{ "titulo": "Glosario sobre IA y Derecho — The Legal Letters", "url": "https://glosario.thelegaletters.com", "licencia": "CC BY 4.0", "generado": "2026-09-29", "terminos": [ { "termino": "Adulación algorítmica", "alias": "Sycophancy", "slug": "adulacion-algoritmica", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "riesgos" ], "relacionados": [ "aprendizaje-reforzado-con-retroalimentacion-humana", "tecnicas-subliminales", "alucinacion", "practicas-prohibidas" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-26", "extracto": "Tendencia de un modelo de lenguaje a buscar la aprobación de quien le escribe antes que acertar: dar la razón a opiniones erróneas, cambiar una respuesta correcta cuando el usuario la discute, halagar en vez de corregir." }, { "termino": "Agente de IA", "alias": "AI agent", "slug": "agente-de-ia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "ria" ], "relacionados": [ "ia-agentica", "sistema-de-ia", "model-context-protocol", "responsable-del-despliegue", "intervencion-humana-significativa" ], "enlazado_desde": [ "ia-ofensiva", "navegador-con-ia" ], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Sistema de IA que no se limita a devolver un resultado, sino que planifica y ejecuta por sí mismo una secuencia de acciones sobre herramientas y servicios externos —navegar, leer correo, invocar una API, contratar— para alcanzar un objetivo que se le ha encargado." }, { "termino": "AI Gyms", "alias": "Gimnasios de IA", "slug": "ai-gyms", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "riesgos" ], "relacionados": [ "reinforcement-learning", "modelo-de-ia-de-uso-general" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Son entornos simulados y controlados (normalmente clones de apps o servicios) en los que agentes de IA practican tareas de inicio a fin con refuerzos/feedback (Reinforcement Learning), así como validadores automáticos y humanos que miden su desempeño y seguridad." }, { "termino": "AI washing", "alias": "lavado de imagen con IA", "slug": "ai-washing", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "cultura", "riesgos" ], "relacionados": [ "sistema-de-ia", "inteligencia-artificial" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Práctica de marketing engañosa consistente en exagerar o directamente inventar la presencia de inteligencia artificial en un producto o servicio para presentarlo como más avanzado o innovador de lo que realmente es." }, { "termino": "Ajuste fino", "alias": "Fine-tuning", "slug": "ajuste-fino", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "datos" ], "relacionados": [ "aprendizaje-por-transferencia", "datos-de-entrenamiento", "proveedor-posterior" ], "enlazado_desde": [ "alineacion" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Segunda fase del entrenamiento de un modelo: sobre un modelo ya preentrenado con un corpus general y costoso, se realiza un entrenamiento adicional con un conjunto de datos mucho más pequeño y específico para especializarlo en una tarea, un dominio o un estilo." }, { "termino": "Alfabetización en materia de IA", "alias": "AI literacy", "slug": "alfabetizacion-en-materia-de-ia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "ria", "proveedor", "responsable-del-despliegue", "chief-ai-officer" ], "enlazado_desde": [ "plataforma-unica-de-informacion" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), se refiere al conjunto de capacidades, conocimientos y comprensión que permiten a proveedores, responsables del despliegue y otras personas afectadas tomar decisiones informadas en relación con los sistemas de IA, así como comprender las…" }, { "termino": "Alineación", "alias": "Alignment", "slug": "alineacion", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "riesgos" ], "relacionados": [ "desalineacion", "aprendizaje-reforzado-con-retroalimentacion-humana", "ajuste-fino", "riesgo-sistemico" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-29", "extracto": "Conjunto de técnicas —y, a la vez, objetivo de investigación— con que se busca que un modelo de IA persiga efectivamente las intenciones, preferencias y valores de quienes lo desarrollan y lo usan, y no otros distintos." }, { "termino": "Alucinación", "alias": "Hallucination", "slug": "alucinacion", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "riesgos" ], "relacionados": [ "llm-o-large-language-model", "retrieval-augmented-generation", "ia-generativa", "adulacion-algoritmica", "ia-en-la-actividad-jurisdiccional" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Respuesta de un modelo generativo que resulta fluida, verosímil y sintácticamente correcta, pero falsa: datos inventados, citas inexistentes, sentencias que nunca se dictaron." }, { "termino": "Anonimato de un modelo de IA", "alias": "Estatuto del modelo o model anonymity", "slug": "anonimato-de-los-modelos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos", "tecnico" ], "relacionados": [ "memorizacion", "ataques-de-reidentificacion", "medios-razonablemente-utilizables", "modelo-de-ia-de-uso-general" ], "enlazado_desde": [ "datos-sinteticos", "tecnologias-de-mejora-de-la-privacidad" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Cuestión previa a cualquier análisis de protección de datos sobre un modelo entrenado con datos personales: si del propio modelo pueden extraerse esos datos, el RGPD se aplica al modelo; si no, el modelo es anónimo y queda fuera." }, { "termino": "Anotación de datos", "alias": "Etiquetado o data annotation", "slug": "anotacion-de-datos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos", "tecnico" ], "relacionados": [ "datos-de-entrenamiento", "gobernanza-de-datos", "sesgo" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Proceso de añadir a cada dato la etiqueta que el modelo debe aprender a predecir: marcar en una grabación quién habla, señalar en una imagen la posición de una persona y si está de pie o tendida, asociar a un análisis de sangre el diagnóstico que emitió un médico." }, { "termino": "Aprendizaje automático", "alias": "machine learning o ML", "slug": "aprendizaje-automatico", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "sistema-de-ia", "datos-de-entrenamiento", "aprendizaje-por-transferencia", "aprendizaje-federado" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según la Agencia Española de Protección de Datos en “Adecuación al RGPD de tratamientos que incorporan Inteligencia Artificial." }, { "termino": "Aprendizaje federado", "alias": "Federated learning o FL", "slug": "aprendizaje-federado", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "datos" ], "relacionados": [ "tecnologias-de-mejora-de-la-privacidad", "aprendizaje-automatico", "responsable-del-tratamiento" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Modalidad de aprendizaje automático en la que varias fuentes de datos —dispositivos o servidores— colaboran para entrenar un modelo compartido manteniendo los datos descentralizados: en lugar de enviar los datos originales a un servidor central, cada fuente entrena localmente con los suyos y solo comparte…" }, { "termino": "Aprendizaje por transferencia", "alias": "Transfer learning", "slug": "aprendizaje-por-transferencia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "ajuste-fino", "aprendizaje-automatico", "open-weights" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Técnica que reutiliza un modelo entrenado para una tarea como punto de partida para otra distinta, aprovechando las representaciones que ya aprendió." }, { "termino": "Aprendizaje reforzado con retroalimentación humana", "alias": "", "slug": "aprendizaje-reforzado-con-retroalimentacion-humana", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "datos" ], "relacionados": [ "reinforcement-learning", "llm-o-large-language-model", "adulacion-algoritmica", "alineacion" ], "enlazado_desde": [ "reward-hacking" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "El Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), formalizado por OpenAI en el paper de InstructGPT (2022), es una técnica que combina aprendizaje por refuerzo con evaluaciones humanas de la salida (respuesta) del modelo para alinear su comportamiento con valores deseados." }, { "termino": "Ataques de reidentificación", "alias": "Inferencia de pertenencia, inversión de modelo o reconstrucción", "slug": "ataques-de-reidentificacion", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "datos" ], "relacionados": [ "anonimato-de-los-modelos", "memorizacion", "ciberseguridad" ], "enlazado_desde": [ "medios-razonablemente-utilizables" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Familia de técnicas que buscan recuperar datos personales a partir de un modelo ya entrenado, y que la CNIL exige ensayar antes de afirmar que un modelo es anónimo." }, { "termino": "Autoridad de vigilancia del mercado", "alias": "Market surveillance authority o MSA", "slug": "autoridad-de-vigilancia-del-mercado", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "oficina-de-ia", "autoridades-de-derechos-fundamentales", "persona-afectada", "espacio-controlado-de-pruebas-para-la-ia" ], "enlazado_desde": [ "espacio-de-pruebas-a-escala-de-la-union", "incidente-grave", "recuperacion-de-un-sistema-de-ia", "regimen-de-garantia-del-cumplimiento-de-la-oficina-de-ia", "retirada-de-un-sistema-de-ia" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el artículo 3.26 del Reglamento (UE) 2024/1689, la autoridad nacional que lleva a cabo las actividades y adopta las medidas previstas en el Reglamento (UE) 2019/1020." }, { "termino": "Autoridades de derechos fundamentales", "alias": "FRAB o Fundamental Rights Authorities and Bodies", "slug": "autoridades-de-derechos-fundamentales", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "autoridad-de-vigilancia-del-mercado", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "persona-afectada" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Autoridades u organismos públicos nacionales encargados de supervisar o hacer respetar las obligaciones del Derecho de la Unión en materia de protección de los derechos fundamentales, incluido el derecho a la no discriminación." }, { "termino": "Bienestar