1. Cuestiones generales sobre inteligencia artificial
La IA es un conjunto de técnicas computacionales. Ejecutan tareas que antes requerían intervención humana. El campo agrupa enfoques distintos. La clasificación más extendida atiende a su alcance.
- IA estrecha. Especializada en una tarea concreta. Es la única implementada hoy.
- IA general. Capacidad hipotética de transferir aprendizaje entre dominios.
- Superinteligencia. Escenario teórico. No existe implementación operativa.
1.1 Definiciones básicas
- Modelo de lenguaje (LLM)
- Sistema estadístico entrenado para predecir la unidad de texto siguiente.
- Token
- Unidad mínima de texto procesada. Equivale a una fracción de palabra.
- Prompt
- Instrucción de entrada que condiciona la respuesta del modelo.
- Ventana de contexto
- Volumen máximo de tokens que el modelo procesa en una petición.
- RAG
- Recuperación de documentos externos para fundamentar la respuesta generada.
Un modelo no consulta una base de datos de hechos. Genera texto por probabilidad. La precisión depende del corpus de entrenamiento. La verificación externa es obligatoria en uso profesional.
El uso práctico se apoya en tres capas. La capa de datos, la capa de modelo y la capa de aplicación. La calidad del resultado depende de la capa más débil. La documentación ampliada figura en las guías de inteligencia artificial.
2. Herramientas y asistentes
Los asistentes conversacionales son la interfaz más común. Reciben texto, archivos o voz. Devuelven respuestas en lenguaje natural. Se integran en navegador, escritorio y móvil.
2.1 Criterios de evaluación
- Ventana de contexto disponible por petición.
- Latencia hasta el primer token emitido.
- Coste por millón de tokens de entrada y salida.
- Calidad demostrable en español.
- Integración mediante API y conectores.
La latencia se mide en milisegundos. Un valor bajo mejora el uso interactivo. El coste se calcula por separado en entrada y salida. La salida suele costar entre tres y cinco veces más.
Los asistentes de flujo de trabajo añaden memoria y conectores. Un conector enlaza el modelo con un servicio externo. Así se consultan calendarios, correo o bases de datos. El detalle operativo aparece en asistentes inteligentes para el flujo de trabajo.
La configuración de cada herramienta concreta requiere pasos reproducibles. Los procedimientos paso a paso se documentan en los tutoriales de herramientas generativas.
3. Automatización de tareas
La automatización con IA combina reglas deterministas y modelos probabilísticos. Un disparador inicia el flujo. Un paso extrae los datos. Otro clasifica o resume. El último entrega el resultado.
3.1 Fases de un flujo automatizado
- Definición del disparador y de la frecuencia.
- Extracción y normalización de la entrada.
- Procesamiento con el modelo y validación de formato.
- Registro de la ejecución y de los errores.
- Entrega del resultado en el sistema de destino.
Un flujo automatizado sin registro de errores no es auditable. La traza de ejecución forma parte del diseño, no del mantenimiento.
La validación de formato es un paso crítico. El modelo puede devolver texto libre. Un esquema de salida fijo reduce fallos. Los casos documentados en España se recogen en casos prácticos de IA en España. La metodología completa está en automatización de tareas con IA.
4. Privacidad y protección de datos
El tratamiento de datos personales se rige por el RGPD. La IA introduce categorías nuevas de riesgo. El reglamento europeo de IA clasifica los sistemas por nivel. Los sistemas de alto riesgo exigen evaluación de conformidad.
4.1 Buenas prácticas verificables
- No introducir datos personales en servicios sin contrato de encargado.
- Documentar la ubicación del servidor y la transferencia internacional.
- Revisar la lista de subencargados del proveedor.
- Fijar plazos de retención y borrado.
- Desactivar el entrenamiento con datos propios cuando sea posible.
La ubicación del servidor condiciona el marco legal aplicable. Un proveedor europeo simplifica el cumplimiento. Un proveedor externo exige garantías adicionales. Estas cláusulas se documentan por escrito.
El usuario conserva derechos de acceso, rectificación y supresión. La trazabilidad de las decisiones automatizadas es exigible. Los detalles legales del sitio figuran en la política de privacidad y en la política de cookies.
Notas
- Cifras orientativas basadas en estudios sectoriales publicados en 2024. No constituyen una medición oficial.