Glosario de IA

Los términos clave de la IA explicados en una frase y con un ejemplo. ¿Quieres más detalle? Abre «Para profesionales».

151 términos · Última revisión: octubre de 2026

Fundamentos

Inteligencia artificial (IA)
La inteligencia artificial es software que hace tareas que normalmente requieren pensamiento humano: entender lenguaje, reconocer imágenes, escribir textos o preparar decisiones.
IA generativa
La IA generativa crea contenido nuevo: textos, imágenes, música, vídeo o código. Describes lo que quieres y la IA genera un borrador.
Aprendizaje automático
En el aprendizaje automático, un ordenador aprende de ejemplos en lugar de que alguien programe cada regla a mano.
Red neuronal
Una red neuronal es un modelo de cálculo formado por muchos nodos conectados. Se inspira vagamente en el cerebro y es la base de casi toda la IA moderna.
LLM (gran modelo de lenguaje)
Un LLM es un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto. Puede entender, escribir y resumir textos y responder preguntas.
Modelo de IA
Un modelo de IA es el «cerebro» entrenado detrás de una herramienta de IA. Una misma app puede ofrecer varios modelos que difieren en velocidad, calidad y precio.
Entrenamiento
El entrenamiento es la fase de aprendizaje de una IA. El modelo ve muchísimos ejemplos y se ajusta una y otra vez hasta que sus respuestas son lo bastante buenas.
Inferencia
La inferencia es el uso de un modelo ya entrenado. Cada respuesta que recibes de una IA es inferencia.
Multimodal
Una IA multimodal entiende o genera varios tipos de contenido, por ejemplo texto, imágenes, voz y vídeo.
Alucinación
Una alucinación es una afirmación falsa que la IA formula de forma convincente, como cifras, citas o fuentes inventadas.
Transformer
Un transformer es el diseño en el que se basan casi todos los modelos de lenguaje actuales. Mira todas las palabras de un texto a la vez y reconoce cuáles van juntas.
Modelo fundacional
Un modelo fundacional es un modelo de IA grande, entrenado con muchísimos datos generales, que después se puede adaptar a muchas tareas.
Modelo de frontera
Los modelos de frontera son los modelos de IA más capaces de cada momento; normalmente solo los desarrollan unos pocos grandes proveedores.
AGI (inteligencia artificial general)
AGI es una IA capaz de hacer la mayoría de las tareas intelectuales al menos tan bien como una persona. Hasta ahora no existe.
Modelo del mundo
Un modelo del mundo es una IA que aprende cómo se comporta un entorno y puede predecir qué pasará después.
Preentrenamiento
El preentrenamiento es la primera y mayor fase de aprendizaje de un modelo de IA, en la que aprende cómo funciona el lenguaje a partir de enormes cantidades de texto.
Mecanismo de atención
La atención es el cálculo con el que un modelo de lenguaje decide qué otras palabras importan para la palabra actual.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es aprendizaje automático con redes neuronales de muchas capas. Está detrás de los modelos de lenguaje, el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento de voz.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El procesamiento del lenguaje natural es el campo en el que los ordenadores leen, entienden y producen lenguaje humano.
Visión por computador
La visión por computador es la parte de la IA que analiza imágenes y vídeos, por ejemplo para reconocer objetos, texto o rostros.
Aprendizaje por refuerzo
En el aprendizaje por refuerzo, una IA prueba acciones y aprende de recompensas o penalizaciones qué la lleva a su objetivo.
Aprendizaje supervisado
En el aprendizaje supervisado, una IA aprende de ejemplos que ya incluyen la respuesta correcta.
Leyes de escalado
Las leyes de escalado describen cómo los modelos de IA mejoran de forma previsible al aumentar el tamaño del modelo, los datos y el cálculo.

Trabajar con IA

Prompt
Un prompt es tu instrucción a la IA: lo que escribes en el campo de texto.
Prompt de sistema
Un prompt de sistema es una instrucción de fondo que se aplica antes de cada conversación. Define cómo debe comportarse la IA.
Ingeniería de prompts
La ingeniería de prompts consiste en redactar y probar instrucciones para que la IA dé resultados buenos de forma fiable.
Few-shot prompting
En el few-shot prompting das a la IA algunos ejemplos para que imite su estilo y formato.
Token
Un token es un pequeño fragmento de texto con el que calcula la IA, a menudo una parte de una palabra. Los proveedores fijan precios y límites en tokens.
Ventana de contexto
La ventana de contexto es cuánto texto puede tener presente una IA a la vez: la conversación más los documentos que hayas añadido.
Temperatura
La temperatura es un ajuste que controla lo creativas o previsibles que son las respuestas de una IA.
Modelo de razonamiento
Un modelo de razonamiento «piensa» en pasos intermedios antes de responder. Ayuda en matemáticas, lógica, planificación y código.
Chatbot
Un chatbot es un programa con el que hablas en una ventana de chat. Los chatbots modernos funcionan con grandes modelos de lenguaje.
Memoria
Con la memoria, un asistente de IA recuerda datos sobre ti entre conversaciones, como tu profesión o tu estilo de escritura.
Ingeniería de contexto
La ingeniería de contexto consiste en darle a la IA exactamente la información que necesita para una tarea, ni más ni menos.
Cadena de pensamiento
La cadena de pensamiento significa que la IA resuelve una tarea en pasos intermedios en lugar de responder de inmediato. Así, las respuestas complejas suelen ser más precisas.
Salida estructurada
Con salida estructurada, la IA responde en un formato fijo, como una tabla o JSON, para que un programa pueda procesar la respuesta directamente.
Vibe coding
El vibe coding consiste en crear software diciéndole a la IA en lenguaje cotidiano lo que quieres, casi sin leer el código que genera.
Prompting zero-shot
Zero-shot significa dar a la IA una tarea sin ningún ejemplo y confiar en que la entienda igualmente.
Encadenamiento de prompts
Con el encadenamiento de prompts divides una tarea grande en varios prompts; la respuesta de uno es la entrada del siguiente.
Meta-prompting
Meta-prompting significa dejar que la IA escriba o mejore un prompt en lugar de redactarlo tú.
Prompt de rol
Un prompt de rol le da a la IA un papel, como «Eres una editora con experiencia», para que el tono y la perspectiva encajen.
Asistente de IA
Un asistente de IA es un programa que responde preguntas y realiza tareas, normalmente por chat o por voz.
Muestreo (top-p, top-k)
El muestreo es la forma en que un modelo de lenguaje elige una entre varias palabras siguientes posibles. Decide lo previsibles o variados que salen los textos.