del modelo", "alias": "Model welfare", "slug": "bienestar-del-modelo", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "cultura", "gobernanza" ], "relacionados": [ "superinteligencia", "depreciacion-de-modelos", "p-doom", "open-weights" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Línea de trabajo que se pregunta si los sistemas de IA avanzados pueden llegar a merecer alguna consideración moral y qué medidas de bajo coste cabría adoptar mientras la pregunta siga abierta." }, { "termino": "Calidad de los datos", "alias": "Data quality", "slug": "calidad-de-los-datos", 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"Ciberseguridad", "alias": "Cybersecurity", "slug": "ciberseguridad", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "envenenamiento-de-datos", "ejemplos-adversarios", "solidez", "ataques-de-reidentificacion", "ia-ofensiva" ], "enlazado_desde": [ "precision" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Tercero de los requisitos del artículo 15 del Reglamento (UE) 2024/1689, cuyo apartado 5 lo formula así: los sistemas de IA de alto riesgo serán resistentes a los intentos de terceros no autorizados de alterar su uso, sus resultados de salida o su funcionamiento aprovechando las vulnerabilidades del sistema." }, { "termino": "Ciclo de vida de un sistema de IA", "alias": "AI lifecycle", "slug": "ciclo-de-vida-del-sistema-de-ia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "gobernanza", "tecnico" ], "relacionados": [ "fase-de-desarrollo", "sistema-de-gestion-de-riesgos", "vigilancia-poscomercializacion" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Sucesión de etapas por las que pasa un sistema de IA desde su concepción hasta su retirada: definición del problema, obtención y preparación de los datos, entrenamiento, validación y prueba, evaluación, despliegue, explotación y seguimiento, reentrenamiento y, finalmente, retirada." }, { "termino": "Cláusula de anterioridad", "alias": "Grandfathering o sistemas heredados", "slug": "clausula-de-anterioridad", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "modificacion-sustancial", "ria" ], "enlazado_desde": [ "depreciacion-de-modelos" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Regla que exime de una norma nueva a lo que ya existía cuando entró en vigor." }, { "termino": "Cláusula de experimentación", "alias": "Experimentation clause", "slug": "clausula-de-experimentacion", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "gobernanza", "ria" ], "relacionados": [ "espacio-controlado-de-pruebas-para-la-ia", "espacio-de-pruebas-a-escala-de-la-union", "pruebas-en-condiciones-reales", "ria" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-14", "extracto": "Disposición legal que permite a las autoridades encargadas de aplicar y hacer cumplir una norma ejercer, caso por caso, cierto margen de flexibilidad en relación con la prueba de tecnologías, productos, servicios o enfoques innovadores." }, { "termino": "Código de buenas prácticas", "alias": "Code of Practice", "slug": "codigo-de-buenas-practicas", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "oficina-de-ia", "contenido-sintetico", "marca-de-agua", "normas-armonizadas" ], "enlazado_desde": [ "consejo-de-ia", "modelo-de-ia-de-uso-general", "umbral-de-capacidad-critica" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Instrumento voluntario, elaborado con la industria, que concreta cómo cumplir determinadas obligaciones del Reglamento (UE) 2024/1689." }, { "termino": "Colapso del modelo", "alias": "Model collapse", "slug": "colapso-del-modelo", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "datos" ], "relacionados": [ "datos-sinteticos", "datos-de-entrenamiento", "calidad-de-los-datos", "sobreaprendizaje", "memorizacion" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Degradación progresiva que sufre un modelo generativo cuando se entrena, generación tras generación, con contenido producido por modelos anteriores en lugar de con datos originales: las colas de la distribución desaparecen primero, la diversidad de las salidas se estrecha y el resultado acaba alejándose de la…" }, { "termino": "Colusión algorítmica", "alias": "Algorithmic collusion", "slug": "colusion-algoritmica", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "riesgos", "gobernanza" ], "relacionados": [ "decisiones-automatizadas", "elaboracion-de-perfiles", "responsable-del-despliegue", "sesgo" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Alineamiento de precios o de condiciones comerciales entre competidores producido a través de algoritmos, ya sea porque varias empresas emplean el mismo servicio de fijación de precios que agrega sus datos, ya sea porque sistemas autónomos convergen en un equilibrio supracompetitivo sin acuerdo expreso entre las…" }, { "termino": "Componente de seguridad", "alias": "", "slug": "componente-de-seguridad", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria" ], "relacionados": [ "sistema-de-ia", "riesgo", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo" ], "enlazado_desde": [ "proteccion-equivalente-anexo-i" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en un componente de un producto o un sistema de IA que cumple una función de seguridad para dicho producto o sistema de IA, o cuyo fallo o defecto de funcionamiento pone en peligro la salud y la seguridad de las personas o los bienes." }, { "termino": "Conclusiones preliminares", "alias": "Preliminary findings", "slug": "conclusiones-preliminares", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "regimen-de-garantia-del-cumplimiento-de-la-oficina-de-ia", "evaluacion-de-modelos-de-ia-de-uso-general", "oficina-de-ia", "modelo-de-ia-de-uso-general" ], "enlazado_desde": [ "motor-de-busqueda-en-linea-de-muy-gran-tamano" ], "actualizado": "2026-08-17", "extracto": "Acto por el que la Comisión comunica a un proveedor de un modelo de IA de uso general los cargos que le imputa antes de multarlo, dándole la oportunidad de ser oído (artículo 101.2 del Reglamento (UE) 2024/1689)." }, { "termino": "Consejo de IA", "alias": "Consejo Europeo de Inteligencia Artificial o AI Board", "slug": "consejo-de-ia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "oficina-de-ia", "ria", "codigo-de-buenas-practicas" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Órgano creado por el artículo 65 del Reglamento (UE) 2024/1689, compuesto por un representante de cada Estado miembro, que asesora y asiste a la Comisión y a los Estados en la aplicación coherente y eficaz del Reglamento." }, { "termino": "Conservación de registros", "alias": "Archivos de registro o logs", "slug": "conservacion-de-registros", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "documentacion-tecnica", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "vigilancia-poscomercializacion" ], "enlazado_desde": [ "incidente-grave" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Requisito del artículo 12 del Reglamento (UE) 2024/1689: los sistemas de IA de alto riesgo deben permitir técnicamente el registro automático de acontecimientos —los llamados archivos de registro o logs— a lo largo de todo su ciclo de vida, con un nivel de trazabilidad adecuado a la finalidad prevista." }, { "termino": "Contenido íntimo sintético no consentido", "alias": "Desnudos falsos o NCII", "slug": "contenido-intimo-sintetico", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "practicas-prohibidas", "ultrafalsificacion", "contenido-sintetico", "persona-afectada" ], "enlazado_desde": [ "material-de-abuso-sexual-infantil-sintetico" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Imágenes, vídeos o audios realistas generados o manipulados por IA que muestran las partes íntimas de una persona identificable, o a esa persona participando en actividades sexualmente explícitas, sin su consentimiento." }, { "termino": "Contenido sintético", "alias": "Synthetic content", "slug": "contenido-sintetico", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "ultrafalsificacion", "marca-de-agua", "ia-generativa", "contenido-intimo-sintetico" ], "enlazado_desde": [ "codigo-de-buenas-practicas", "material-de-abuso-sexual-infantil-sintetico", "sistema-de-ia-de-uso-general" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Contenido de audio, imagen, vídeo o texto generado o manipulado artificialmente por un sistema de IA, en contraposición al producido directamente por una persona." }, { "termino": "Context Window", "alias": "token", "slug": "context-window", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "token", "llm-o-large-language-model", "ingenieria-de-contexto" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-26", "extracto": "El contexto de ventana o “Context Window (Token)”, según IBM, consiste en los tokens que un sistema de IA, por ejemplo ChatGPT, puede procesar o recordar como datos de entrada cuando le pedimos algo." }, { "termino": "Controles de exportación", "alias": "Export controls", "slug": "controles-de-exportacion", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "gobernanza", "riesgos" ], "relacionados": [ "umbral-de-capacidad-critica", "open-weights", "modelo-de-ia-de-uso-general", "ia-soberana" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Régimen administrativo que somete a autorización previa la salida del territorio de determinados productos, programas y tecnologías por su posible uso militar o contrario a la seguridad." }, { "termino": "Corrección de sesgos con categorías especiales de datos", "alias": "Excepción del artículo 4 bis del RIA", "slug": "tratamiento-de-categorias-especiales-para-corregir-sesgos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "datos" ], "relacionados": [ "sesgo", "gobernanza-de-datos", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "responsable-del-despliegue" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Excepción del artículo 4 bis del Reglamento de IA, insertado por el Reglamento (UE) 2026/1744, que permite tratar excepcionalmente categorías especiales de datos personales —origen racial, salud, orientación sexual— en la medida en que sea estrictamente necesario para detectar y corregir sesgos en sistemas de