Glosario de inteligencia artificial para empresas: los términos que vas a oír al contratar un agente de IA

Estos son los nombres que reciben los sistemas de inteligencia artificial según el trabajo que hacen en una empresa. Lo que los separa es quién inicia el trabajo y si actúan, o no, dentro de tus sistemas.

Agente de IA: programa que recibe un objetivo, consulta datos, decide qué hacer y ejecuta acciones en otros sistemas sin que nadie le dicte cada paso. Se distingue de un asistente en que actúa, no solo responde. Tipos y ejemplos en agentes IA para empresas.

Empleado IA: un agente de IA con un puesto de trabajo: una función, unos canales, los criterios de la empresa, permisos por acción, registro de lo que hace y una persona a la que escalar. Es el nombre que usa BBUHO para sus agentes; lo explicamos en qué es un empleado IA.

Empleado digital: otro nombre del empleado IA, que pone el acento en que trabaja dentro de los sistemas digitales de la empresa; también se dice trabajador digital o trabajador IA. Ojo: la expresión se usa además para hablar de personas con competencias digitales y de los portales del empleado público. Ver empleado digital con IA.

Empleado virtual: el término viene del asistente que trabajaba en remoto y hoy se usa también para el agente de IA que hace trabajo de oficina. No es una persona en teletrabajo, sino software. Ver empleado virtual con IA.

Asistente de IA: herramienta que responde o redacta cuando una persona se lo pide y le deja a ella el siguiente paso. Es útil para el trabajo individual, pero no recibe trabajo por sí mismo ni actúa en tus sistemas. Comparado en agente IA frente a asistente IA.

Copiloto: asistente de IA integrado dentro de una aplicación, como el procesador de textos, la hoja de cálculo o el correo, que sugiere mientras trabajas. Quien decide y ejecuta sigue siendo la persona.

Chatbot: programa que conversa en una ventana de chat siguiendo un guion o una base de respuestas. Contesta, pero no suele consultar ni modificar tus sistemas. Diferencias en empleado IA frente a chatbot.

RPA (automatización robótica de procesos): software que repite clics y pasos fijos sobre pantallas y datos ordenados. Es rápido mientras nada cambia y se detiene cuando cambia una pantalla o llega un documento distinto. Ver agente IA frente a RPA.

Por dentro, casi todos los agentes de IA usan un modelo de lenguaje. Estos términos explican qué es, qué límites tiene y cómo se adapta a una empresa.

Modelo de lenguaje (LLM): programa entrenado con enormes cantidades de texto para entender y redactar; LLM son las siglas en inglés de «gran modelo de lenguaje». Es el motor de un agente, no el agente entero: sin herramientas, criterios ni permisos, solo conversa. BBUHO combina modelos en la nube, como Claude, Gemini o GPT, con modelos abiertos en local, según la tarea.

Modelo abierto: modelo de lenguaje cuyos pesos, lo que aprendió al entrenarse, se pueden descargar e instalar en un equipo propio, como los de las familias Llama, Qwen, Mistral o Gemma. Su tamaño se mide en parámetros: uno de unos 14.000 millones funciona en local en un ordenador con chip Apple. Rinde bien en tareas acotadas, pero no iguala a los modelos más grandes de la nube.

Prompt: las instrucciones de texto que recibe un modelo de lenguaje: qué papel tiene, qué debe hacer y cómo. En un agente de empresa, el prompt incluye los criterios de decisión, pero lo que el agente puede hacer no debería depender solo de él: los permisos se comprueban fuera del modelo.

Ventana de contexto: la cantidad máxima de texto que un modelo puede tener en cuenta de una vez, sumando instrucciones, documentos y conversación. Se mide en tokens, que son trozos de palabra. Si un documento no cabe, hay que buscar y pasar solo los fragmentos que importan, que es lo que hace el RAG.

Alucinación: cuando un modelo de lenguaje inventa un dato con apariencia convincente, normalmente porque no lo encuentra. Se reduce obligando al agente a responder solo con tus datos y se controla con permisos y registro. Lo tratamos en límites y riesgos de los agentes de IA.

Ajuste fino (fine-tuning): volver a entrenar un modelo con ejemplos propios para que adopte un estilo o domine una tarea concreta. Es más caro y más lento de mantener que darle al modelo tu documentación y tus criterios, que es lo que necesita la mayoría de empresas para empezar.

Embeddings: representación de un texto como una lista de números que recoge su significado, de modo que los textos parecidos quedan cerca. Sirven para buscar por sentido y no por palabras exactas: una consulta sobre «devolver un pedido» encuentra el apartado de «cambios y reembolsos».

