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Un estudio de una empresa brasileña Adapta reveló que conceptos como prompt, LLM, tokens y agentes de IA siguen generando confusión entre usuarios frecuentes de herramientas de inteligencia artificial, pese a su uso cotidiano en empresas y centros de estudio.
La investigación analizó las respuestas de 500 profesionales de distintas áreas y midió el nivel de madurez en la adopción de estas tecnologías. Los resultados mostraron que, aunque la inteligencia artificial ya forma parte de la rutina laboral, muchos usuarios no logran explicar con claridad los conceptos que sostienen su funcionamiento.
Prompt, el término que más confunde
El concepto que encabezó la lista de dudas fue prompt. Este término apareció en 12,6% de las respuestas del estudio realizado en 2025.
Un prompt es la instrucción, pregunta o comando que el usuario envía a una herramienta de inteligencia artificial para guiar su respuesta. A partir de ese texto, el sistema interpreta la tarea solicitada. Puede ser generar contenido, analizar datos o resolver un problema específico.
La claridad del prompt influye directamente en la calidad del resultado. Instrucciones vagas suelen producir respuestas genéricas. Por esa razón, el dominio de este concepto resulta clave en entornos laborales y académicos.
Machine learning y redes neurales
Otros términos que generan confusión corresponden a la base técnica de la inteligencia artificial. Entre ellos destaca machine learning, o aprendizaje de máquina.
Este campo permite que los sistemas identifiquen patrones a partir de grandes volúmenes de datos sin programación paso a paso. Dentro de esta área se encuentra el deep learning, una técnica más avanzada basada en redes neurales artificiales.
Las redes neurales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano. En el estudio, este término apareció en 3,27% de las menciones. Conceptos como algoritmo, deep learning y redes neurales sumaron más de 9% de las respuestas, lo que evidenció vacíos en la comprensión de los fundamentos de la inteligencia artificial.
Tokens, embeddings y LLM
En el funcionamiento interno de estas herramientas surgen términos como token, embedding y LLM.
Los tokens son unidades mínimas de texto. Pueden representar palabras completas, sílabas o fragmentos. Los modelos utilizan estos elementos para procesar y generar lenguaje.
Los embeddings transforman palabras y conceptos en representaciones numéricas. Este proceso permite que la inteligencia artificial identifique relaciones de significado entre distintos términos.
Los LLM, o grandes modelos de lenguaje, procesan estos datos. También interpretan el contexto de los comandos y construyen respuestas coherentes. Según el estudio, estos conceptos representaron más de 5% de las dudas reportadas por los usuarios.
Agentes de IA y automatización
Los agentes de IA son sistemas diseñados para ejecutar tareas de forma autónoma o semiautónoma. A diferencia de las herramientas que responden a comandos puntuales, estos agentes pueden realizar acciones continuas y tomar decisiones basadas en datos.
El estudio de Adapta indicó que 92,6% de los profesionales encuestados ya utilizaban agentes de IA en el trabajo. Cerca de seis de cada diez los configuraron para optimizar procesos. Un 34,6% los adaptó a tareas específicas. Además, 28,4% combinó varios agentes o desarrolló soluciones propias, lo que reflejó un mayor nivel de madurez tecnológica.
Otros términos que generan dudas
El vocabulario de la inteligencia artificial sigue en expansión. El estudio identificó confusión en conceptos como aprendizaje por refuerzo, automación y alucinación de IA.
El aprendizaje por refuerzo entrena sistemas mediante prueba y error para mejorar su desempeño. La automación aplica estas capacidades a procesos cotidianos.
La alucinación de IA describe situaciones en las que el sistema genera información incorrecta o inventada. Este fenómeno subraya la necesidad de supervisión humana y verificación de los contenidos producidos.
*La creación de este contenido contó con la asistencia de inteligencia artificial. La fuente de esta información es de un medio del Grupo de Diarios América (GDA) y revisada por un editor para asegurar su precisión. El contenido no se generó automáticamente.
