Marketing Glosario ejecutivo de inteligencia artificial: los términos clave que todo directivo debe dominar De AGI a cadena de pensamiento: un marco de referencia para líderes que toman decisiones en entornos donde la IA ya opera Redaccion NEO · 4/7/2026 En reuniones de producto, consejos de administración y presentaciones de inversión, términos como LLMs, RAG, RLHF o agentes de IA aparecen con frecuencia creciente, y la incapacidad de interpretarlos correctamente puede derivar en decisiones estratégicas mal fundamentadas.
Este glosario ofrece definiciones precisas de los conceptos de IA con mayor presencia en entornos empresariales, dirigido a quienes desarrollan, invierten o supervisan la adopción de estas tecnologías. AGI: el horizonte que aún no tiene coordenadas precisas Inteligencia Artificial General (AGI) es uno de los términos más citados y menos acotados del sector.
Sam Altman, CEO de OpenAI, la describe como "el equivalente de un humano promedio que podrías contratar como compañero de trabajo".
OpenAI la define formalmente como "sistemas altamente autónomos que superan a los humanos en la mayoría de los trabajos económicamente valiosos", mientras que Google DeepMind la conceptualiza como "IA que es al menos tan capaz como los humanos en la mayoría de las tareas cognitivas".
La divergencia entre estas definiciones no es menor: implica que distintas organizaciones pueden declarar haber alcanzado la AGI con criterios incompatibles entre sí, lo que tiene consecuencias directas para la evaluación de riesgos regulatorios y competitivos.
Agentes de IA: más allá del chatbot Un agente de IA es un sistema autónomo capaz de ejecutar tareas complejas en nombre del usuario, interactuando con múltiples plataformas y servicios sin intervención humana continua.
A diferencia de un chatbot conversacional, un agente puede gestionar presentaciones de gastos, realizar reservaciones, escribir y mantener código, o coordinar flujos de trabajo entre sistemas distintos. Para el CTO, esto implica evaluar la arquitectura de integración y los permisos de acceso que estos agentes requerirán.
Para el CEO y CMO, la pregunta relevante es qué procesos de negocio pueden delegarse de forma segura y medible a estos sistemas. Puntos finales de API: la infraestructura invisible de la automatización Los puntos finales de API funcionan como interfaces programáticas que permiten a una aplicación ejecutar acciones dentro de otra sin intervención manual.
Son el mecanismo que hace posible que un agente de IA controle servicios de terceros, extraiga datos o active procesos en cadena. La m
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