Glosario IA generativa en el trabajo de la A a la Z - IA generativa en el trabajo

Glosario IA generativa en el trabajo - 127 definiciones

Todos los términos definidos en las 28 secciones de la guía, ordenados alfabéticamente.
Truco: Ctrl + F para buscar un término en la página.

Gancho (hook): Las 2 primeras líneas que deciden el clic: pide 10 variantes, quédate con la mejor.
Adaptación a la audiencia: El mismo fondo, reformulado por público: dirección (retos, cifras), equipo técnico (precisión), clientes (beneficios, simplicidad).
Agente: El siguiente paso: un asistente que ejecuta acciones (buscar, crear, notificar) - ver la guía Copilot 365 nivel 5 para el ecosistema Microsoft.
AI Act: El reglamento europeo sobre la IA: prácticas prohibidas (manipulación, puntuación social…), alto riesgo (contratación, crédito, educación…), obligaciones de transparencia, sanciones sustanciales.
Ángulos impuestos: Forzar la variedad: «5 ideas low-cost, 5 ideas digitales, 5 ideas que tendría un competidor».
Anonimización: Sustituir todo elemento identificativo (nombres, importes, lugares, fechas exactas) por ficticios - verificando que ningún cruce re-identifique.
Árbol de decisión: Tu flujograma personal: sensibilidad del dato → herramienta autorizada → tarea → método.
Artículo 22 del RGPD: El derecho a no ser objeto de una decisión totalmente automatizada con efecto significativo (denegación de crédito, rechazo de candidatura…): el humano debe permanecer en el bucle.
Asistente personalizado (GPT, Gem…): Un asistente preconfigurado: instrucciones permanentes + documentos de referencia + nombre - reutilizable y compartible.
Automatización con IA: La IA insertada en un flujo (Make, Zapier, Power Automate): p. ej., cada solicitud entrante se resume y preclasifica automáticamente.
Abogado del diablo: «Ataca este plan como un competidor / un cliente descontento / un director financiero»: el test de estrés de las ideas.
Base de conocimiento: Los documentos adjuntos al asistente: ancla en ellos sus respuestas (tus procedimientos, tu carta editorial).
Sesgo: Distorsiones heredadas de los datos de entrenamiento: estereotipos, sobrerrepresentación de ciertos puntos de vista, ángulos culturales.
Sesgo algorítmico: Distorsión sistemática heredada de los datos: p. ej., una oferta de empleo generada que «masculiniza» los oficios técnicos.
Biblioteca personal: El archivo donde viven tus modelos y prompts de referencia: el activo que capitaliza tus aprendizajes de IA.
Borrador contextual: Copilot redacta la respuesta teniendo en cuenta todo el historial del hilo - a releer antes de enviar, siempre.
Calendario editorial: «Propón un mes de posts de LinkedIn para [actividad]: 2 posts/semana, alternando consejo, entre bastidores, prueba de cliente»: la planificación asistida.
Caso gris: Las situaciones debatidas: extracto anonimizado, información ya pública, estructura sin datos - a decidir por la carta (5.5).
Catch-up en directo: Durante la reunión: «Resume lo que me he perdido» - tus preguntas a Copilot son privadas.
Quien firma verifica: La responsabilidad del contenido pertenece a quien lo difunde - «lo dijo la IA» no es una defensa.
Carta de uso de la IA: El marco interno de una página: herramientas, datos, verificación, transparencia, responsabilidad - firmado y conocido por todos.
Carta viva: Revisada en fecha fija (las herramientas cambian rápido) y alimentada por los casos grises encontrados por el equipo.
Caza de la contradicción: «¿Qué elementos contradicen esta afirmación?»: el corrector del sesgo de confirmación.
ChatGPT (OpenAI): El pionero gran público: polivalente, ecosistema rico (GPT personalizados), versiones gratuita y de pago, ofertas para empresas.
Check-list generada: «Check-list completa para [tarea], agrupada por fase, con los olvidos frecuentes»: la IA destaca en exhaustividad.
Clasificación: La triaje previa: público (difundible), interno (reservado a la organización), confidencial (acceso restringido) - cada nivel tiene sus herramientas autorizadas.
Claude (Anthropic): Conocido por los documentos largos, la redacción matizada y el código; también usado en la empresa vía API.
Complacencia (sicofancia): La tendencia del modelo a darte la razón: «mi plan es bueno, ¿no?» recibe un sí. Correctivo: pedir la crítica explícita.
Comprensión mínima: Hacer comentar el código línea por línea: debes poder decir qué hace, incluso sin saber escribirlo.
Consentimiento: La transcripción se ve y se anuncia: una exigencia legal y de cortesía profesional.