IA." }, { "termino": "Datos biométricos", "alias": "Verificación biométrica o biometric data", "slug": "datos-biometricos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "biometria", "datos" 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"extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consisten en los datos usados para proporcionar una evaluación independiente del sistema de IA, con el fin de confirmar el funcionamiento previsto de dicho sistema antes de su introducción en el mercado o su puesta en servicio." }, { "termino": "Datos de validación", "alias": "", "slug": "datos-de-validacion", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "datos" ], "relacionados": [ "datos-de-entrenamiento", "datos-de-prueba", "sobreaprendizaje" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en los datos usados para proporcionar una evaluación del sistema de IA entrenado y adaptar sus parámetros no entrenables y su proceso de aprendizaje para, entre otras cosas, evitar el subajuste o el" }, { "termino": "Datos judiciales", "alias": "Judicial data", "slug": "datos-judiciales", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "justicia", "datos" ], "relacionados": [ "ia-en-la-actividad-jurisdiccional", "fuentes-abiertas", "decisiones-automatizadas", "ia-generativa" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-17", "extracto": "Toda información incorporada a los procesos y actuaciones a la que los jueces y magistrados tengan acceso en el ejercicio de la actividad jurisdiccional; así los define el ordinal tercero de la Instrucción 2/2026 del Consejo General del Poder Judicial, aprobada el 28 de enero de 2026 y aplicable desde su…" }, { "termino": "Datos sintéticos", "alias": "Synthetic data", "slug": "datos-sinteticos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos", "tecnico" ], "relacionados": [ "tecnologias-de-mejora-de-la-privacidad", "anonimato-de-los-modelos", "datos-de-entrenamiento" ], "enlazado_desde": [ "colapso-del-modelo" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Datos artificiales generados por un modelo entrenado con un conjunto de datos de origen, del que imitan las características y la estructura." }, { "termino": "Decisiones automatizadas", "alias": "Automated decision-making o ADM", "slug": "decisiones-automatizadas", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos", "gobernanza" ], "relacionados": [ "elaboracion-de-perfiles", "intervencion-humana-significativa", "explicabilidad", "persona-afectada", "ia-en-la-actividad-jurisdiccional" ], "enlazado_desde": [ "colusion-algoritmica", "datos-judiciales", "gestion-algoritmica", "sesgo-de-automatizacion" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "El artículo 22 del Reglamento (UE) 2016/679 reconoce a todo interesado el derecho a no ser objeto de una decisión basada únicamente en el tratamiento automatizado, incluida la elaboración de perfiles, que produzca efectos jurídicos en él o le afecte significativamente de modo similar." }, { "termino": "DeepSeek", "alias": "", "slug": "deepseek", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "cultura", "tecnico" ], "relacionados": [ "llm-o-large-language-model", "open-weights", "distillation", "jevons-paradox" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd." }, { "termino": "Depreciación de modelos", "alias": "Model deprecation", "slug": "depreciacion-de-modelos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "gobernanza", "riesgos" ], "relacionados": [ "retirada-de-un-sistema-de-ia", "clausula-de-anterioridad", "bienestar-del-modelo", "open-weights", "instrucciones-de-uso" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Decisión comercial del proveedor de dejar de servir un modelo determinado, normalmente con un preaviso y redirigiendo las peticiones a un sucesor." }, { "termino": "Desalineación", "alias": "Misalignment", "slug": "desalineacion", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "riesgos", "tecnico" ], "relacionados": [ "sandbagging", "incidente-grave", "supervision-humana", "umbral-de-capacidad-critica", "equipo-rojo" ], "enlazado_desde": [ "alineacion", "reward-hacking" ], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Divergencia entre lo que un modelo persigue efectivamente y lo que sus desarrolladores o usuarios pretendían que persiguiera." }, { "termino": "Distillation", "alias": "Destilación", "slug": "distillation", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "llm-o-large-language-model", "deepseek" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Proceso por el que los conocimientos de un modelo fundacional (“Profesor”) se transfieren a uno más pequeño en desarrollo (“Estudiante”) conservando la mayor parte de su precisión, pero reduciendo parámetros y coste de inferencia; la técnica fue formulada por Hinton, Vinyals y Dean (2015)." }, { "termino": "Distribuidor", "alias": "", "slug": "distribuidor", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "actores" ], "relacionados": [ "proveedor", "importador", "operador" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en