Un agente no es solo un modelo: necesita información de tu empresa, memoria de lo que ya hizo y, a veces, compañeros. Estos términos describen esas piezas.

Base de conocimiento: el conjunto de documentos propios que el agente puede consultar: catálogos, tarifas, procedimientos, manuales o preguntas frecuentes. Si está desactualizada, las respuestas también, así que mantenerla al día es trabajo de la empresa. Ver gestión documental con IA.

RAG (generación aumentada por recuperación): técnica por la que el agente busca primero los fragmentos relevantes de tu documentación y se los pasa al modelo para que responda con ellos, en lugar de con lo que recuerda. Reduce las alucinaciones, pero no hace privada una IA: si el modelo está en la nube, esos fragmentos viajan a la nube.

Memoria del agente: lo que el agente conserva entre un caso y el siguiente: qué ha avisado ya, qué está pendiente y en qué estado quedó cada asunto. En bbuho Serie S cada agente tiene su propia memoria, su propio estado y sus propios avisos.

Sistema multiagente: varios agentes de IA que se reparten un trabajo, cada uno con su función, en lugar de un único agente que lo hace todo. En BBUHO se forman equipos de empleados IA con niveles, un coordinador y especialistas, y los agentes están aislados: si uno falla, los demás siguen trabajando.

Orquestación: la coordinación de quién hace qué y en qué orden cuando trabajan varios agentes o herramientas. En la Serie S, los agentes se coordinan a través de la capa operacional, con fuentes de datos compartidas, y no hablándose entre ellos sin control.

Agente de voz: agente de IA que trabaja por teléfono: escucha, entiende lo que dice quien llama, consulta datos y responde con voz. No es una centralita de «pulse 1», sino una conversación con frases normales. Un caso real, en empleado IA para alojamiento turístico.

Recepcionista IA: agente de voz que hace el trabajo de recepción telefónica: contesta, resuelve dudas, consulta reservas o citas y pasa la llamada a una persona cuando hace falta. Cómo atiende una llamada paso a paso, en recepcionista IA.

Dónde se ejecuta el modelo decide quién más procesa tus datos. Son las cuatro expresiones que más se confunden al hablar de privacidad.

IA en la nube: el modelo se ejecuta en los servidores de su proveedor y el agente le envía el texto para que lo procese. Da acceso a los modelos más capaces sin comprar equipos; a cambio, ese proveedor trata tus datos y necesitas con él un contrato de encargo del tratamiento. Comparado en IA local frente a IA en la nube.

IA local (on premise): el modelo se ejecuta en un equipo que está físicamente en tu empresa («on premise» significa «en las instalaciones»), así que el texto que procesa no viaja al centro de datos de otra compañía. A cambio, los modelos son más pequeños y el equipo hay que mantenerlo. Ver IA local para empresas.

Modo híbrido: la combinación de los dos modos. Lo sensible o repetitivo se procesa en local y lo complejo, si lo permites, en un modelo de la nube. En BBUHO se decide tarea por tarea, según la complejidad, la latencia (lo que tarda en llegar la respuesta) y la sensibilidad de los datos.

IA privada: IA en la que la empresa controla quién procesa sus datos. Es un término más amplio que IA local, porque incluye también la nube privada y los planes empresariales que se comprometen a no guardar tus datos ni usarlos para entrenar: privada no siempre significa local. Lo desarrollamos en IA privada para empresas.

Un agente de IA solo es útil si puede leer y escribir donde ya trabaja tu empresa. Estos términos explican cómo se conecta y con qué.

Silo de datos: información encerrada en un sistema o un departamento que no se comparte con el resto: el ERP de administración, la hoja de cálculo de calidad o el WhatsApp de un comercial. Es el punto de partida de las arquitecturas de agentes por tipo de empresa.

Capa operacional: la capa de software entre los sistemas de una empresa y sus agentes de IA. Conecta los silos sin sustituirlos, traduce sus datos a entidades comunes (cliente, pedido, incidencia), detecta qué cambia y fija qué puede hacer cada agente. Ver capa operacional inteligente.

API: la puerta documentada por la que dos programas intercambian datos sin que nadie copie y pegue. Si tu CRM o tu ERP tiene API, un agente puede consultarlo y actuar en él con permisos concretos.

Conector: la pieza que une un agente con un sistema concreto. Lee y escribe por la API del sistema o, si no la tiene, por encima: a través del correo, de ficheros o de la pantalla. Un conector bien hecho no sustituye el sistema ni migra sus datos.