Contexto: La situación y la audiencia: «PYME de 40 empleados, mensaje destinado a los managers, tras un incidente de calidad». Cuanto más rico, menos inventa la IA.
Contradictorio: «¿Cuáles son los argumentos EN CONTRA de esta tesis? ¿Quién la rebate?»: el antídoto contra el sesgo de confirmación.
Convergencia: Triar con criterios: «Clasifica estas ideas por impacto y facilidad, en matriz 2×2».
Conversación (hilo): Un intercambio continuo con memoria del contexto: el asistente recuerda lo que precede DENTRO del hilo, no entre hilos.
Copilot en Excel: Insights, fórmulas descritas en español, gráficos iterados - prerrequisito absoluto: datos en tabla estructurada (Ctrl + L).
Copilot en PowerPoint: Generar una presentación desde un documento Word con estilo (Título 1/2), añadir/reorganizar diapositivas, resumir un soporte.
Copilot en Word: Redactar un borrador, resumir, reescribir - y referenciar tus archivos como fuentes con «/» (p. ej., «síntesis a partir de /Informe»).
Cruce de modelos: Plantear la misma pregunta factual a dos asistentes: la divergencia señala el terreno movedizo.
Fecha de corte: El límite temporal de los conocimientos del modelo. Los asistentes con búsqueda web la sortean - citando entonces sus fuentes.
Decisión individual: Contratar, sancionar, evaluar a una persona: la IA nunca decide - también es una exigencia legal (RGPD art. 22, AI Act).
Declinación multicanal: Un contenido pilar declinado: post de LinkedIn, hilo, newsletter, guion de vídeo corto - cada uno con los códigos de su canal.
Solicitud de script acotada: Precisar: el entorno (Windows, Excel, navegador), la entrada (qué archivos/datos), la salida esperada, un ejemplo.
Solicitud múltiple: Varias preguntas en un prompt: respuestas superficiales a cada una. Correctivo: dividir, una pregunta por mensaje.
Solicitud vaga: Sin objetivo ni ángulo («háblame de X»): la IA produce una enciclopedia tibia. Correctivo: precisar tarea + uso previsto.
Descripción sin datos: Dar la ESTRUCTURA (nombres de columnas, tipos) sin los valores: la ayuda sin exposición de las cifras reales.
Divergencia: Producir muchas ideas sin juzgar: «20 ideas, de las clásicas a las descabelladas» - se clasifica después.
Dato de empresa: Todo lo no público: cifras internas, clientes, proyectos, organización - el criterio n.º 1 de la elección de herramienta.
Dato personal: Todo lo que identifica a una persona (nombre, puesto exacto, salario, evaluación, salud…): prohibido en herramientas no validadas - RGPD (ver 5.4).
Derechos sobre las producciones: Según las CGU de las grandes herramientas, generalmente puedes usar comercialmente lo que generas - pero la originalidad protegible de una obra 100% IA sigue debatida jurídicamente.
Ejemplo de referencia: TU mejor espécimen de la tarea (el correo modelo perfecto, la ficha ideal): la inversión que se reutiliza hasta el infinito.
Explicación de error: Pegar el mensaje de error completo + el contexto: «¿qué significa este error y cómo corregirlo?» - el uso más seguro.
Explicación de fórmula: Pegar una fórmula (=INDEX(EQUIV(…))) y pedir la descomposición paso a paso: la ingeniería inversa de los archivos heredados.
Ventana de contexto: La «memoria de trabajo» de la conversación: más allá de cierta longitud, el modelo pierde el inicio del intercambio.
Few-shot: Aportar uno o varios ejemplos del resultado esperado en el prompt: el modelo imita el formato demostrado.
Hilo atascado: Tras demasiadas idas y venidas contradictorias, las respuestas se degradan: vuelve a empezar con un hilo nuevo y un prompt consolidado.
Formato: La forma de salida: «150 palabras, 3 párrafos, tono neutro» o «tabla de 3 columnas» - el bloque más olvidado, el más rentable.
Fórmula descrita en español: «Una fórmula que muestre Reclamación si la fecha supera 30 días y el estado no es Pagado»: nombra las columnas exactas.
Plantillas de escritos: Los arquetipos de la oficina: anuncio, reclamación, rechazo cortés, disculpa, solicitud de plazo - cada uno merece su prompt de referencia.
Glosario impuesto: Tus términos oficiales: «traduce collaborateur por employee, no traduzcas los nombres de productos» - la coherencia terminológica.
Google Gemini: El equivalente del lado de Google: integrado en Gmail, Docs y el motor de búsqueda; fuerte en multimedia.
Alucinación: Respuesta falsa pero formulada con aplomo: el riesgo n.º 1, tratado en detalle en 0.4 y 5.2.