Skills y agentes

Skill (SKILL.md)
Un skill es una guía de trabajo fija para una tarea. Se guarda en una carpeta con el archivo de texto SKILL.md y, si hace falta, otros archivos como plantillas o scripts. La IA la sigue paso a paso para que los resultados sean más uniformes y fiables.
Agente de IA
Un agente de IA es un asistente con un objetivo. Planifica los pasos por sí mismo y usa herramientas y, a menudo, varios skills. Los agentes bien configurados te preguntan antes de decisiones importantes.
Uso de herramientas
Con el uso de herramientas, la IA puede utilizar herramientas como la búsqueda web, un calendario o una calculadora en lugar de solo escribir texto.
MCP (Model Context Protocol)
MCP es un estándar abierto para conectar asistentes de IA con apps y datos, algo así como un puerto USB para la IA.
Automatización de flujos
La automatización de flujos conecta apps para que las tareas repetitivas se hagan solas, hoy a menudo con pasos de IA intermedios.
Sistema multiagente
En un sistema multiagente colaboran varios agentes de IA especializados: uno investiga, otro escribe, otro revisa.
Custom GPT
Un Custom GPT es una versión propia de ChatGPT con instrucciones fijas y archivos de conocimiento. Según OpenAI, los Custom GPT se retirarán el 11 de diciembre de 2026.
Gem (Gemini)
Un Gem es un asistente personalizado en la app Gemini de Google, con sus propias instrucciones para una tarea concreta.
Humano en el bucle
Humano en el bucle significa que una persona revisa y aprueba antes de que la IA haga algo importante, como enviar un correo o pagar.
Creador de agentes
Un creador de agentes es una herramienta para montar agentes de IA con poco o ningún código.
IA agéntica
La IA agéntica describe sistemas que persiguen un objetivo por sí mismos en varios pasos, usan herramientas y revisan resultados intermedios, en vez de solo responder a una pregunta.
Bucle de agente
El bucle de agente es la forma de trabajar de un agente de IA: planificar, actuar, mirar el resultado y volver a planificar hasta terminar la tarea.
Subagente
Un subagente es un agente auxiliar al que un agente principal le encarga una subtarea. Trabaja con su propio contexto y solo devuelve el resultado.
Grafo de agentes
Un grafo de agentes describe un proceso de IA como una red de pasos y conexiones: define qué paso sigue y cuándo hace falta un bucle o una aprobación.
A2A (protocolo Agent2Agent)
A2A es un estándar abierto que permite a agentes de IA de distintos proveedores hablar entre sí y pasarse tareas.
Uso del ordenador (computer use)
Computer use significa que una IA maneja un ordenador como una persona: ve la pantalla, mueve el ratón y escribe.
Navegador con IA
Un navegador con IA es un navegador web con un asistente integrado que resume páginas y puede hacer tareas en la web por ti.
Investigación profunda (deep research)
Deep research es una función en la que un agente de IA lee muchas fuentes web y redacta un informe detallado con referencias.
Agente de programación
Un agente de programación es una IA que lee, modifica y prueba código por su cuenta y propone cambios para revisarlos.
AGENTS.md
AGENTS.md es un archivo de texto en la carpeta de un proyecto que indica a los agentes de programación con IA cómo trabajar en él.
Modos de permiso (agentes)
Un modo de permiso define cuánto puede hacer un agente de IA sin preguntar: solo leer, preguntar antes o actuar por su cuenta.
Orquestación de agentes
La orquestación consiste en dirigir varios pasos o agentes de IA para que resuelvan juntos una tarea.
Sandbox (entorno aislado)
Un sandbox es un entorno aislado en el que un agente de IA puede ejecutar código o usar programas sin poner en riesgo tu sistema real.
Agente en segundo plano
Un agente en segundo plano trabaja solo en una tarea mientras haces otra cosa y vuelve con un resultado.
Comercio agéntico
El comercio agéntico significa que un agente de IA busca, compara y, con tu aprobación, compra productos en tu nombre.

Datos y conocimiento

RAG (generación aumentada por recuperación)
Con RAG, la IA busca primero pasajes relevantes en tus documentos y responde basándose en ellos. Se apoya en tus datos y no solo en su entrenamiento.
Embedding
Un embedding convierte un texto en una larga lista de números. Los textos con significado parecido obtienen números parecidos.
Base de datos vectorial
Una base de datos vectorial guarda embeddings y encuentra rápidamente los textos de significado más parecido a una pregunta.
Ajuste fino
El ajuste fino vuelve a entrenar un modelo ya terminado con tus propios ejemplos para que domine mejor un estilo o una tarea.
Datos de entrenamiento
Los datos de entrenamiento son los ejemplos de los que aprende una IA, como textos, imágenes o código.
Fecha de corte del conocimiento
La fecha de corte es el momento hasta el que un modelo ha visto datos. No sabe lo que pasó después, salvo que busque en la web.
Grounding
Grounding significa que la IA basa su respuesta en fuentes verificables, como páginas web o tus documentos.
Benchmark
Un benchmark es una prueba estandarizada para comparar modelos de IA, por ejemplo en matemáticas, programación o conocimiento general.
Grafo de conocimiento
Un grafo de conocimiento guarda el conocimiento como una red de cosas y sus relaciones, por ejemplo «Madrid – es capital de – España».
GraphRAG
GraphRAG es una forma de RAG en la que la IA recupera conocimiento no solo como fragmentos de texto, sino como un grafo con relaciones.
Fragmentación (chunking)
El chunking consiste en dividir documentos largos en fragmentos pequeños para que una IA encuentre después los pasajes adecuados.
Búsqueda semántica
La búsqueda semántica encuentra textos por su significado, no solo por palabras iguales.
Reordenación (reranking)
El reranking vuelve a ordenar los resultados de búsqueda para que los realmente más adecuados queden arriba.
Datos sintéticos
Los datos sintéticos son datos generados artificialmente, a menudo por una IA, que sustituyen o completan datos reales.
LoRA
LoRA es una forma económica de adaptar un modelo de IA: en lugar de cambiar todos los pesos, solo se entrenan pequeños módulos adicionales.
Búsqueda híbrida
La búsqueda híbrida combina la búsqueda clásica por palabras clave con la búsqueda por significado para encontrar tanto términos exactos como resultados relacionados.
Base de conocimiento (para IA)
Una base de conocimiento es una colección de documentos revisados que una IA consulta para responder con tu propio conocimiento.
Etiquetado de datos
El etiquetado de datos consiste en añadir la respuesta correcta a los datos para que una IA pueda aprender de ellos.
OCR (reconocimiento óptico de caracteres)
El OCR convierte el texto de imágenes o escaneos en texto editable.
Colapso del modelo
El colapso del modelo describe cómo los modelos de IA pueden empeorar si se entrenan una y otra vez con textos o imágenes creados por otras IA.
Contexto largo
Contexto largo significa que un modelo puede procesar mucho texto a la vez, como libros enteros o grandes bases de código.

