Cinco vocabularios. Una misma cabeza.
Definiciones claras y ejemplos prácticos de los conceptos que uso a diario en dirección, código, comercial, operaciones e inteligencia artificial. Pensados para que entiendas, no para que parezca complicado.
Lo que más interesa
Interfaz que permite a dos aplicaciones comunicarse entre sí mediante peticiones estructuradas, sin necesidad de conocer su funcionamiento interno.
Conjunto de métricas de Google que miden la experiencia real del usuario en una web — carga, interactividad y estabilidad visual. Factor de ranking desde 2021.
Persona o empresa que ha mostrado interés en lo que vendes y nos ha dejado al menos un dato de contacto, pero todavía no es cliente.
Flujo real de dinero que entra y sale de la empresa en un periodo. Mide liquidez efectiva, no beneficio contable. Una empresa puede ganar y a la vez quebrar por falta de cash.
Beneficio operativo bruto de una empresa antes de descontar intereses, impuestos, depreciaciones y amortizaciones. Mide rentabilidad operativa pura.
Métrica que mide cuánto rinde una inversión expresada como porcentaje. Se calcula como (Beneficio − Inversión) ÷ Inversión × 100.
Recién añadidos
Algoritmo que calcula cómo cada parámetro de una red neuronal debe modificarse para reducir el error, propagando los gradientes desde la salida hacia atrás a través de las capas.
Técnica de prompting que pide al modelo razonar paso a paso antes de dar la respuesta final, mejorando significativamente su rendimiento en problemas que requieren multi-step reasoning.
Cantidad máxima de tokens que un modelo de lenguaje puede procesar a la vez en una sola petición, incluyendo prompt, contexto recuperado, historial de conversación y respuesta.
Técnica que entrena un modelo pequeño (alumno) para imitar el comportamiento de un modelo grande (profesor), preservando gran parte de su calidad con una fracción del coste.
Algoritmo de alineamiento que optimiza un modelo directamente sobre preferencias humanas (respuesta A es mejor que B) sin necesidad de entrenar un reward model intermedio.
Modelo de IA entrenado con datos masivos y diseñado para servir de base general sobre la que construir aplicaciones específicas mediante prompting, fine-tuning o RAG.