hay 1.000 gratis por número y mes; se cobra del 1.001.Pocas consultas pueden quedar dentro del cupo.
24. Meta Business AgentAgente de Meta; cobra por tokens: 2,00 USD por millón, unos 4 a 5 centavos de dólar por mensaje según Meta.Se cobra desde el primer mensaje y no usa el cupo gratis.
25. Cloud APILa API de WhatsApp Business Platform de Meta. Según su documentación, para usar con ella un número de WhatsApp Messenger primero hay que borrar esa cuenta.

El detalle de costos está en Cuánto cuesta un bot de WhatsApp con IA en Bolivia.

¿Cómo uso este glosario antes de contratar algo?

  1. Pedí que la propuesta nombre cada pieza: modelo, herramientas, datos y canal.
  2. Preguntá si es un workflow fijo o un agente, y por qué.
  3. Preguntá cómo se reducen las alucinaciones: Anthropic recomienda permitir el "no sé", apoyarse en citas textuales y verificar.
  4. Calculá el costo por mensaje o por token antes de firmar. Ejemplo con datos de Meta: si un mensaje del Business Agent usa 20.000 tokens y se cobra 2,00 USD por millón, cuesta 20.000 x 2,00 / 1.000.000 = 0,04 USD; con 25.000 tokens, 0,05 USD.

Plantilla para pedir la cotización por escrito (completá lo que va entre corchetes):

Quiero que la propuesta indique: modelo [nombre], datos que consulta [lista], herramientas [lista], canal [WhatsApp u otro], si es workflow fijo o agente [cuál y por qué], costo por mensaje o por token [monto], qué pasa cuando el bot no sabe [respuesta] y quién ve las conversaciones [persona o rol].

Para elegir con quién hacerlo, mirá Cómo elegir un consultor de inteligencia artificial en Bolivia.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un prompt y quién lo escribe?

Según OpenAI, diseñar un prompt es cómo "programás" un modelo con instrucciones o ejemplos. Lo puede escribir tu equipo o quien arme el sistema; que quede documentado.

¿Un agente de IA es siempre mejor que un chatbot?

No. Según Anthropic, conviene buscar la solución más simple posible, y a veces eso significa no construir un agente.

¿Se puede eliminar por completo la alucinación?

No. La guía de Anthropic dice que las técnicas la reducen significativamente pero no la eliminan, y recomienda validar siempre la información crítica.

¿Necesito entrenar un modelo con mis datos?

Muchas veces alcanza con RAG, o sea darle tus documentos al responder. Fine-tuning es otro camino y exige más cuidado con los datos.

No, es vocabulario. Para contratos o datos personales, consultá a un abogado.

Quién escribe esto

Johnny Ferrante, fundador de Quimera Group (Bolivia) y Tech Agents (Miami), y uno de los cinco expositores del Foro Internacional de Turismo SKÅL 2026 (Cochabamba). Más en johnnyferrante.com/prensa.

Para saber qué piezas necesita tu negocio, pedí el Diagnóstico de 20 minutos: me contás dónde estás y salís sabiendo qué sistema necesitás y qué no te conviene comprar. O escribime por WhatsApp al +591 77314890.

Fuentes (consultadas el 26 de octubre de 2026)

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En esta guía
  1. ¿Qué términos de IA conviene entender primero?
  2. ¿Cómo se adapta un modelo a tu negocio?
  3. ¿Qué pasa cuando la IA se conecta con tus sistemas?
  4. ¿Qué términos de WhatsApp conviene conocer?
  5. ¿Cómo uso este glosario antes de contratar algo?
  6. Preguntas frecuentes
  7. ¿Qué es un prompt y quién lo escribe?
  8. ¿Un agente de IA es siempre mejor que un chatbot?
  9. ¿Se puede eliminar por completo la alucinación?
  10. ¿Necesito entrenar un modelo con mis datos?
  11. ¿Esto es asesoría legal?
  12. Quién escribe esto
  13. Fuentes (consultadas el 26 de octubre de 2026)