Imagen, vídeo, audio

Modelo de difusión
Un modelo de difusión crea imágenes transformando ruido aleatorio, paso a paso, en una imagen nítida que encaja con tu descripción.
Texto a imagen
La IA de texto a imagen crea una imagen a partir de una descripción escrita.
Texto a vídeo
La IA de texto a vídeo crea clips cortos a partir de una descripción o de una imagen inicial.
Texto a voz
La IA de texto a voz lee en voz alta un texto escrito con una voz natural.
Voz a texto
La conversión de voz a texto transforma el lenguaje hablado en texto escrito.
Deepfake
Un deepfake es una imagen, vídeo o audio creado o alterado con IA que parece real y muestra a una persona diciendo o haciendo algo que nunca ocurrió.
Content Credentials (C2PA)
Las Content Credentials son datos de origen firmados que se incrustan en un archivo de imagen, vídeo o audio. Pueden mostrar con qué programa o IA se creó o editó el contenido.
Marca de agua de IA
Una marca de agua de IA es una señal invisible en imágenes, textos, audio o vídeo que indica que el contenido se generó con IA.
Clonación de voz
La clonación de voz consiste en recrear con IA la voz de una persona concreta, a menudo con solo unos segundos de grabación.
Inpainting
El inpainting consiste en rellenar o cambiar con IA una zona marcada de una imagen.
Escalado con IA
El escalado con IA amplía imágenes o vídeos y añade detalles plausibles para que parezcan más nítidos.
Imagen a imagen
Con imagen a imagen, la IA toma una imagen existente como plantilla y crea una nueva versión, por ejemplo con otro estilo.
Música con IA
La música con IA son canciones, melodías o música de fondo que una IA genera a partir de una descripción en texto.
Avatar de IA
Un avatar de IA es una persona artificial o recreada en un vídeo que dice un texto con movimientos de labios sincronizados.

Técnica y costes

API
Una API es una interfaz que permite que los programas se comuniquen. Con una API de IA, los desarrolladores integran IA en sus propias apps.
Clave de API
Una clave de API es como una contraseña para una API. Quien la tenga puede usar el servicio a tu costa.
Límite de uso
Un límite de uso fija cuántas peticiones o mensajes puedes enviar en un periodo de tiempo.
Modelo de pesos abiertos
En un modelo de pesos abiertos puedes descargar los pesos entrenados y ejecutar el modelo tú mismo.
IA local
La IA local funciona en tu propio ordenador o servidor en lugar de en la nube. Tus datos se quedan en el dispositivo.
Cuantización
La cuantización reduce el tamaño de un modelo guardando sus números con menos precisión, para que funcione también en equipos menos potentes.
Parámetros
Los parámetros son los ajustes aprendidos de un modelo. Su número indica de forma aproximada el tamaño del modelo.
GPU (unidad de procesamiento gráfico)
Una GPU es un chip que hace muchísimos cálculos a la vez. Por eso el entrenamiento y el uso de la IA suelen ejecutarse en GPU o en chips especializados similares, como las TPU de Google.
Cómputo en tiempo de inferencia
El test-time compute consiste en dar a la IA más tiempo de cálculo al responder para que piense más. Suele mejorar las respuestas difíciles.
Mezcla de expertos (MoE)
La mezcla de expertos es un diseño de modelo en el que solo trabaja una parte del modelo en cada petición, como si se llamara a los especialistas adecuados.
Destilación
La destilación consiste en que un modelo de IA pequeño aprenda de uno grande para ser casi igual de bueno, pero más rápido y barato.
Modelo de lenguaje pequeño (SLM)
Un modelo de lenguaje pequeño tiene relativamente pocos parámetros y también funciona en un portátil o un móvil.
NPU (unidad de procesamiento neuronal)
Una NPU es un componente del chip que ejecuta cálculos de IA con poco consumo, por ejemplo en portátiles y móviles.
Caché de prompts
La caché de prompts significa que el proveedor de IA guarda el inicio fijo de tu petición, para que las peticiones repetidas sean más rápidas y baratas.
RLHF
El RLHF es una fase de entrenamiento en la que personas valoran las respuestas de una IA y el modelo aprende a dar las preferidas.
Evals (evaluaciones de IA)
Las evals son pruebas repetibles para comprobar lo bien que una aplicación de IA hace su trabajo.
LLM como juez
Con LLM como juez, un modelo de lenguaje valora las respuestas de otro modelo, por ejemplo por exactitud o tono.
Latencia
La latencia es el tiempo de espera hasta que una IA empieza a responder o termina.
Procesamiento por lotes (Batch API)
Con una API por lotes envías muchas peticiones a la vez y recibes los resultados más tarde, normalmente a menor precio.
Caché KV
La caché KV es un almacén temporal dentro del modelo de lenguaje que guarda partes ya calculadas para generar cada palabra nueva más rápido.
Decodificación especulativa
En la decodificación especulativa, un modelo pequeño y rápido adivina varias palabras por adelantado y el modelo grande las comprueba de una vez. Así las respuestas llegan antes.
TPU (unidad de procesamiento tensorial)
Una TPU es un chip especializado en cálculo de IA desarrollado por Google y usado sobre todo en centros de datos.
FLOP (cálculo)
Los FLOP cuentan los pasos de cálculo necesarios para entrenar o usar un modelo de IA. Son una medida del cálculo.
Ficha del modelo (model card)
Una ficha del modelo es una hoja informativa sobre un modelo de IA: para qué sirve, cómo se probó y cuáles son sus límites.
IA de código abierto
La IA de código abierto es un sistema de IA cuyos componentes se pueden usar, estudiar, modificar y compartir libremente.
Sobreajuste (overfitting)
El sobreajuste significa que un modelo memoriza sus ejemplos de entrenamiento y funciona mal con casos nuevos.

