.svg)
La inteligencia artificial (IA) está transformando progresivamente el panorama profesional, y los directores de información (CIO) están a la vanguardia de la dirección de esta evolución. La IA generativa, en particular, está ganando cada vez más interés, especialmente dentro del ecosistema de Microsoft 365, donde herramientas basadas en IA como Copilot y Azure OpenAI prometen mejorar la productividad y simplificar la gestión de datos. Sin embargo, para dominar estas nuevas tecnologías es necesario comprender el vocabulario y los conceptos subyacentes. Este glosario pretende ayudar a los CIO y a sus equipos proporcionándoles los conocimientos esenciales para navegar por el complejo mundo de la IA generativa.
1. Terminología general de la IA
Inteligencia Artificial (IA): La simulación de la inteligencia humana por máquinas, a menudo mediante algoritmos y redes neuronales.
Aprendizaje automático: Un subconjunto de la IA que permite a los sistemas aprender y mejorar sin ser programados explícitamente.
Aprendizaje profundo: Método de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para analizar datos a través de múltiples capas.
Modelo: Conjunto de algoritmos y estructuras utilizados para procesar datos y generar predicciones o resultados.
Red neuronal artificial (RNA): Un modelo de IA inspirado en el cerebro humano, utilizado para procesar información compleja.
Datos de entrenamiento: Conjunto de datos utilizado para enseñar a un modelo a realizar predicciones o clasificaciones.
2. Tecnologías y modelos de IA generativa
Modelo lingüístico: Algoritmo capaz de generar textos coherentes a partir de grandes cantidades de datos textuales.
GPT (Generative Pre-trained Transformer): Familia de modelos lingüísticos utilizados para generar texto de forma autónoma, como GPT-4.
Transformador: Una arquitectura de IA utilizada principalmente en modelos de procesamiento del lenguaje natural, eficiente para tareas secuenciales.
Aumento de datos: Técnica utilizada para aumentar el tamaño de un conjunto de datos mediante la creación de nuevos datos artificiales a partir de datos existentes.
Estimulación: Técnica en la que se dan instrucciones de texto a un modelo para generar una respuesta específica.
Ajuste: Proceso de adaptación de un modelo de IA preentrenado a una tarea específica mediante el perfeccionamiento de sus parámetros con un conjunto de datos específico.
3. Servicios y herramientas de IA de Microsoft
Azure OpenAI: servicio en la nube de Microsoft que proporciona acceso a los modelos de OpenAI, como GPT-4, en un entorno seguro, con integración directa en los datos de la empresa.
Azure Machine Learning: Una plataforma de Microsoft para crear, entrenar y desplegar modelos de IA a escala, permitiendo una gestión completa del ciclo de vida de la IA.
Servicios cognitivos: Conjunto de API de Microsoft Azure que añaden funcionalidades de IA a las aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes, la traducción de textos o el análisis de sentimientos.
Microsoft Power Automate: Una herramienta de automatización de flujos de trabajo que utiliza IA para automatizar tareas dentro de Microsoft 365, SharePoint y otros servicios.
Power BI con IA: Una plataforma de análisis de datos que integra capacidades de IA para análisis predictivos y automatizados.
Copiloto Microsoft: Una función integrada en Word, Excel y Teams que utiliza IA generativa para ayudar a los usuarios en la creación de contenidos, la redacción de informes o el análisis de datos.