Alucinación jurídica: Artículo de código, jurisprudencia o tipos inventados: el ámbito donde la IA alucina con más seguridad - verificación sistemática en fuentes oficiales.
Alto riesgo: Los usos listados muy regulados - la triaje de candidaturas y la evaluación de empleados forman parte: conformidad reforzada exigida.
IA generativa: Familia de IA que produce contenido nuevo (texto, imagen, código, audio) a partir de una consigna, en lugar de solo clasificar o predecir.
Imitación de estilo: Generar «al estilo de» un artista/autor vivo: zona de alto riesgo jurídico y reputacional - a evitar comercialmente.
Instrucciones de refinamiento: Las clásicas: más corto/largo, más formal/simple, en lista/tabla, otro ángulo, añade/suprime X.
Instrucciones permanentes: El encuadre inscrito de una vez por todas: rol, tono, reglas, límites - el equivalente de un prompt RCTF grabado.
Interrogación localizada: «¿Qué dice este documento sobre los costes?»: extraer LA respuesta sin resumirlo todo.
Iteración: Perfeccionar la respuesta con instrucciones sucesivas en lugar de reformular toda la solicitud.
Iteración sobre error: ¿Falla el código? Pega el error: «este es el error obtenido, corrige» - el bucle estándar de la depuración asistida.
Lenguaje claro: Hacer reformular un texto reglamentario en términos simples: excelente uso - la reformulación se relee contra el texto fuente.
El test del destinatario: Antes de enviar, releer preguntándote: «si recibiera este mensaje, ¿cómo lo tomaría?» - la IA puede hacer este test por ti.
Licencia Microsoft 365 Copilot: La integración completa exige la licencia de empresa (distinta de la suscripción clásica de Microsoft 365).
Lista blanca de herramientas: Las herramientas validadas por la organización, por nivel de datos autorizado: el corazón operativo de la carta.
LLM (gran modelo de lenguaje): El motor de los asistentes (GPT, Claude, Gemini…): una red de neuronas entrenada con miles de millones de textos, que genera palabra a palabra la continuación más probable.
Dominio de la IA (art. 4): La AI Act pide a las organizaciones asegurar un nivel suficiente de competencia en IA a sus equipos - esta guía contribuye a ello.
Materia vivida: Lo que la IA no puede inventar: tu caso de cliente, tu cifra, tu opinión de experto - el ingrediente diferenciador.
Microsoft Copilot: El asistente integrado en Windows y Microsoft 365: su fuerza es el acceso (con licencia de empresa) a tus archivos, correos y reuniones - ver nuestra guía Copilot 365.
Modo «Trabajo»: El chat Copilot conectado al Microsoft Graph: TUS correos, archivos, reuniones - nunca más allá de tus permisos.
Modo «Web»: El mismo chat sobre conocimientos generales e Internet: para todo lo no interno.
Modelo (plantilla): Documento tipo con huecos - trama de acta, correo modelo, parrilla de evaluación - creado una vez, servido cien veces.
Nueva conversación: El reflejo ante cada tema nuevo: un hilo limpio evita que contextos antiguos contaminen las respuestas.
Oferta «empresa»: Versión de un asistente con garantías contractuales (sin entrenamiento con tus datos, administración): el criterio decisivo en el trabajo.
Herramienta validada: La herramienta cubierta por un contrato de empresa (Copilot 365, ChatGPT Enterprise…): la lista depende del IT/DPO, no de la intuición.
Pasaje crítico: Las secciones vinculantes (importes, obligaciones, plazos): a releer en directo, con o sin resumen.
Archivos adjuntos: La mayoría de los asistentes aceptan documentos e imágenes: la base de los usos «resume este archivo».
Pistas de análisis: «Estas son mis columnas: [lista]. ¿Qué análisis pertinentes y qué trampas?»: la IA como director de estudio.
Puntos críticos: Lo que se verifica con prioridad: cifras, fechas, nombres, citas, referencias legales, afirmaciones sorprendentes.
Primer borrador asistido: La IA produce la estructura y la materia; tú ajustas hechos, tono y compromisos - el flujo estándar del escrito profesional.
Primer borrador RRHH: Oferta de empleo, ficha de puesto, trama de entrevista, plan de onboarding: ESTRUCTURAS tipo, sin datos individuales.
Preparación de reunión: «Prepárame para mi reunión de las [hora]»: contexto, participantes, documentos, puntos abiertos - el uso diario n.º 1.
Prompt: Tu consigna a la IA. Toda la calidad de la respuesta depende de ella - es el objeto del nivel 1.
Seudonimización: Sustituir los nombres por códigos (Cliente A…): más débil que la anonimización - la estructura puede bastar para identificar.