Seguridad y derecho

Inyección de prompts
En una inyección de prompts, los atacantes esconden instrucciones en textos, páginas web o archivos para que la IA haga algo no deseado.
Jailbreak
Un jailbreak es un intento de engañar a una IA para que ignore sus reglas de seguridad.
Guardarraíles
Los guardarraíles son reglas de seguridad alrededor de una IA. Evitan respuestas o acciones no deseadas.
Sesgo
El sesgo significa que una IA favorece o perjudica sistemáticamente a ciertos grupos u opiniones, normalmente porque sus datos de entrenamiento están desequilibrados.
Etiquetado de IA
El etiquetado de IA consiste en decir abiertamente cuándo un contenido se ha creado con IA o cuándo estás hablando con una IA.
Reglamento de IA de la UE (AI Act)
El Reglamento de IA es la ley europea sobre inteligencia artificial. Clasifica la IA según su riesgo y fija normas para cada nivel.
Alfabetización en IA
La alfabetización en IA es el conocimiento necesario para usar la IA con sentido y seguridad: qué puede hacer, dónde se equivoca y a qué hay que prestar atención.
Red teaming
En el red teaming, especialistas intentan a propósito que una IA falle o dé respuestas dañinas, para encontrar puntos débiles antes del lanzamiento.
Envenenamiento de datos
El envenenamiento de datos es un ataque que cuela datos manipulados en el entrenamiento o en la fuente de conocimiento de una IA para que después reaccione mal.
Modelo GPAI (modelo de IA de uso general)
Según el Reglamento de IA de la UE, un modelo GPAI es un modelo de IA que puede usarse para muchas tareas distintas, como un gran modelo de lenguaje.
Riesgo sistémico (Reglamento de IA)
En el Reglamento de IA de la UE, el riesgo sistémico es el peligro especial que pueden suponer los modelos de IA muy capaces para la sociedad, la seguridad o los derechos fundamentales.
IA de alto riesgo
Según el Reglamento de IA, los sistemas de alto riesgo pueden afectar gravemente a la salud, la seguridad o los derechos fundamentales, p. ej. si influyen en decisiones de empleo o crédito o son componente de seguridad de un producto. Reglas estrictas.
Proveedor y responsable del despliegue (Reglamento de IA)
El Reglamento de IA distingue entre proveedores, que desarrollan un sistema de IA (o lo encargan) y lo comercializan con su propio nombre, y responsables del despliegue, que lo usan bajo su autoridad en un contexto profesional.
Alineación de la IA
La alineación es el trabajo para que los sistemas de IA hagan lo que las personas realmente quieren, respetando normas y valores.
Explicabilidad (XAI)
Explicabilidad significa que las personas pueden entender por qué una IA llegó a un resultado.
Complacencia (sycophancy)
La complacencia significa que una IA te dice lo que quieres oír: te da la razón, te elogia o cambia una respuesta correcta solo porque protestas.
Prácticas de IA prohibidas
El Reglamento de IA de la UE prohíbe por completo algunos usos de la IA porque los considera un riesgo inaceptable.
Obligaciones de transparencia (Reglamento de IA)
Las obligaciones de transparencia exigen que las personas puedan saber cuándo hablan con una IA o ven contenido generado por IA.
Exclusión de minería de textos y datos (TDM opt-out)
Con la exclusión TDM, los titulares de derechos pueden declarar que sus obras accesibles públicamente no se usen para minería de textos y datos, incluido el entrenamiento de IA.
IA en la sombra
La IA en la sombra significa que los empleados usan herramientas de IA en el trabajo sin que la empresa lo sepa o lo haya aprobado.
Divulgación de información sensible
La divulgación de información sensible significa que datos confidenciales llegan a personas no autorizadas a través de una IA, por ejemplo por entradas, respuestas o herramientas conectadas.
Evaluación de la conformidad (Reglamento de IA)
La evaluación de la conformidad comprueba si un sistema de IA de alto riesgo cumple todos los requisitos del Reglamento de IA antes de salir al mercado.