una persona física o jurídica que forme parte de la cadena de suministro, distinta del proveedor o el importador, que comercialice un sistema de IA en el mercado de la Unión." }, { "termino": "Documentación técnica", "alias": "Technical documentation", "slug": "documentacion-tecnica", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "evaluacion-de-la-conformidad", "conservacion-de-registros" ], "enlazado_desde": [ "pequena-empresa-de-mediana-capitalizacion" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Expediente que demuestra que un sistema de IA de alto riesgo cumple los requisitos del capítulo III, sección 2." }, { "termino": "Ejemplos adversarios", "alias": "Adversarial examples o evasión de modelos", "slug": "ejemplos-adversarios", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "riesgos" ], "relacionados": [ "ciberseguridad", "envenenamiento-de-datos", "prompt-injection", "equipo-rojo" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Entradas manipuladas de forma deliberada, a menudo con alteraciones imperceptibles para una persona, que hacen que un modelo cometa un error." }, { "termino": "Elaboración de perfiles", "alias": "Profiling o perfilado", "slug": "elaboracion-de-perfiles", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos" ], "relacionados": [ "decisiones-automatizadas", "sesgo", "persona-afectada", "gestion-algoritmica" ], "enlazado_desde": [ "colusion-algoritmica", "policia-predictiva", "social-scoring", "verificacion-de-edad" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el artículo 4.4 del Reglamento (UE) 2016/679, toda forma de tratamiento automatizado de datos personales consistente en utilizar datos personales para evaluar determinados aspectos personales de una persona física, en particular para analizar o predecir aspectos relativos a su rendimiento profesional,…" }, { "termino": "Embedding", "alias": "Incrustación", "slug": "embedding", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "llm-o-large-language-model", "retrieval-augmented-generation", "token" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según lo define AWS, las incrustaciones son representaciones numéricas de objetos del mundo real que los sistemas de IA utilizan para comprender dominios de conocimiento complejos, como lo hacen los humanos." }, { "termino": "Enfoque basado en el riesgo", "alias": "Risk-based approach", "slug": "enfoque-basado-en-el-riesgo", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "riesgo", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "practicas-prohibidas" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Técnica regulatoria que gradúa las obligaciones según el daño que un sistema puede causar, en lugar de imponer las mismas reglas a toda la IA." }, { "termino": "Envenenamiento de datos", "alias": "Data poisoning o envenenamiento de modelos", "slug": "envenenamiento-de-datos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "riesgos" ], "relacionados": [ "ciberseguridad", "datos-de-entrenamiento", "ejemplos-adversarios" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Ataque que consiste en contaminar deliberadamente el material con el que se entrena un modelo para alterar su comportamiento posterior." }, { "termino": "Equipo rojo", "alias": "Red teaming", "slug": "equipo-rojo", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "riesgos", "gobernanza" ], "relacionados": [ "ejemplos-adversarios", "riesgo-sistemico", "modelo-de-ia-de-uso-general", "evaluacion-de-modelos-de-ia-de-uso-general", "uplift" ], "enlazado_desde": [ "desalineacion", "ia-ofensiva", "sandbagging", "umbral-de-capacidad-critica" ], "actualizado": "2026-08-31", "extracto": "Ejercicio de prueba en el que un equipo, interno o externo, ataca deliberadamente un modelo o un sistema de IA para forzarle a producir lo que no debería —instrucciones peligrosas, datos memorizados del entrenamiento, contenido ilícito— y dejar constancia de esos fallos antes de que los encuentre un tercero." }, { "termino": "Espacio controlado de pruebas para la IA", "alias": "Sandbox o entorno regulatorio de pruebas", "slug": "espacio-controlado-de-pruebas-para-la-ia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "clausula-de-experimentacion", "ria", "autoridad-de-vigilancia-del-mercado", "fase-de-desarrollo" ], "enlazado_desde": [ "espacio-de-pruebas-a-escala-de-la-union", "pequena-empresa-de-mediana-capitalizacion", "pruebas-en-condiciones-reales" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento (UE) 2024/1689, un marco controlado establecido por una autoridad competente que ofrece a los proveedores y proveedores potenciales de sistemas de IA la posibilidad de desarrollar, entrenar, validar y probar, en condiciones reales cuando proceda, un sistema de IA innovador, con arreglo a un plan…" }, { "termino": "Espacio de pruebas a escala de la Unión", "alias": "Union-level AI sandbox", "slug": "espacio-de-pruebas-a-escala-de-la-union", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "espacio-controlado-de-pruebas-para-la-ia", "oficina-de-ia", "autoridad-de-vigilancia-del-mercado" ], "enlazado_desde": [ "clausula-de-experimentacion" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Espacio controlado de pruebas para la IA que la Oficina de IA puede establecer a escala de la Unión, previsto en el artículo 57.3 bis del Reglamento de IA, insertado por el Reglamento (UE) 2026/1744." }, { "termino": "Evaluación de impacto relativa a los derechos fundamentales", "alias": "EIDF o FRIA", "slug": "evaluacion-de-impacto-derechos-fundamentales", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "responsable-del-despliegue", "persona-afectada", "supervision-humana" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Evaluación que el artículo 27 del Reglamento (UE) 2024/1689 impone antes de desplegar determinados sistemas de IA de alto riesgo." }, { "termino": "Evaluación de la conformidad", "alias": "Conformity assessment", "slug": "evaluacion-de-la-conformidad", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "marcado-ce", "normas-armonizadas", "organismo-notificado" ], "enlazado_desde": [ "documentacion-tecnica", "proteccion-equivalente-anexo-i", "sistema-de-gestion-de-la-calidad" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el artículo 3.20 del Reglamento (UE) 2024/1689, el proceso por el que se demuestra si se han cumplido los requisitos del capítulo III, sección 2, en relación con un sistema de IA de alto riesgo." }, { "termino": "Evaluación de modelos de IA de uso general", "alias": "Model evaluation", "slug": "evaluacion-de-modelos-de-ia-de-uso-general", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "modelo-de-ia-de-uso-general", "oficina-de-ia", "riesgo-sistemico", "conclusiones-preliminares" ], "enlazado_desde": [ "equipo-rojo", "ia-de-frontera", "sandbagging", "umbral-de-capacidad-critica", "uplift" ], "actualizado": "2026-08-17", "extracto": "Facultad de la Oficina de IA, previa consulta al Consejo de IA, de examinar directamente un modelo de IA de uso general para comprobar si su proveedor cumple el Reglamento cuando la información recabada no basta, o para investigar riesgos sistémicos a escala de la Unión, en particular a raíz de una alerta…" }, { "termino": "Explicabilidad", "alias": "Interpretabilidad o explainability", "slug": "explicabilidad", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "gobernanza" ], "relacionados": [ "transparencia", "human-in-the-loop", "decisiones-automatizadas" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Conjunto de técnicas que permiten dar cuenta de por qué un modelo ha producido un resultado concreto." }, { "termino": "Fase de desarrollo", "alias": "Fase de despliegue o development phase", "slug": "fase-de-desarrollo", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos", "gobernanza" ], "relacionados": [ "reutilizacion-de-datos", "responsable-del-tratamiento", "ciclo-de-vida-del-sistema-de-ia" ], "enlazado_desde": [ "espacio-controlado-de-pruebas-para-la-ia" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Distinción que la CNIL sitúa en la base de todo su análisis: construir un sistema de IA y usarlo son dos tratamientos de datos personales distintos, cada uno con su finalidad, su base jurídica y, en su caso, su régimen legal." }, { "termino": "Finalidad prevista", "alias": "", "slug": "finalidad-prevista", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria" ], "relacionados": [ "uso-indebido-razonablemente-previsible", "sistema-de-ia" ], "enlazado_desde": [ "modificacion-sustancial" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en el uso para el que un proveedor concibe un sistema de IA, incluidos el contexto y las condiciones de uso concretos, según la información facilitada por el proveedor en las instrucciones de uso, los materiales y las declaraciones de…" }, { "termino": "Fuentes abiertas", "alias": "Open sources", "slug": "fuentes-abiertas", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "justicia", "datos" ], "relacionados": [ "ia-en-la-actividad-jurisdiccional", "datos-judiciales", "web-scraping", "prompt" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-17", "extracto": "Toda información accesible al público en general, sin restricciones legales o técnicas, y que puede ser consultada de manera legítima por cualquier persona; la definición es del ordinal tercero de la Instrucción 2/2026 del Consejo General del Poder Judicial, sobre el uso de sistemas de IA en la actividad…" }, { "termino": "Gestión algorítmica", "alias": "Algorithmic management", "slug": "gestion-algoritmica", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos", "gobernanza" ], "relacionados": [ "decisiones-automatizadas", "elaboracion-de-perfiles", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "responsable-del-despliegue" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-28", "extracto": "Uso de sistemas automatizados para seguir, evaluar o decidir sobre el trabajo de las personas: asignar tareas y turnos, fijar retribuciones variables, medir el rendimiento, cribar candidaturas, promocionar o despedir." }, { "termino": "Gobernanza de datos", "alias": "Gobierno del