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Mi Atelier Virtual

Café virtual

AnatomIA

Un recorrido interactivo para explorar conceptos de IA y reflexionar sobre cómo la usamos.

AnatomIA

Mi mapa para entender la IA

Una persona interpreta desde lo que vive. Un modelo de lenguaje relaciona datos con patrones aprendidos para generar una respuesta.

Elige una pestaña para explorar cada parte.

¿Qué ve la IA?

¿Qué ves tú?

Antes de seguir, observa la escena durante unos segundos.

Una mujer sale de una casa con fachada clara, puerta de madera, ventana y plantas, iluminada por luz cálida.

Las etiquetas son ejemplos predefinidos. Este experimento no analiza la imagen en tiempo real.

¿Qué nos aconseja SofIA?

Un consejo para usar la IA sin dejar de pensar por tu cuenta.

SofIA

SofIA · creada con IA, guiada por el criterio humano.

Dos maneras de responder a una pregunta

AspectoPersonaEsquema de un cerebro humano con conexiones y un detalle ampliado de neuronas y sinapsis.IAModelo de lenguajeRed artificial con nodos, capas y un flujo de entrada y salida de datos.
Qué recibeSentidos, cuerpo y entorno.Datos e instrucciones de la tarea.
En qué se apoyaMemoria, emociones y contexto vivido.Patrones del entrenamiento y contexto disponible.
Cómo respondeInterpreta desde su experiencia.Genera una respuesta a partir de patrones y probabilidades.
Quién decideValora la respuesta y asume las consecuencias.Su resultado requiere valoración humana.

Comparación simplificada. Una red artificial no reproduce la experiencia de una persona.

De la pregunta a la respuesta

  1. Qué necesitamos obtener.

  2. Cómo formulamos la petición.

  3. Qué información ponemos a disposición.

  4. Qué instrucciones reutilizamos para esta tarea.

  5. Qué sistema procesa la información.

  6. Qué acciones puede realizar.

  7. Cómo accede a otros recursos.

  8. Qué resultado genera y qué puede fallar.

  9. Qué comprobamos antes de utilizarlo.

La ruta se adapta a la tarea. Las herramientas y conexiones son opcionales, y pueden aportar contexto antes o durante la generación.

Dónde sigue entrando la persona

El criterio no se automatiza.

Intención
Definir para qué hacemos la pregunta.
Contexto
Aportar lo que falta y situar la respuesta.
Interpretación
Dar sentido a la respuesta desde la experiencia y el contexto.
Revisión
Contrastar datos, fuentes y supuestos.
Decisión
Elegir qué utilizar y qué descartar.
Responsabilidad
Responder por cómo aplicamos el resultado.

Qué es un token

Una unidad con la que un modelo procesa el texto. Puede ser una palabra, parte de una palabra o un signo.

Para seguir explorando

Cuándo se activa una acción

Hooks

Una acción configurada que se dispara cuando ocurre un evento del flujo, por ejemplo antes o después de utilizar una herramienta.

Para qué sirve

Vincular una comprobación o un aviso a un momento concreto del proceso.

Qué conviene revisar

Su funcionamiento depende del entorno y de la configuración. Hay que entender qué acción ejecuta y revisar su resultado.

Ejemplo

Después de editar un archivo, ejecutar una comprobación de formato.

Hooks · Claude Code ↗

Cómo se conecta y consulta

Conector

El puente que permite acceder a una aplicación o fuente de datos.

Para qué sirve

Conectar una carpeta de documentos para consultar archivos.

Qué conviene vigilar

Revisar los permisos: qué puede leer, modificar o enviar.

Ejemplos

Una carpeta de archivos accesible mediante un conector.

Cómo le hablamos

Token

Una unidad con la que un modelo procesa el texto. Puede ser una palabra, parte de una palabra o un signo.

Para qué sirve

Medir la cantidad de texto que procesa o genera el modelo.

Qué conviene vigilar

Una palabra no equivale siempre a un token. El reparto depende del modelo y del idioma.

Ejemplos

Una palabra larga puede ocupar varios tokens. También se procesan signos de puntuación.

Documentación de OpenAI ↗

Cómo le hablamos

Prompt

La instrucción que damos a un modelo para orientar su respuesta.

Para qué sirve

Definir la tarea, el objetivo, el tono o el formato.

Qué conviene vigilar

Un buen prompt no garantiza una buena respuesta. El contexto y la comprobación también cuentan.

Lo pruebo en Prompt Control →

Ejemplo

«Resume este informe en cinco puntos.»

Cómo le hablamos

Contexto

La información que recibe la IA para entender la situación.

Para qué sirve

Dar al modelo los elementos necesarios para responder de forma más pertinente.

Qué conviene vigilar

Un contexto incompleto, demasiado largo o erróneo puede orientar la respuesta en la dirección equivocada.

Ejemplo

Un correo de una clienta y las condiciones de su pedido.

Cómo le enseñamos

Skill

Un conjunto de instrucciones especializadas que podemos reutilizar.

Para qué sirve

Indicar a la IA cómo realizar un tipo de tarea de forma coherente.

Qué conviene vigilar

Una skill guía el comportamiento, pero no sustituye al modelo ni al criterio humano.

Ejemplo

Una guía reutilizable para preparar resúmenes con una estructura fija.

Quién responde

IA

El término general para sistemas capaces de realizar algunas tareas asociadas a la inteligencia humana.