Término	Descripción	Categoría
A
A2A (protocolo Agent2Agent)	A2A es un estándar abierto que permite a agentes de IA de distintos proveedores hablar entre sí y pasarse tareas.	Skills y agentes
Agente de IA	Un agente de IA es un asistente con un objetivo. Planifica los pasos por sí mismo y usa herramientas y, a menudo, varios skills. Los agentes bien configurados te preguntan antes de decisiones importantes.	Skills y agentes
Agente de programación	Un agente de programación es una IA que lee, modifica y prueba código por su cuenta y propone cambios para revisarlos.	Skills y agentes
Agente en segundo plano	Un agente en segundo plano trabaja solo en una tarea mientras haces otra cosa y vuelve con un resultado.	Skills y agentes
AGENTS.md	AGENTS.md es un archivo de texto en la carpeta de un proyecto que indica a los agentes de programación con IA cómo trabajar en él.	Skills y agentes
AGI (inteligencia artificial general)	AGI es una IA capaz de hacer la mayoría de las tareas intelectuales al menos tan bien como una persona. Hasta ahora no existe.	Fundamentos
Ajuste fino	El ajuste fino vuelve a entrenar un modelo ya terminado con tus propios ejemplos para que domine mejor un estilo o una tarea.	Datos y conocimiento
Alfabetización en IA	La alfabetización en IA es el conocimiento necesario para usar la IA con sentido y seguridad: qué puede hacer, dónde se equivoca y a qué hay que prestar atención.	Seguridad y derecho
Alineación de la IA	La alineación es el trabajo para que los sistemas de IA hagan lo que las personas realmente quieren, respetando normas y valores.	Seguridad y derecho
Alucinación	Una alucinación es una afirmación falsa que la IA formula de forma convincente, como cifras, citas o fuentes inventadas.	Fundamentos
API	Una API es una interfaz que permite que los programas se comuniquen. Con una API de IA, los desarrolladores integran IA en sus propias apps.	Técnica y costes
Aprendizaje automático	En el aprendizaje automático, un ordenador aprende de ejemplos en lugar de que alguien programe cada regla a mano.	Fundamentos
Aprendizaje por refuerzo	En el aprendizaje por refuerzo, una IA prueba acciones y aprende de recompensas o penalizaciones qué la lleva a su objetivo.	Fundamentos
Aprendizaje profundo	El aprendizaje profundo es aprendizaje automático con redes neuronales de muchas capas. Está detrás de los modelos de lenguaje, el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento de voz.	Fundamentos
Aprendizaje supervisado	En el aprendizaje supervisado, una IA aprende de ejemplos que ya incluyen la respuesta correcta.	Fundamentos
Asistente de IA	Un asistente de IA es un programa que responde preguntas y realiza tareas, normalmente por chat o por voz.	Trabajar con IA
Automatización de flujos	La automatización de flujos conecta apps para que las tareas repetitivas se hagan solas, hoy a menudo con pasos de IA intermedios.	Skills y agentes
Avatar de IA	Un avatar de IA es una persona artificial o recreada en un vídeo que dice un texto con movimientos de labios sincronizados.	Imagen, vídeo, audio
B
Base de conocimiento (para IA)	Una base de conocimiento es una colección de documentos revisados que una IA consulta para responder con tu propio conocimiento.	Datos y conocimiento
Base de datos vectorial	Una base de datos vectorial guarda embeddings y encuentra rápidamente los textos de significado más parecido a una pregunta.	Datos y conocimiento
Benchmark	Un benchmark es una prueba estandarizada para comparar modelos de IA, por ejemplo en matemáticas, programación o conocimiento general.	Datos y conocimiento
Bucle de agente	El bucle de agente es la forma de trabajar de un agente de IA: planificar, actuar, mirar el resultado y volver a planificar hasta terminar la tarea.	Skills y agentes
Búsqueda híbrida	La búsqueda híbrida combina la búsqueda clásica por palabras clave con la búsqueda por significado para encontrar tanto términos exactos como resultados relacionados.	Datos y conocimiento
Búsqueda semántica	La búsqueda semántica encuentra textos por su significado, no solo por palabras iguales.	Datos y conocimiento
C
Caché de prompts	La caché de prompts significa que el proveedor de IA guarda el inicio fijo de tu petición, para que las peticiones repetidas sean más rápidas y baratas.	Técnica y costes
Caché KV	La caché KV es un almacén temporal dentro del modelo de lenguaje que guarda partes ya calculadas para generar cada palabra nueva más rápido.	Técnica y costes
Cadena de pensamiento	La cadena de pensamiento significa que la IA resuelve una tarea en pasos intermedios en lugar de responder de inmediato. Así, las respuestas complejas suelen ser más precisas.	Trabajar con IA
Chatbot	Un chatbot es un programa con el que hablas en una ventana de chat. Los chatbots modernos funcionan con grandes modelos de lenguaje.	Trabajar con IA
Clave de API	Una clave de API es como una contraseña para una API. Quien la tenga puede usar el servicio a tu costa.	Técnica y costes
Clonación de voz	La clonación de voz consiste en recrear con IA la voz de una persona concreta, a menudo con solo unos segundos de grabación.	Imagen, vídeo, audio
Colapso del modelo	El colapso del modelo describe cómo los modelos de IA pueden empeorar si se entrenan una y otra vez con textos o imágenes creados por otras IA.	Datos y conocimiento
Comercio agéntico	El comercio agéntico significa que un agente de IA busca, compara y, con tu aprobación, compra productos en tu nombre.	Skills y agentes
Complacencia (sycophancy)	La complacencia significa que una IA te dice lo que quieres oír: te da la razón, te elogia o cambia una respuesta correcta solo porque protestas.	Seguridad y derecho
Cómputo en tiempo de inferencia	El test-time compute consiste en dar a la IA más tiempo de cálculo al responder para que piense más. Suele mejorar las respuestas difíciles.	Técnica y costes
Content Credentials (C2PA)	Las Content Credentials son datos de origen firmados que se incrustan en un archivo de imagen, vídeo o audio. Pueden mostrar con qué programa o IA se creó o editó el contenido.	Imagen, vídeo, audio
Contexto largo	Contexto largo significa que un modelo puede procesar mucho texto a la vez, como libros enteros o grandes bases de código.	Datos y conocimiento
Creador de agentes	Un creador de agentes es una herramienta para montar agentes de IA con poco o ningún código.	Skills y agentes
Cuantización	La cuantización reduce el tamaño de un modelo guardando sus números con menos precisión, para que funcione también en equipos menos potentes.	Técnica y costes
Custom GPT	Un Custom GPT es una versión propia de ChatGPT con instrucciones fijas y archivos de conocimiento. Según OpenAI, los Custom GPT se retirarán el 11 de diciembre de 2026.	Skills y agentes
