Glosario de IA aplicada

Recuperación activa. Forzar al cerebro a reconstruir conocimiento de memoria antes de ver la respuesta.

Architecture Decisión Record. Documento que registra una decisión de arquitectura: contexto, decisión, consecuencias.

Prompt de sistema especializado con identidad, responsabilidades, límites y formato de salida propio. Invocable como subproceso.

Información falsa generada por la IA con apariencia de verdad. Puede inventar datos, URLs, citas y APIs que no existen.

Patrón que pide al modelo razonar paso a paso antes de dar la respuesta final. Mejora análisis y decisiones.

Límite de iteraciones en un pipeline para evitar loops infinitos. Máximo N intentos, luego escala al humano.

Interfaz de Claude que se ejecuta en terminal. Lee/edita archivos, ejecuta comandos, se conecta vía MCP.

Archivo de configuración que define el contexto del proyecto: stack, convenciones, reglas. Lo primero que lee Claude Code.

Cantidad máxima de texto que un modelo puede procesar. De 128K tokens (GPT-4) a 1M tokens (Claude).

Patrón donde un agente coordinador decide qué agentes invocar según el tipo de tarea.

Estructura para peticiones profesionales: Contexto, Objetivo, Restricciones, Tono.

Cyber Threat Intelligence. Inteligencia sobre amenazas: IOCs, actores, campañas, vulnerabilidades.

Esquema Nacional de Seguridad. Marco obligatorio para administración pública española.

Conjunto de pares input/output esperado para medir calidad de un agente. Se ejecuta en CI antes de deploy.

Técnica de prompting que incluye 2-3 ejemplos del resultado esperado antes de la tarea real.

Free Spaced Repetition Scheduler. Algoritmo abierto de repetición espaciada. Calcula dificultad, estabilidad y probabilidad de recuerdo.

Governance, Risk and Compliance. Gobierno, riesgo y cumplimiento normativo.

Human-In-The-Loop. Supervisión humana obligatoria antes de decisiones críticas de la IA.

Script que se ejecuta automáticamente en un evento de Claude Code. PreToolUse (antes), PostToolUse (después). Código 0=permitir, 2=bloquear.

Intercalar conceptos de diferentes módulos en una sesión de repaso. Mejora discriminación y transferencia.

Unidad atómica de conocimiento que puede ser enseñada, practicada y evaluada. Independiente del contenido que la presenta.

Forma concreta de enseñar o evaluar un Knowledge Item: flashcard, escenario, pregunta, ejercicio práctico.

Large Language Model. Modelo de lenguaje grande que predice la siguiente palabra más probable. Ejemplos: GPT-4, Claude, Gemini, DeepSeek.

Nivel de dominio de un concepto. Se mide en 5 dimensiones: reconocimiento, recuerdo, comprensión, aplicación, transferencia.

Model Context Protocol. Estándar abierto que conecta LLMs con herramientas externas (GitHub, bases de datos, browser, APIs).

Secuencia donde la salida de un agente alimenta al siguiente. Permite especialización y verificabilidad.

Instrucción o petición que envías a la IA. La calidad del resultado depende directamente de la calidad del prompt.

Técnica que reutiliza el procesamiento de la parte estática del prompt. Reduce coste hasta 90%.

Instrucciones persistentes que afectan a toda la conversación. Se configura en CLAUDE.md o parámetro system de la API.

Técnica de estudio que distribuye repasos en intervalos crecientes. El algoritmo calcula cuándo repasar para retención óptima.

Row Level Security. Seguridad a nivel de fila en PostgreSQL/Supabase para multi-tenancy.

Archivos compartidos donde los agentes escriben su output. Persiste en disco, no consume tokens de contexto.

Ejecutar modelos de IA en tu propia infraestructura en vez de usar APIs externas. Para soberanía de datos.

Herramienta que expone capacidades a la IA vía el protocolo MCP. Ejemplos: GitHub MCP, PostgreSQL MCP.

Comando reutilizable en Claude Code. Archivo .md en .claude/commands/. Define una tarea, no un rol.

Security Operations Center. Centro de operaciones de seguridad donde se monitorizan y responden amenazas.

Escribir tests primero con IA, implementar después. Ciclo: test rojo, implementa, test verde, refactor.

Unidad de texto que procesa un LLM. Aproximadamente 3/4 de una palabra. Los modelos tienen límite de tokens.

Text-to-Speech. Síntesis de voz desde texto. Herramientas: ElevenLabs, Edge TTS, OpenAI TTS.

Guardar prompts con versión (v1.0, v1.1) en el repo. Permite rollback y A/B testing.

Motor de inferencia para ejecutar LLMs en tu propio servidor. Alternativa a usar APIs de terceros.