Pregunta orientada: La formulación que contiene la respuesta esperada: sesga el modelo. Correctivo: formular en neutro, o pedir el a favor Y el en contra.
Pregunta transversal: «¿Dónde está [proyecto]?»: la respuesta cruza fuentes que la búsqueda clásica separa.
Preguntas en embudo: De lo amplio a lo preciso: panorama → actores → cifras → controversias - cada respuesta alimenta la siguiente pregunta.
Resumen de reunión (Teams): Resumen, decisiones, acciones atribuidas - generado si la transcripción estaba activada (y anunciada).
Búsqueda conectada: El asistente realiza búsquedas web reales y cita sus fuentes - el modo obligatorio para los hechos y la actualidad.
Reformulación dirigida: «Reescribe más diplomático / más firme / más simple»: cambiar el tono sin cambiar el fondo.
Ajustes de confidencialidad: Las opciones de la cuenta: desactivar el uso de tus conversaciones para el entrenamiento, gestionar el historial, suprimir hilos.
Reglas de datos: La traducción simple de la clasificación: «datos de clientes y RRHH: solo [herramienta validada]; nunca en una herramienta gran público».
Relectura anti-sesgos: El control dirigido de los contenidos sobre personas: formulaciones de género, estereotipos, exclusiones implícitas.
Acta de decisiones/acciones: El formato reunión: tabla decisiones tomadas / acciones / responsables / vencimientos - pídelo explícitamente.
Resumen de hilo (Outlook): La banda «Resumen» de un hilo largo: quién dijo qué, dónde está la decisión - con reenvíos clicables.
Resumen ejecutivo: 3-5 frases para decisor con prisa: la conclusión primero, lo esencial después.
Retrotraducción: Hacer retraducir el resultado al español (idealmente en un hilo nuevo): las diferencias de sentido saltan a la vista.
RGPD: El reglamento europeo sobre datos personales: se aplica plenamente cuando la IA trata información sobre personas (clientes, empleados, candidatos).
Rol: El papel dado a la IA («Eres jurista en derecho laboral español»): calibra vocabulario, nivel y ángulo de la respuesta.
Shadow AI: El uso clandestino de herramientas no validadas: el verdadero riesgo de las prohibiciones sin alternativa - la respuesta es una herramienta validada + una carta.
Estructuración: De notas sueltas al plan: «Organiza estos elementos en un plan lógico de 3 partes con títulos».
Sobrecompartición revelada: Un contenido inesperado en una respuesta = un documento compartido demasiado ampliamente aguas arriba: a señalar, no a explotar.
Tabla comparativa: Especifica las columnas: «Compara X, Y, Z en tabla: precio, plazo, ventajas, límites, veredicto en una frase».
Tarea: La acción solicitada, con un verbo preciso: redacta, compara, lista, critica, reformula, propone 3 opciones.
Test en casos conocidos: Toda fórmula generada se valida en 2-3 líneas cuyo resultado conoces - antes de adoptarla.
Test en copia: Todo script se prueba con datos de test o una copia - nunca directamente en los archivos de producción.
Tono de marca: Tu estilo editorial documentado (o demostrado con ejemplos): imperativo para evitar el contenido genérico.
Traducción con registro: «Traduce al inglés profesional británico, registro elevado pero cálido»: el tono viaja con el sentido.
Trayecto del dato: Herramienta gran público gratuita: posible uso para el entrenamiento (según ajustes); oferta empresa: marco contractual, sin entrenamiento.
Transferencia de estilo: «Redacta al estilo de este texto: [muestra]»: tono, ritmo y vocabulario imitados - tus textos conservan tu voz.
Transparencia de uso: Decir cuándo un contenido está sustancialmente generado por IA, según el contexto y la carta - la AI Act lo impone para ciertos contenidos (5.4).
Triangulación: Cruzar la síntesis de IA con 2-3 fuentes primarias consultadas en directo: el método de los analistas.
Validación humana: Quién relee qué antes de difundir: el circuito de responsabilidad explícito.
Variantes: «Da 3 versiones diferentes»: explotar la variabilidad del modelo para elegir en lugar de padecer.
Vigilancia asistida: Una consulta tipo reutilizada periódicamente: «¿Qué hay de nuevo este mes sobre [tema]? Fuentes fechadas y citadas».
Verificación proporcionada: La regla de oro: correo interno = relectura rápida; documento vinculante = verificación sistemática de cada hecho.
Zero-shot: Pedir sin ejemplo (el modo por defecto): suficiente para tareas simples, arriesgado para formatos precisos.
Zona de riesgo: Las solicitudes donde la alucinación es probable y costosa: cifras exactas, citas, jurisprudencia, referencias bibliográficas, actualidad.