D
Datos de entrenamiento	Los datos de entrenamiento son los ejemplos de los que aprende una IA, como textos, imágenes o código.	Datos y conocimiento
Datos sintéticos	Los datos sintéticos son datos generados artificialmente, a menudo por una IA, que sustituyen o completan datos reales.	Datos y conocimiento
Decodificación especulativa	En la decodificación especulativa, un modelo pequeño y rápido adivina varias palabras por adelantado y el modelo grande las comprueba de una vez. Así las respuestas llegan antes.	Técnica y costes
Deepfake	Un deepfake es una imagen, vídeo o audio creado o alterado con IA que parece real y muestra a una persona diciendo o haciendo algo que nunca ocurrió.	Imagen, vídeo, audio
Destilación	La destilación consiste en que un modelo de IA pequeño aprenda de uno grande para ser casi igual de bueno, pero más rápido y barato.	Técnica y costes
Divulgación de información sensible	La divulgación de información sensible significa que datos confidenciales llegan a personas no autorizadas a través de una IA, por ejemplo por entradas, respuestas o herramientas conectadas.	Seguridad y derecho
E
Embedding	Un embedding convierte un texto en una larga lista de números. Los textos con significado parecido obtienen números parecidos.	Datos y conocimiento
Encadenamiento de prompts	Con el encadenamiento de prompts divides una tarea grande en varios prompts; la respuesta de uno es la entrada del siguiente.	Trabajar con IA
Entrenamiento	El entrenamiento es la fase de aprendizaje de una IA. El modelo ve muchísimos ejemplos y se ajusta una y otra vez hasta que sus respuestas son lo bastante buenas.	Fundamentos
Envenenamiento de datos	El envenenamiento de datos es un ataque que cuela datos manipulados en el entrenamiento o en la fuente de conocimiento de una IA para que después reaccione mal.	Seguridad y derecho
Escalado con IA	El escalado con IA amplía imágenes o vídeos y añade detalles plausibles para que parezcan más nítidos.	Imagen, vídeo, audio
Etiquetado de datos	El etiquetado de datos consiste en añadir la respuesta correcta a los datos para que una IA pueda aprender de ellos.	Datos y conocimiento
Etiquetado de IA	El etiquetado de IA consiste en decir abiertamente cuándo un contenido se ha creado con IA o cuándo estás hablando con una IA.	Seguridad y derecho
Evals (evaluaciones de IA)	Las evals son pruebas repetibles para comprobar lo bien que una aplicación de IA hace su trabajo.	Técnica y costes
Evaluación de la conformidad (Reglamento de IA)	La evaluación de la conformidad comprueba si un sistema de IA de alto riesgo cumple todos los requisitos del Reglamento de IA antes de salir al mercado.	Seguridad y derecho
Exclusión de minería de textos y datos (TDM opt-out)	Con la exclusión TDM, los titulares de derechos pueden declarar que sus obras accesibles públicamente no se usen para minería de textos y datos, incluido el entrenamiento de IA.	Seguridad y derecho
Explicabilidad (XAI)	Explicabilidad significa que las personas pueden entender por qué una IA llegó a un resultado.	Seguridad y derecho
F
Fecha de corte del conocimiento	La fecha de corte es el momento hasta el que un modelo ha visto datos. No sabe lo que pasó después, salvo que busque en la web.	Datos y conocimiento
Few-shot prompting	En el few-shot prompting das a la IA algunos ejemplos para que imite su estilo y formato.	Trabajar con IA
Ficha del modelo (model card)	Una ficha del modelo es una hoja informativa sobre un modelo de IA: para qué sirve, cómo se probó y cuáles son sus límites.	Técnica y costes
FLOP (cálculo)	Los FLOP cuentan los pasos de cálculo necesarios para entrenar o usar un modelo de IA. Son una medida del cálculo.	Técnica y costes
Fragmentación (chunking)	El chunking consiste en dividir documentos largos en fragmentos pequeños para que una IA encuentre después los pasajes adecuados.	Datos y conocimiento
G
Gem (Gemini)	Un Gem es un asistente personalizado en la app Gemini de Google, con sus propias instrucciones para una tarea concreta.	Skills y agentes
GPU (unidad de procesamiento gráfico)	Una GPU es un chip que hace muchísimos cálculos a la vez. Por eso el entrenamiento y el uso de la IA suelen ejecutarse en GPU o en chips especializados similares, como las TPU de Google.	Técnica y costes
Grafo de agentes	Un grafo de agentes describe un proceso de IA como una red de pasos y conexiones: define qué paso sigue y cuándo hace falta un bucle o una aprobación.	Skills y agentes
Grafo de conocimiento	Un grafo de conocimiento guarda el conocimiento como una red de cosas y sus relaciones, por ejemplo «Madrid – es capital de – España».	Datos y conocimiento
GraphRAG	GraphRAG es una forma de RAG en la que la IA recupera conocimiento no solo como fragmentos de texto, sino como un grafo con relaciones.	Datos y conocimiento
Grounding	Grounding significa que la IA basa su respuesta en fuentes verificables, como páginas web o tus documentos.	Datos y conocimiento
Guardarraíles	Los guardarraíles son reglas de seguridad alrededor de una IA. Evitan respuestas o acciones no deseadas.	Seguridad y derecho
H
Humano en el bucle	Humano en el bucle significa que una persona revisa y aprueba antes de que la IA haga algo importante, como enviar un correo o pagar.	Skills y agentes
I
IA agéntica	La IA agéntica describe sistemas que persiguen un objetivo por sí mismos en varios pasos, usan herramientas y revisan resultados intermedios, en vez de solo responder a una pregunta.	Skills y agentes
IA de alto riesgo	Según el Reglamento de IA, los sistemas de alto riesgo pueden afectar gravemente a la salud, la seguridad o los derechos fundamentales, p. ej. si influyen en decisiones de empleo o crédito o son componente de seguridad de un producto. Reglas estrictas.	Seguridad y derecho
IA de código abierto	La IA de código abierto es un sistema de IA cuyos componentes se pueden usar, estudiar, modificar y compartir libremente.	Técnica y costes
IA en la sombra	La IA en la sombra significa que los empleados usan herramientas de IA en el trabajo sin que la empresa lo sepa o lo haya aprobado.	Seguridad y derecho
IA generativa	La IA generativa crea contenido nuevo: textos, imágenes, música, vídeo o código. Describes lo que quieres y la IA genera un borrador.	Fundamentos
IA local	La IA local funciona en tu propio ordenador o servidor en lugar de en la nube. Tus datos se quedan en el dispositivo.	Técnica y costes
Imagen a imagen	Con imagen a imagen, la IA toma una imagen existente como plantilla y crea una nueva versión, por ejemplo con otro estilo.	Imagen, vídeo, audio
Inferencia	La inferencia es el uso de un modelo ya entrenado. Cada respuesta que recibes de una IA es inferencia.	Fundamentos
