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Diccionario Data & IA

Una guía sencilla y práctica para entender términos habituales en proyectos de datos, inteligencia artificial, analítica de negocio, low-code y automatización.

Explora los conceptos más relevantes de cada área para comprender mejor las tecnologías que están transformando la forma de trabajar, analizar información y desarrollar soluciones digitales.

Conceptos más consultados como Power BI, machine learning, prompt, ETL o Low-Code_

Data & Analytics

Data Analytics

Proceso de analizar e interpretar datos para extraer conclusiones útiles, identificar patrones y apoyar la toma de decisiones.

Business Intelligence

Conjunto de herramientas, metodologías y procesos que permiten transformar datos en informes, cuadros de mando e indicadores para facilitar la toma de decisiones.

KPI

Indicador clave de rendimiento que permite medir el avance o resultado de un proceso, área o iniciativa. En Data y BI, los KPIs son esenciales para construir cuadros de mando útiles.

Dashboard

Panel visual que muestra indicadores, gráficos y métricas clave para analizar el estado de un proceso, área o negocio.

Power BI

Herramienta de Business Intelligence de Microsoft que permite conectar datos, crear informes visuales y desarrollar dashboards interactivos para analizar información de negocio.

Data Engineering

ETL

Proceso de extracción, transformación y carga de datos desde diferentes fuentes hacia un sistema de análisis o almacenamiento. Es una parte clave en proyectos de Data Engineering y Business Intelligence.

Pipeline de datos

Ver “Data Pipeline”.

Data Lake

Repositorio que permite almacenar grandes volúmenes de datos en distintos formatos, estructurados o no estructurados, para su posterior análisis, procesamiento o uso en modelos.

Gobierno del dato

Conjunto de políticas, procesos y responsabilidades que garantizan que los datos se gestionan de forma segura, fiable, accesible y útil dentro de una organización.

Calidad del dato

Grado en el que los datos son correctos, completos, consistentes y útiles para análisis, reporting, modelos de IA o toma de decisiones.

Inteligencia Artificial

Tecnología que permite crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren capacidades humanas, como analizar información, reconocer patrones, generar contenido o tomar decisiones.

IA generativa

Tipo de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo, como texto, imágenes, código, audio o respuestas conversacionales, a partir de instrucciones o datos de entrada.

Prompt

Instrucción o entrada que se proporciona a un sistema de inteligencia artificial para obtener una respuesta, contenido o acción concreta.

Modelo de IA

Sistema entrenado con datos para reconocer patrones, clasificar información, generar respuestas, hacer predicciones o apoyar decisiones.

Agente de IA

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Machine Learning

Rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender a partir de datos para hacer predicciones, clasificaciones, recomendaciones o detección de patrones.

Algoritmo

Conjunto de instrucciones o reglas que permite resolver un problema o realizar una tarea. En Data e IA, los algoritmos se utilizan para analizar datos, detectar patrones, clasificar información o generar predicciones.

Modelo predictivo

Modelo que utiliza datos históricos o actuales para estimar resultados futuros, como riesgo, demanda, probabilidad de abandono o evolución de un indicador.

Árbol de decisión

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Overfitting

También llamado sobreajuste, ocurre cuando un modelo aprende demasiado los detalles del conjunto de entrenamiento y pierde capacidad para generalizar ante datos nuevos.

Low-Code

Enfoque de desarrollo que permite crear aplicaciones y automatizaciones con menos código tradicional, acelerando la creación de soluciones digitales.

No-Code

Enfoque de creación de aplicaciones, automatizaciones o flujos digitales sin escribir código, mediante interfaces visuales y componentes preconfigurados.

OutSystems

Plataforma Low-Code orientada al desarrollo rápido de aplicaciones empresariales, automatización de procesos e integración de sistemas.

Power Platform

Conjunto de herramientas de Microsoft para crear aplicaciones, automatizar procesos, analizar datos y desarrollar soluciones empresariales con enfoque Low-Code.

Citizen Developer

Perfil que crea aplicaciones o automatizaciones mediante plataformas Low-Code o No-Code, sin necesidad de desarrollar todo el código de forma tradicional.

Diccionario completo en Data, IA y Low-Code de la A a la Z_

A B C D E F G H I J K L M N Ñ O P Q R S T U V W X Y Z

A

Algoritmo Conjunto de instrucciones o reglas que permite resolver un problema o realizar una tarea. En Data e IA, los algoritmos se utilizan para analizar datos, detectar patrones, clasificar información o generar predicciones.

Aprendizaje automático Rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento sin estar programados explícitamente para cada tarea.

Aprendizaje automático supervisado Técnica de machine learning en la que el modelo aprende a partir de datos etiquetados. Es decir, durante el entrenamiento se conocen las respuestas correctas y el sistema ajusta sus predicciones a partir de esos ejemplos.

Aprendizaje automático no supervisado Técnica de machine learning en la que el modelo analiza datos sin etiquetas previas para descubrir patrones, agrupaciones o relaciones ocultas.