Para qué sirve

Analizar, predecir, generar, clasificar o automatizar, según el sistema utilizado.

Qué conviene vigilar

Las IA no funcionan todas de la misma manera ni tienen las mismas capacidades.

Ejemplo

Un sistema que identifica objetos en fotografías.

Quién responde

LLM

Un LLM es un tipo de modelo centrado en comprender y generar lenguaje. LLM describe una categoría, no una marca.

Ejemplos

La familia GPT es un ejemplo de modelos de lenguaje. ChatGPT es la aplicación desde la que interactuamos con modelos.

Documentación de OpenAI ↗

Para qué sirve

Comprender y generar lenguaje, resumir, reformular, analizar o conversar.

Qué conviene vigilar

Produce una respuesta plausible según su funcionamiento, que no siempre coincide con la verdad.

Quién responde

Modelo

Un sistema entrenado para producir resultados a partir de datos. Un LLM es un tipo de modelo.

Ejemplos

GPT-6.1 Sol es un modelo concreto disponible en ChatGPT Work y Codex. Un modelo que clasifica imágenes también es un modelo, pero no necesariamente un LLM.

Documentación de OpenAI ↗

Para qué sirve

Interpretar la información recibida y producir una predicción o una respuesta.

Qué conviene vigilar

Los modelos no tienen las mismas capacidades, precisión ni límites.

Quién responde

IA local

Una IA que funciona en nuestro propio equipo o servidor.

Para qué sirve

Tratar datos sin tener que enviarlos necesariamente a un servicio externo.

Qué conviene vigilar

La privacidad no implica sencillez. Hay que gestionar el equipo, el mantenimiento y la seguridad.

Ejemplo

Un modelo instalado y ejecutado en un portátil.

Cómo actúa

Agente

Un sistema capaz de encadenar acciones para alcanzar un objetivo.

Para qué sirve

Planificar, utilizar herramientas, consultar información y ejecutar varios pasos.

Qué conviene vigilar

Cuanta más autonomía le damos, más importantes son los límites y los controles.

Lo exploro en Human in the Loop →

Ejemplo

Buscar un archivo, preparar un borrador y esperar tu validación.

Cómo actúa

Workflow

Secuencia de pasos para completar una tarea. Puede ser manual, parcialmente automatizada o automática.

Para qué sirve

Estructurar un proceso y automatizar algunas acciones repetitivas.

Qué conviene vigilar

Automatizar un mal proceso no lo mejora.

Ejemplo

Recibir un formulario, clasificar la solicitud y avisar a una persona.

Cómo actúa

Tool

Una función que la IA puede utilizar para actuar más allá de la conversación.

Para qué sirve

Buscar, calcular, leer un archivo, enviar información o activar una acción.

Qué conviene vigilar

Hay que controlar qué puede hacer y a qué datos puede acceder.

Ejemplo

Una calculadora que obtiene el total de varias cifras.

Cómo se conecta y consulta

API

Una interfaz que permite comunicarse a dos programas.

Para qué sirve

Intercambiar datos o activar funciones entre distintas aplicaciones.

Qué conviene vigilar

Los permisos, los datos que se intercambian y la seguridad de los accesos.

Ejemplo

Una aplicación consulta a otra el estado de un pedido.

Cómo se conecta y consulta

MCP

Un protocolo que estandariza la conexión entre una IA, herramientas y fuentes de datos.

Para qué sirve

Conectar distintos sistemas sin crear cada integración desde cero.

Qué conviene vigilar

La conexión debe estar controlada. Quién accede a qué, cuándo y con qué permisos.

Ejemplo

Un servidor ofrece herramientas para consultar archivos mediante MCP.

Cómo se conecta y consulta

RAG

Un método que busca información antes de generar la respuesta.

Para qué sirve

Hacer que la IA responda a partir de documentos o conocimientos específicos.

Qué conviene vigilar

Si la información recuperada es incorrecta o incompleta, la respuesta también puede serlo.

Lo exploro en Research Flow →

Ejemplo

Buscar fragmentos de un documento para apoyar una respuesta.

Qué obtenemos

Resultado

Lo que produce el sistema al final del proceso.

Para qué sirve

Texto, análisis, recomendación, archivo, decisión intermedia o acción.

Qué conviene vigilar

Un resultado bien redactado no es necesariamente correcto.

Ejemplo

Un resumen con los puntos principales de un informe.

Qué obtenemos

Hallucination

Cuando la IA genera información plausible, pero falsa o inventada.

Para qué sirve

No es una función. Es un riesgo que conviene conocer.

Qué conviene vigilar

Cuanto más importante sea la información, más necesario es comprobar las fuentes.

Lo exploro en AI Quality Check →

Ejemplo

Una referencia bibliográfica inventada que parece auténtica.

Criterio humano

Guardrails

Las reglas y los controles que delimitan lo que puede hacer la IA.

Para qué sirve

Limitar acciones, accesos o determinados comportamientos del sistema.

Qué conviene vigilar

Reducen los riesgos, pero nunca los eliminan por completo.

Ejemplo

Pedir autorización antes de enviar un correo.

Criterio humano

Human in the loop

Una persona interviene en un momento clave del proceso.

Para qué sirve

Comprobar, corregir, decidir o autorizar una decisión antes de que produzca sus efectos.

Qué conviene vigilar

La persona debe intervenir donde su criterio aporte valor.

Lo exploro en Human in the Loop →

Ejemplo

Revisar un borrador y aprobarlo antes de que se envíe.

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