Ingeniería de contexto	La ingeniería de contexto consiste en darle a la IA exactamente la información que necesita para una tarea, ni más ni menos.	Trabajar con IA
Ingeniería de prompts	La ingeniería de prompts consiste en redactar y probar instrucciones para que la IA dé resultados buenos de forma fiable.	Trabajar con IA
Inpainting	El inpainting consiste en rellenar o cambiar con IA una zona marcada de una imagen.	Imagen, vídeo, audio
Inteligencia artificial (IA)	La inteligencia artificial es software que hace tareas que normalmente requieren pensamiento humano: entender lenguaje, reconocer imágenes, escribir textos o preparar decisiones.	Fundamentos
Investigación profunda (deep research)	Deep research es una función en la que un agente de IA lee muchas fuentes web y redacta un informe detallado con referencias.	Skills y agentes
Inyección de prompts	En una inyección de prompts, los atacantes esconden instrucciones en textos, páginas web o archivos para que la IA haga algo no deseado.	Seguridad y derecho
J
Jailbreak	Un jailbreak es un intento de engañar a una IA para que ignore sus reglas de seguridad.	Seguridad y derecho
L
Latencia	La latencia es el tiempo de espera hasta que una IA empieza a responder o termina.	Técnica y costes
Leyes de escalado	Las leyes de escalado describen cómo los modelos de IA mejoran de forma previsible al aumentar el tamaño del modelo, los datos y el cálculo.	Fundamentos
Límite de uso	Un límite de uso fija cuántas peticiones o mensajes puedes enviar en un periodo de tiempo.	Técnica y costes
LLM (gran modelo de lenguaje)	Un LLM es un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto. Puede entender, escribir y resumir textos y responder preguntas.	Fundamentos
LLM como juez	Con LLM como juez, un modelo de lenguaje valora las respuestas de otro modelo, por ejemplo por exactitud o tono.	Técnica y costes
LoRA	LoRA es una forma económica de adaptar un modelo de IA: en lugar de cambiar todos los pesos, solo se entrenan pequeños módulos adicionales.	Datos y conocimiento
M
Marca de agua de IA	Una marca de agua de IA es una señal invisible en imágenes, textos, audio o vídeo que indica que el contenido se generó con IA.	Imagen, vídeo, audio
MCP (Model Context Protocol)	MCP es un estándar abierto para conectar asistentes de IA con apps y datos, algo así como un puerto USB para la IA.	Skills y agentes
Mecanismo de atención	La atención es el cálculo con el que un modelo de lenguaje decide qué otras palabras importan para la palabra actual.	Fundamentos
Memoria	Con la memoria, un asistente de IA recuerda datos sobre ti entre conversaciones, como tu profesión o tu estilo de escritura.	Trabajar con IA
Meta-prompting	Meta-prompting significa dejar que la IA escriba o mejore un prompt en lugar de redactarlo tú.	Trabajar con IA
Mezcla de expertos (MoE)	La mezcla de expertos es un diseño de modelo en el que solo trabaja una parte del modelo en cada petición, como si se llamara a los especialistas adecuados.	Técnica y costes
Modelo de difusión	Un modelo de difusión crea imágenes transformando ruido aleatorio, paso a paso, en una imagen nítida que encaja con tu descripción.	Imagen, vídeo, audio
Modelo de frontera	Los modelos de frontera son los modelos de IA más capaces de cada momento; normalmente solo los desarrollan unos pocos grandes proveedores.	Fundamentos
Modelo de IA	Un modelo de IA es el «cerebro» entrenado detrás de una herramienta de IA. Una misma app puede ofrecer varios modelos que difieren en velocidad, calidad y precio.	Fundamentos
Modelo de lenguaje pequeño (SLM)	Un modelo de lenguaje pequeño tiene relativamente pocos parámetros y también funciona en un portátil o un móvil.	Técnica y costes
Modelo de pesos abiertos	En un modelo de pesos abiertos puedes descargar los pesos entrenados y ejecutar el modelo tú mismo.	Técnica y costes
Modelo de razonamiento	Un modelo de razonamiento «piensa» en pasos intermedios antes de responder. Ayuda en matemáticas, lógica, planificación y código.	Trabajar con IA
Modelo del mundo	Un modelo del mundo es una IA que aprende cómo se comporta un entorno y puede predecir qué pasará después.	Fundamentos
Modelo fundacional	Un modelo fundacional es un modelo de IA grande, entrenado con muchísimos datos generales, que después se puede adaptar a muchas tareas.	Fundamentos
Modelo GPAI (modelo de IA de uso general)	Según el Reglamento de IA de la UE, un modelo GPAI es un modelo de IA que puede usarse para muchas tareas distintas, como un gran modelo de lenguaje.	Seguridad y derecho
Modos de permiso (agentes)	Un modo de permiso define cuánto puede hacer un agente de IA sin preguntar: solo leer, preguntar antes o actuar por su cuenta.	Skills y agentes
Muestreo (top-p, top-k)	El muestreo es la forma en que un modelo de lenguaje elige una entre varias palabras siguientes posibles. Decide lo previsibles o variados que salen los textos.	Trabajar con IA
Multimodal	Una IA multimodal entiende o genera varios tipos de contenido, por ejemplo texto, imágenes, voz y vídeo.	Fundamentos
Música con IA	La música con IA son canciones, melodías o música de fondo que una IA genera a partir de una descripción en texto.	Imagen, vídeo, audio
N
Navegador con IA	Un navegador con IA es un navegador web con un asistente integrado que resume páginas y puede hacer tareas en la web por ti.	Skills y agentes
NPU (unidad de procesamiento neuronal)	Una NPU es un componente del chip que ejecuta cálculos de IA con poco consumo, por ejemplo en portátiles y móviles.	Técnica y costes
O
Obligaciones de transparencia (Reglamento de IA)	Las obligaciones de transparencia exigen que las personas puedan saber cuándo hablan con una IA o ven contenido generado por IA.	Seguridad y derecho
OCR (reconocimiento óptico de caracteres)	El OCR convierte el texto de imágenes o escaneos en texto editable.	Datos y conocimiento
Orquestación de agentes	La orquestación consiste en dirigir varios pasos o agentes de IA para que resuelvan juntos una tarea.	Skills y agentes
P
Parámetros	Los parámetros son los ajustes aprendidos de un modelo. Su número indica de forma aproximada el tamaño del modelo.	Técnica y costes
Prácticas de IA prohibidas	El Reglamento de IA de la UE prohíbe por completo algunos usos de la IA porque los considera un riesgo inaceptable.	Seguridad y derecho
Preentrenamiento	El preentrenamiento es la primera y mayor fase de aprendizaje de un modelo de IA, en la que aprende cómo funciona el lenguaje a partir de enormes cantidades de texto.	Fundamentos
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)	El procesamiento del lenguaje natural es el campo en el que los ordenadores leen, entienden y producen lenguaje humano.	Fundamentos