Aprendizaje por refuerzo Rama del machine learning en la que un agente aprende a tomar decisiones mediante prueba y error, recibiendo recompensas o penalizaciones según sus acciones.

Aprendizaje profundo También conocido como Deep Learning, es una técnica avanzada de inteligencia artificial basada en redes neuronales que permite analizar grandes volúmenes de datos y resolver tareas complejas como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje o generación de contenido.

Automatización de procesos Uso de tecnología para ejecutar tareas repetitivas o flujos de trabajo con menor intervención manual, mejorando la eficiencia, la trazabilidad y la productividad.

B

Business Intelligence Conjunto de herramientas, metodologías y procesos que permiten transformar datos en informes, cuadros de mando e indicadores para facilitar la toma de decisiones.

C

Calidad del dato Grado en el que los datos son correctos, completos, consistentes y útiles para análisis, reporting, modelos de IA o toma de decisiones.

Caso de uso Aplicación concreta de una tecnología para resolver una necesidad o reto específico dentro de un proceso, equipo u organización.

ChatGPT Herramienta de inteligencia artificial generativa basada en modelos de lenguaje, capaz de generar texto, responder preguntas, resumir información, crear contenidos o asistir en tareas profesionales.

Citizen Developer Perfil que crea aplicaciones o automatizaciones mediante plataformas Low-Code o No-Code, sin necesidad de desarrollar todo el código de forma tradicional.

Clasificación Técnica de aprendizaje automático supervisado en la que un modelo asigna datos a categorías previamente definidas. Por ejemplo, clasificar correos como “spam” o “no spam”, o identificar si una solicitud pertenece a un tipo de incidencia concreto.

Clustering Técnica de aprendizaje automático no supervisado que agrupa datos similares entre sí. Se utiliza para identificar patrones, segmentar clientes, detectar comportamientos o analizar conjuntos de datos sin categorías previas.

Copilot Asistente de inteligencia artificial integrado en herramientas de Microsoft que ayuda a generar contenido, resumir información, automatizar tareas o trabajar con datos dentro del entorno de productividad.

Correlación Relación estadística entre dos variables. Cuando ambas aumentan o disminuyen juntas existe correlación positiva; cuando una aumenta mientras la otra disminuye, se habla de correlación negativa.

D

Dashboard Panel visual que muestra indicadores, gráficos y métricas clave para analizar el estado de un proceso, área o negocio.

Data Analytics Proceso de analizar e interpretar datos para extraer conclusiones útiles, identificar patrones y apoyar la toma de decisiones.

Data Engineering Disciplina centrada en preparar, transformar, integrar y organizar datos para que puedan ser utilizados de forma fiable en análisis, reporting, inteligencia artificial o sistemas de negocio.

Data Lake Repositorio que permite almacenar grandes volúmenes de datos en distintos formatos, estructurados o no estructurados, para su posterior análisis, procesamiento o uso en modelos.

Data Mining Proceso de exploración y análisis de grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, relaciones o información útil que pueda apoyar decisiones de negocio.

Data Pipeline Flujo de procesos que permite mover, transformar y preparar datos desde diferentes fuentes hasta un destino final, como un data warehouse, un dashboard o un modelo de IA.

Deep Learning Ver “Aprendizaje profundo”.

DevOps Conjunto de prácticas que integra desarrollo y operaciones para planificar, construir, probar y desplegar software de forma más ágil y fiable. En entornos tecnológicos, ayuda a mejorar la colaboración, la automatización y la entrega continua.

E

EDA El análisis exploratorio de datos es una fase inicial del trabajo con datos que permite resumir, visualizar y comprender un conjunto de datos antes de crear modelos o tomar decisiones analíticas.

Embedding Representación numérica de información, como texto o imágenes, que permite a los modelos comparar similitudes, recuperar contenido relacionado o trabajar con búsqueda semántica. OpenAI define los embeddings como representaciones que miden la relación entre cadenas de texto.

ETL Proceso de extracción, transformación y carga de datos desde diferentes fuentes hacia un sistema de análisis o almacenamiento. Es una parte clave en proyectos de Data Engineering y Business Intelligence.

F

Fine-tuning Técnica de entrenamiento que permite adaptar un modelo previamente entrenado a una tarea, dominio o conjunto de datos específico, sin necesidad de construir un modelo desde cero.

Forecasting Técnica de análisis predictivo que utiliza datos históricos para estimar valores futuros, como demanda, ventas, consumo, incidencias o evolución de indicadores.

G

Gobierno de la IA Conjunto de normas, controles y responsabilidades que permiten usar sistemas de inteligencia artificial de forma segura, ética, trazable y alineada con los objetivos de una organización.

Gobierno del dato Conjunto de políticas, procesos y responsabilidades que garantizan que los datos se gestionan de forma segura, fiable, accesible y útil dentro de una organización.

