Manual práctico de uso de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en los distintos sectores de consumo

– Algoritmo: Conjunto de instrucciones que permiten a una máquina resolver un problema o tomar decisiones. En IA, los algoritmos “aprenden” a partir de datos.

– Aprendizaje automático (Machine Learning): Rama de la IA que permite a los sistemas mejorar su rendimiento sin ser programados explícitamente, mediante el análisis de grandes volúmenes de información.

– Big Data: Conjunto masivo de datos generados continuamente por personas y dispositivos, que requieren herramientas avanzadas de procesamiento.

– Deep Learning: Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para procesar datos de forma similar al cerebro humano.

– Economía del dato: Modelo económico que se basa en el valor y uso de la información como recurso productivo clave.

– Gobernanza de la IA: Conjunto de políticas, leyes y prácticas éticas destinadas a garantizar el uso responsable y justo de la inteligencia artificial.

– IA generativa: Tecnología capaz de crear nuevos contenidos —texto, imágenes, música o código— a partir de patrones aprendidos en grandes bases de datos.

– Sesgo algorítmico: Distorsión en los resultados de un sistema de IA causada por datos incompletos o prejuicios implícitos en el diseño del modelo.

– Transparencia algorítmica: Principio que exige que las decisiones de la IA sean comprensibles y explicables para los usuarios y reguladores.