MCP (Model Context Protocol): estándar abierto, presentado por Anthropic en 2024, para conectar aplicaciones de IA con herramientas y fuentes de datos de una forma común. Es una manera más de construir conectores; lo que sigue importando es qué permisos tiene cada conexión y qué queda registrado.

ERP: el programa de gestión de la empresa: pedidos, compras, almacén, facturación y contabilidad. Un agente de IA trabaja sobre el ERP que ya tienes y no lo sustituye. La implantación por procesos sobre el ERP la explica ICRONO en agentes de IA para ERP.

CRM: el programa donde se gestionan clientes y contactos comerciales: fichas, historial y oportunidades. Un empleado IA lo usa para reconocer a quien escribe o llama y para anotar cada contacto. Ver atención al cliente con IA.

PMS: el programa de gestión de un hotel o de unos apartamentos turísticos: reservas, huéspedes, estancias y tarifas. Una recepcionista IA conectada al PMS localiza una reserva por su localizador. Ver empleado IA para hoteles y apartamentos.

WhatsApp Business API: la vía oficial de Meta (Cloud API) para que un programa lea y envíe los mensajes de WhatsApp de una empresa. Tiene reglas propias: una ventana de atención de 24 horas desde el último mensaje del cliente y plantillas aprobadas por Meta para escribir primero. Ver agente IA para WhatsApp Business.

Extracción de documentos (OCR): el OCR, reconocimiento óptico de caracteres, convierte la imagen de un documento en texto. La extracción con IA va un paso más allá: entiende qué es cada dato (proveedor, fecha, importe) aunque cambie el formato del documento. Ver gestión documental con IA.

Estos términos responden a la pregunta que más importa al delegar trabajo en una IA: quién decide qué y cómo se comprueba después.

Nivel de autonomía: cuánto puede hacer un agente sin preguntar, fijado acción por acción. En BBUHO hay tres niveles: ejecuta solo, ejecuta y avisa, o propone y espera aprobación; la empresa los decide y los puede cambiar. Ver cómo trabaja un empleado IA.

Humano en el bucle: diseño en el que una persona revisa o aprueba ciertas decisiones antes de que se ejecuten; en inglés, «human in the loop». No significa revisarlo todo: se reserva para lo que compromete dinero o reputación, o no tiene vuelta atrás.

Transferencia en caliente: pasar una llamada a una persona sin colgar y contándole antes de qué va, para que quien llama no tenga que repetir nada. Es lo contrario de pasar la llamada a ciegas. Ver recepcionista IA.

Trazabilidad: poder reconstruir después qué hizo un sistema y por qué. En un empleado IA de BBUHO, cada actuación deja registro de qué vio, qué decidió y qué hizo, con fecha; es lo que permite corregir un criterio cuando algo sale mal.

Permisos: lo que un agente puede leer, escribir y decidir en cada sistema. La regla prudente es darle el mínimo necesario: si un agente solo contesta consultas, no necesita poder borrar fichas del CRM.

RGPD: el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea, que regula cómo se tratan los datos personales. Usar IA no cambia sus reglas: hace falta base legal, informar a las personas y, si un proveedor trata los datos por ti, un contrato de encargo. Los empleados IA de BBUHO están diseñados para cumplir el RGPD.

Reglamento europeo de inteligencia artificial: la norma de la Unión Europea (Reglamento 2024/1689, conocido en inglés como AI Act) que clasifica los sistemas de IA según su riesgo y fija obligaciones para quien los desarrolla y para quien los usa. Entre ellas, que las personas sepan que hablan con una IA cuando no resulte evidente. Sus obligaciones se aplican de forma escalonada.

Los nombres propios de BBUHO, definidos con el mismo criterio que el resto: qué es cada cosa y qué no es. Los agentes son los mismos en las dos series; cambia si llevan producto físico o no.

bbuho Serie S: el equipo de agentes de IA de BBUHO en forma de software, que se instala en local sobre un ordenador de tu empresa y con el que hablas por WhatsApp o Telegram. Cada agente se ocupa de un área y trabaja en cuatro capas (sensores, reflejos, cerebro y voz); no es un aparato. Ver bbuho Serie S.

bbuho ONE Serie P: los mismos agentes con producto físico, una unidad con cámara y audio para tener presencia en la oficina: ven, escuchan y hablan. Gira 360° en horizontal y 116° en vertical, tiene audio bidireccional, detección de personas y movimiento y modos de privacidad. Es opcional: casi todo se hace con la Serie S.