I

IA generativa Tipo de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo, como texto, imágenes, código, audio o respuestas conversacionales, a partir de instrucciones o datos de entrada.

Inferencia Proceso mediante el cual un modelo de IA aplica lo aprendido durante su entrenamiento para analizar nuevos datos, generar una respuesta, realizar una predicción o tomar una decisión.

Inteligencia Artificial Tecnología que permite crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren capacidades humanas, como analizar información, reconocer patrones, generar contenido o tomar decisiones.

K

KPI Indicador clave de rendimiento que permite medir el avance o resultado de un proceso, área o iniciativa. En Data y BI, los KPIs son esenciales para construir cuadros de mando útiles.

L

Low-Code Enfoque de desarrollo que permite crear aplicaciones y automatizaciones con menos código tradicional, acelerando la creación de soluciones digitales.

M

Machine Learning Rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender a partir de datos para hacer predicciones, clasificaciones, recomendaciones o detección de patrones.

MLOps Conjunto de prácticas que combina machine learning, operaciones y automatización para desplegar, monitorizar y mantener modelos de IA en entornos reales de producción.

Model Context Protocol Protocolo abierto que permite conectar aplicaciones de IA con herramientas, datos y sistemas externos de forma estandarizada. Su objetivo es facilitar que los asistentes de IA accedan a contexto relevante y realicen acciones en diferentes entornos.

Modelo de IA Sistema entrenado con datos para reconocer patrones, clasificar información, generar respuestas, hacer predicciones o apoyar decisiones.

Modelo de lenguaje Modelo de inteligencia artificial entrenado para comprender, generar o transformar lenguaje natural. Es la base de muchas herramientas de IA generativa.

Modelo predictivo Modelo que utiliza datos históricos o actuales para estimar resultados futuros, como riesgo, demanda, probabilidad de abandono o evolución de un indicador.

N

No-Code Enfoque de creación de aplicaciones, automatizaciones o flujos digitales sin escribir código, mediante interfaces visuales y componentes preconfigurados.

O

OLAP Procesamiento analítico en línea. Tecnología utilizada para analizar grandes volúmenes de datos desde diferentes dimensiones, especialmente en contextos de Business Intelligence.

OLTP Procesamiento de transacciones en línea. Sistema orientado a gestionar operaciones transaccionales rápidas y frecuentes, como compras, registros, pagos o movimientos de inventario.

Outliers También llamados valores atípicos, son datos que se alejan de forma significativa del patrón general. Pueden indicar errores, comportamientos inusuales o información relevante que requiere análisis adicional.

OutSystems Plataforma Low-Code orientada al desarrollo rápido de aplicaciones empresariales, automatización de procesos e integración de sistemas.

Overfitting También llamado sobreajuste, ocurre cuando un modelo aprende demasiado los detalles del conjunto de entrenamiento y pierde capacidad para generalizar ante datos nuevos.

P

Pipeline de datos Ver “Data Pipeline”.

Power BI Herramienta de Business Intelligence de Microsoft que permite conectar datos, crear informes visuales y desarrollar dashboards interactivos para analizar información de negocio.

Power Platform Conjunto de herramientas de Microsoft para crear aplicaciones, automatizar procesos, analizar datos y desarrollar soluciones empresariales con enfoque Low-Code.

Prompt Instrucción o entrada que se proporciona a un sistema de inteligencia artificial para obtener una respuesta, contenido o acción concreta.

Q

Query Consulta o solicitud de información a una base de datos, sistema o modelo. En datos, una query permite recuperar información específica; en IA puede utilizarse para extraer o generar respuestas a partir de información disponible.

R

RAG Retrieval-Augmented Generation. Técnica que combina generación de texto con recuperación de información externa para que un modelo de IA pueda responder utilizando fuentes o documentos relevantes.

Red neuronal Modelo inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, formado por capas de nodos que procesan información y permiten resolver tareas como clasificación, predicción o generación de contenido.

S

Sesgo algorítmico Error sistemático en un sistema de inteligencia artificial que puede generar resultados injustos, discriminatorios o poco representativos debido a los datos, supuestos o decisiones incorporadas durante su diseño.

SQL Lenguaje de consulta estructurada utilizado para gestionar, consultar y manipular datos en bases de datos relacionales.

T

Token Error sistemático en un sistema de inteligencia artificial que puede generar resultados injustos, discriminatorios o poco representativos debido a los datos, supuestos o decisiones incorporadas durante su diseño.

U

Underfitting También llamado subajuste, ocurre cuando un modelo es demasiado simple o no recibe suficiente información para aprender correctamente los patrones de los datos.

V

Varianza Medida estadística que indica cuánto se dispersan los valores de un conjunto de datos respecto a su media. Una varianza alta indica mayor dispersión.

Vibe coding Forma de programación asistida por inteligencia artificial en la que la persona describe lo que quiere construir en lenguaje natural y la IA genera, modifica o propone código para avanzar en el desarrollo.