Procesamiento por lotes (Batch API)	Con una API por lotes envías muchas peticiones a la vez y recibes los resultados más tarde, normalmente a menor precio.	Técnica y costes
Prompt	Un prompt es tu instrucción a la IA: lo que escribes en el campo de texto.	Trabajar con IA
Prompt de rol	Un prompt de rol le da a la IA un papel, como «Eres una editora con experiencia», para que el tono y la perspectiva encajen.	Trabajar con IA
Prompt de sistema	Un prompt de sistema es una instrucción de fondo que se aplica antes de cada conversación. Define cómo debe comportarse la IA.	Trabajar con IA
Prompting zero-shot	Zero-shot significa dar a la IA una tarea sin ningún ejemplo y confiar en que la entienda igualmente.	Trabajar con IA
Proveedor y responsable del despliegue (Reglamento de IA)	El Reglamento de IA distingue entre proveedores, que desarrollan un sistema de IA (o lo encargan) y lo comercializan con su propio nombre, y responsables del despliegue, que lo usan bajo su autoridad en un contexto profesional.	Seguridad y derecho
R
RAG (generación aumentada por recuperación)	Con RAG, la IA busca primero pasajes relevantes en tus documentos y responde basándose en ellos. Se apoya en tus datos y no solo en su entrenamiento.	Datos y conocimiento
Red neuronal	Una red neuronal es un modelo de cálculo formado por muchos nodos conectados. Se inspira vagamente en el cerebro y es la base de casi toda la IA moderna.	Fundamentos
Red teaming	En el red teaming, especialistas intentan a propósito que una IA falle o dé respuestas dañinas, para encontrar puntos débiles antes del lanzamiento.	Seguridad y derecho
Reglamento de IA de la UE (AI Act)	El Reglamento de IA es la ley europea sobre inteligencia artificial. Clasifica la IA según su riesgo y fija normas para cada nivel.	Seguridad y derecho
Reordenación (reranking)	El reranking vuelve a ordenar los resultados de búsqueda para que los realmente más adecuados queden arriba.	Datos y conocimiento
Riesgo sistémico (Reglamento de IA)	En el Reglamento de IA de la UE, el riesgo sistémico es el peligro especial que pueden suponer los modelos de IA muy capaces para la sociedad, la seguridad o los derechos fundamentales.	Seguridad y derecho
RLHF	El RLHF es una fase de entrenamiento en la que personas valoran las respuestas de una IA y el modelo aprende a dar las preferidas.	Técnica y costes
S
Salida estructurada	Con salida estructurada, la IA responde en un formato fijo, como una tabla o JSON, para que un programa pueda procesar la respuesta directamente.	Trabajar con IA
Sandbox (entorno aislado)	Un sandbox es un entorno aislado en el que un agente de IA puede ejecutar código o usar programas sin poner en riesgo tu sistema real.	Skills y agentes
Sesgo	El sesgo significa que una IA favorece o perjudica sistemáticamente a ciertos grupos u opiniones, normalmente porque sus datos de entrenamiento están desequilibrados.	Seguridad y derecho
Sistema multiagente	En un sistema multiagente colaboran varios agentes de IA especializados: uno investiga, otro escribe, otro revisa.	Skills y agentes
Skill (SKILL.md)	Un skill es una guía de trabajo fija para una tarea. Se guarda en una carpeta con el archivo de texto SKILL.md y, si hace falta, otros archivos como plantillas o scripts. La IA la sigue paso a paso para que los resultados sean más uniformes y fiables.	Skills y agentes
Sobreajuste (overfitting)	El sobreajuste significa que un modelo memoriza sus ejemplos de entrenamiento y funciona mal con casos nuevos.	Técnica y costes
Subagente	Un subagente es un agente auxiliar al que un agente principal le encarga una subtarea. Trabaja con su propio contexto y solo devuelve el resultado.	Skills y agentes
T
Temperatura	La temperatura es un ajuste que controla lo creativas o previsibles que son las respuestas de una IA.	Trabajar con IA
Texto a imagen	La IA de texto a imagen crea una imagen a partir de una descripción escrita.	Imagen, vídeo, audio
Texto a vídeo	La IA de texto a vídeo crea clips cortos a partir de una descripción o de una imagen inicial.	Imagen, vídeo, audio
Texto a voz	La IA de texto a voz lee en voz alta un texto escrito con una voz natural.	Imagen, vídeo, audio
Token	Un token es un pequeño fragmento de texto con el que calcula la IA, a menudo una parte de una palabra. Los proveedores fijan precios y límites en tokens.	Trabajar con IA
TPU (unidad de procesamiento tensorial)	Una TPU es un chip especializado en cálculo de IA desarrollado por Google y usado sobre todo en centros de datos.	Técnica y costes
Transformer	Un transformer es el diseño en el que se basan casi todos los modelos de lenguaje actuales. Mira todas las palabras de un texto a la vez y reconoce cuáles van juntas.	Fundamentos
U
Uso de herramientas	Con el uso de herramientas, la IA puede utilizar herramientas como la búsqueda web, un calendario o una calculadora en lugar de solo escribir texto.	Skills y agentes
Uso del ordenador (computer use)	Computer use significa que una IA maneja un ordenador como una persona: ve la pantalla, mueve el ratón y escribe.	Skills y agentes
V
Ventana de contexto	La ventana de contexto es cuánto texto puede tener presente una IA a la vez: la conversación más los documentos que hayas añadido.	Trabajar con IA
Vibe coding	El vibe coding consiste en crear software diciéndole a la IA en lenguaje cotidiano lo que quieres, casi sin leer el código que genera.	Trabajar con IA
Visión por computador	La visión por computador es la parte de la IA que analiza imágenes y vídeos, por ejemplo para reconocer objetos, texto o rostros.	Fundamentos
Voz a texto	La conversión de voz a texto transforma el lenguaje hablado en texto escrito.	Imagen, vídeo, audio

Preguntas frecuentes

¿Para quién es el glosario de IA?

Para cualquiera que use la IA o quiera entenderla. La primera frase de cada entrada está pensada para principiantes. «Para profesionales» añade detalles técnicos.

¿De dónde salen las explicaciones?

Escribimos todos los textos nosotros. Cuando un dato puede cambiar, como fechas o funciones de productos, indicamos el fabricante o la fuente oficial.

¿Qué diferencia hay entre un prompt, un skill y un agente?

Un prompt es una instrucción suelta. Un skill es una guía de trabajo fija para una tarea. Un agente es un asistente con un objetivo que usa varios skills y ejecuta pasos por su cuenta. Te recomendamos configurarlo para que te pregunte antes de los pasos importantes.

¿El glosario es asesoramiento jurídico?

No. Términos como el Reglamento de IA de la UE o el etiquetado de IA se explican solo de forma general. Para un caso concreto, consulta a un abogado.

¿El glosario cuesta algo?

No. El glosario es gratuito y no requiere registro.

Redactado por AI Compare Ninja con ayuda de IA y revisado por nosotros. Todas las explicaciones son textos propios.