Diccionario de Términos de IA Empresarial
Aprende los conceptos clave de inteligencia artificial aplicada a empresas. Desde RAG hasta embeddings, todo explicado en lenguaje simple.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Técnica de IA que combina búsqueda de información (retrieval) con generación de texto (generation). En lugar de generar respuestas desde cero, RAG primero busca información relevante en documentos y luego genera respuestas basadas en esa información.
Ejemplo: Cuando preguntás "¿Cuál es nuestra política de vacaciones?", RAG busca en tus documentos de RRHH, encuentra la política exacta, y genera una respuesta citando la fuente.
Embeddings
Representaciones matemáticas (vectores) de texto que capturan el significado semántico. Palabras o frases con significado similar tienen embeddings cercanos en el espacio vectorial.
Ejemplo: Las palabras "vacaciones", "días libres" y "ausencia laboral" tienen embeddings similares, aunque sean palabras diferentes.
Vectorización
Proceso de convertir texto en embeddings (vectores numéricos) que representan el significado semántico del contenido.
Ejemplo: Un documento de 10 páginas se convierte en cientos de vectores, cada uno representando el significado de una sección.
Búsqueda Semántica
Búsqueda que entiende el significado de las consultas, no solo palabras clave exactas. Encuentra información relevante incluso si usa palabras diferentes.
Ejemplo: Si buscás "permiso para faltar", encuentra documentos que hablan de "solicitud de ausencia" o "días libres".
GPT-4o
Modelo de lenguaje de OpenAI, la versión más avanzada disponible. Capaz de entender contexto, generar texto natural y razonar sobre información compleja.
Ejemplo: GPT-4o puede leer un contrato de 50 páginas y resumir las obligaciones fiscales en lenguaje claro.
Alucinación (Hallucination)
Fenómeno donde modelos de IA generan información incorrecta o inventada cuando no tienen la respuesta real. Crítico evitar en contextos empresariales.
Ejemplo: ChatGPT puede inventar una política de vacaciones que no existe en tu empresa. RAG evita esto citando solo documentos reales.
Zero Data Retention
Política donde los datos NO se almacenan permanentemente ni se usan para entrenar modelos. Tus documentos permanecen privados.
Ejemplo: OpenAI procesa tu pregunta, genera respuesta, y elimina los datos inmediatamente después. Nunca se usan para entrenar.
Knowledge Base
Repositorio centralizado de información empresarial accesible vía IA. Incluye manuales, políticas, procedimientos, casos históricos, etc.
Ejemplo: Tu knowledge base puede incluir 1000+ documentos: manuales RRHH, contratos, casos de estudio, procedimientos operativos.
Chunking
Proceso de dividir documentos largos en fragmentos más pequeños (chunks) para procesamiento eficiente. Cada chunk se vectoriza por separado.
Ejemplo: Un manual de 200 páginas se divide en chunks de 500-1000 palabras cada uno, cada uno con su propio embedding.
Similarity Search
Búsqueda que encuentra documentos similares comparando embeddings. Los más similares tienen embeddings más cercanos.
Ejemplo: Si preguntás sobre "reembolso de gastos", encuentra documentos sobre "reembolsos", "gastos empresariales", "viáticos", etc.
Context Window
Cantidad máxima de texto que un modelo de IA puede procesar en una sola consulta. GPT-4o tiene un context window de ~128K tokens.
Ejemplo: Puedes enviar múltiples documentos largos en una sola pregunta y GPT-4o los procesa todos simultáneamente.
Fine-tuning
Proceso de entrenar un modelo de IA en datos específicos para mejorar su rendimiento en tareas particulares. RAG no requiere fine-tuning.
Ejemplo: En lugar de fine-tunear GPT-4o (costoso y complejo), RAG simplemente busca información relevante y la usa como contexto.
Prompt Engineering
Arte de diseñar prompts (instrucciones) efectivos para obtener mejores respuestas de modelos de IA.
Ejemplo: En lugar de "política vacaciones", mejor prompt es "¿Cuál es nuestra política actual de días de vacaciones para empleados full-time?"
Token
Unidad básica de texto que procesan modelos de IA. Puede ser una palabra completa o parte de una palabra.
Ejemplo: "Documentaly" puede ser 1-2 tokens dependiendo del modelo. GPT-4o procesa ~128K tokens por consulta.
API (Application Programming Interface)
Interfaz que permite que diferentes sistemas se comuniquen. Documentaly AI tiene API REST para integraciones.
Ejemplo: Puedes integrar Documentaly AI con Slack, Teams, o tu sistema interno vía API.
GDPR (General Data Protection Regulation)
Regulación europea que protege datos personales. Requiere consentimiento explícito, derecho al olvido, y privacidad por diseño.
Ejemplo: Si procesas datos de ciudadanos UE, debes cumplir GDPR. Documentaly AI es GDPR compliant.
LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados)
Regulación brasileña similar a GDPR que protege datos personales de ciudadanos brasileños.
Ejemplo: Empresas que procesan datos de brasileños deben cumplir LGPD. Documentaly AI también es LGPD compliant.
AES-256
Estándar de encriptación avanzado usado por bancos y gobiernos. Garantiza que documentos almacenados sean ilegibles sin la clave.
Ejemplo: Documentaly AI usa AES-256 para encriptar todos los documentos en reposo.
TLS 1.3
Protocolo de seguridad que encripta datos durante transmisión (cuando subes o descargas documentos).
Ejemplo: Todas las conexiones a Documentaly AI usan TLS 1.3 (HTTPS) para proteger datos en tránsito.
Onboarding
Proceso de capacitación e integración de nuevos empleados. Con IA documental, onboarding es 60-70% más rápido.
Ejemplo: Nuevo empleado pregunta a IA sobre procedimientos, políticas, y casos históricos 24/7, aprendiendo en semanas en lugar de meses.
ROI (Return on Investment)
Retorno sobre inversión. Mide la rentabilidad de una inversión comparando ganancias con costo.
Ejemplo: Si inviertes $500/mes en IA documental y ahorras $26,400/mes en tiempo, tu ROI es 5,180% anual.
CSAT (Customer Satisfaction)
Métrica que mide satisfacción de clientes. En call centers, IA mejora CSAT al proporcionar respuestas más rápidas y precisas.
Ejemplo: Call centers que usan IA documental reportan 25% mejora en CSAT de agentes nuevos.
Due Diligence
Proceso de investigación exhaustiva antes de transacciones empresariales (M&A, inversiones). IA acelera due diligence 50-60%.
Ejemplo: En lugar de 2 semanas revisando 200 contratos manualmente, IA analiza todo en 2 días.
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