Conceptos clave de la IA · Lo esencial que un directivo debe saber¶
Kit del alumno · 1 página · el vocabulario mínimo para entender (y dirigir) cualquier conversación sobre IA
Cómo funciona¶
- IA generativa / LLM (modelo de lenguaje) — Un sistema entrenado con cantidades enormes de texto que genera la continuación más plausible de lo que le das. No «busca» respuestas: las redacta. Por eso brilla creando borradores y por eso puede equivocarse con seguridad aparente.
- Prompt — La instrucción que le das. La calidad de la salida depende de la calidad de la instrucción: es tu herramienta de dirección (fórmula del curso: Rol + Contexto + Tarea + Restricciones + Formato).
- Ventana de contexto (y tokens) — La «memoria de trabajo» de una conversación: todo lo que la IA tiene delante en ese momento, medido en tokens (trozos de palabra). Si la conversación se alarga mucho, lo antiguo se pierde: para documentos largos, mejor empezar chat nuevo y pegar lo relevante.
- Alucinación — Cuando la IA afirma con total confianza algo falso (una cifra, una cita, una ley). No es un fallo raro: es consecuencia de cómo funciona. Antídotos: darle los datos («basándote solo en el texto de abajo…»), pedir fuentes y verificar todo lo que vaya a firmarse.
- Few-shot (enseñar con ejemplos) — Darle 2–3 muestras del resultado que quieres antes de pedirle el tuyo. La técnica con mejor relación esfuerzo/resultado que existe.
Cómo se usa¶
- Chat vs. agente — El chat responde y tú mueves la respuesta (oráculo). Un agente actúa: lee tus archivos, ejecuta tareas, se conecta a tus sistemas — con tus permisos. Claude Code, Codex y Gemini CLI son agentes.
- Conectores y MCP — Los enchufes que unen la IA con tu correo, calendario o CRM. MCP es el estándar abierto (el «USB-C de la IA») que hace que cualquier sistema pueda conectarse a cualquier agente.
- Skill · Gem · GPT · Proyecto — El mismo concepto en los tres ecosistemas: instrucciones fijas que se aplican siempre (tu formato de acta, tu asesor de finanzas). Se escriben una vez y se cumplen en cada uso.
- Vibe coding y Artifacts/Canvas — Crear software describiéndolo en tu idioma: tú haces de gerente de producto, la IA de ingeniero. Artifacts (Claude) y Canvas (Gemini/ChatGPT) lo hacen desde el chat, con enlace compartible.
- Iteración — Nada sale perfecto a la primera y no es un fallo: es el método. Intención → Generación → Depuración asistida → Revisión, y vuelta a empezar.
Cómo se gobierna¶
- Humano en el bucle (HITL) — Toda acción de alto impacto (dinero, borrados, comunicaciones externas, decisiones sobre personas) lleva validación humana antes de ejecutarse. La responsabilidad es siempre de la organización: «lo hizo la IA» no existe.
- Semáforo de datos y planes de empresa — 🟢 público / 🟡 interno (con privacidad configurada) / 🔴 confidencial (nunca en cuentas personales). Para datos de la organización: planes de empresa (Claude for Work, ChatGPT Team/Enterprise, Gemini Workspace), que por contrato no entrenan con tus datos.
Los tres ecosistemas del curso (quién es quién)¶
| Claude (Anthropic) | Gemini (Google) | ChatGPT (OpenAI) | |
|---|---|---|---|
| Chat + construir apps | claude.ai + Artifacts | Gemini + Canvas | ChatGPT + Canvas |
| Instrucciones fijas | Proyectos / Skills | Gems | GPTs |
| Agente en terminal | Claude Code | Gemini CLI | Codex |
| Especialidad propia | Design | NotebookLM (corpus con citas) · imágenes (Nano Banana) | GPT Store |
Tres datos para la sobremesa: el término «vibe coding» lo acuñó Andrej Karpathy el 2/2/2025 (palabra del año 2025 del Collins) · «La IA no te va a quitar el trabajo; te lo quitará alguien que sepa usarla» es del economista Richard Baldwin (Foro Económico Mundial, 2023) · las guías de buenas prácticas de OpenAI, Google y Anthropic coinciden en lo esencial: contexto, ejemplos y instrucciones concretas (resumen con enlaces).