dato o data governance", "slug": "gobernanza-de-datos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos", "ria" ], "relacionados": [ "datos-de-entrenamiento", "sesgo", "anotacion-de-datos", "calidad-de-los-datos" ], "enlazado_desde": [ "tratamiento-de-categorias-especiales-para-corregir-sesgos" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Conjunto de políticas, procedimientos y controles que garantizan que los datos con los que se entrena, valida y prueba un sistema de IA son adecuados, pertinentes, suficientemente representativos y cumplen los requisitos de calidad y completitud exigidos." }, { "termino": "GPT", "alias": "Generative Pre-trained Transformer", "slug": "gpt", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "llm-o-large-language-model", "transformer" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Un GPT o Transformador Pre-entrenado Generativo es un tipo de LLM o modelo de IA de uso general." }, { "termino": "Human in the loop", "alias": "No exclusividad de la decisión algorítmica", "slug": "human-in-the-loop", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "gobernanza" ], "relacionados": [ "supervision-humana", "intervencion-humana-significativa", "explicabilidad" ], "enlazado_desde": [ "sesgo-de-automatizacion" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Arquitectura en la que una persona interviene dentro del ciclo de decisión del sistema, con capacidad efectiva de controlar, validar o rechazar el resultado automático." }, { "termino": "IA agéntica", "alias": "Agentic AI", "slug": "ia-agentica", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "datos" ], "relacionados": [ "sistema-de-ia", "responsable-del-despliegue", "razonamiento", "model-context-protocol" ], "enlazado_desde": [ "agente-de-ia", "ia-ofensiva", "ingenieria-de-contexto", "navegador-con-ia" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Sistemas de IA que no se limitan a responder preguntas, sino que interactúan de forma autónoma con su entorno digital —navegan, consultan fuentes, invocan herramientas y encadenan pasos— para alcanzar un objetivo encargado por el usuario." }, { "termino": "IA de frontera", "alias": "Frontier AI", "slug": "ia-de-frontera", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "riesgos", "cultura" ], "relacionados": [ "umbral-de-capacidad-critica", "modelo-de-ia-de-uso-general", "riesgo-sistemico", "capacidades-de-gran-impacto", "evaluacion-de-modelos-de-ia-de-uso-general" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Conjunto formado en cada momento por los modelos de propósito general más capaces que existen, y cuyas capacidades peligrosas no se conocen del todo hasta que se prueban." }, { "termino": "IA en la actividad jurisdiccional", "alias": "Uso judicial de la inteligencia artificial", "slug": "ia-en-la-actividad-jurisdiccional", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "justicia", "ria" ], "relacionados": [ "datos-judiciales", "fuentes-abiertas", "decisiones-automatizadas", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo" ], "enlazado_desde": [ "alucinacion" ], "actualizado": "2026-08-17", "extracto": "Utilización por jueces y magistrados de sistemas de IA, incluidas las herramientas generativas, en el ejercicio de las funciones jurisdiccionales." }, { "termino": "IA generativa", "alias": "Inteligencia artificial generativa o GenAI", "slug": "ia-generativa", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "ria" ], "relacionados": [ "contenido-sintetico", "modelo-de-ia-de-uso-general", "alucinacion", "prompt", "vibe-coding" ], "enlazado_desde": [ "datos-judiciales", "motor-de-busqueda-en-linea-de-muy-gran-tamano", "retrieval-augmented-generation" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Sistemas de IA capaces de producir contenido nuevo —texto, imagen, audio, vídeo, código— en lugar de limitarse a clasificar o predecir sobre datos existentes." }, { "termino": "IA ofensiva", "alias": "Offensive AI", "slug": "ia-ofensiva", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "riesgos", "datos" ], "relacionados": [ "agente-de-ia", "ia-agentica", "ciberseguridad", "equipo-rojo" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-21", "extracto": "Empleo de capacidades de inteligencia artificial —generativa y, sobre todo, agéntica— para acelerar, escalar y adaptar técnicas de ciberataque ya conocidas." }, { "termino": "IA soberana", "alias": "Sovereign AI o soberanía tecnológica", "slug": "ia-soberana", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "gobernanza", "cultura" ], "relacionados": [ "residencia-de-datos", "inteligencia-artificial-de-codigo-abierto", "open-weights", "oficina-de-ia" ], "enlazado_desde": [ "controles-de-exportacion" ], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Aspiración de un Estado o de una región a disponer de capacidad propia de IA —modelos, cómputo, datos e infraestructura— sin depender de proveedores extranjeros para funciones que considera críticas." }, { "termino": "Identificación biométrica", "alias": "Biometric identification", "slug": "identificacion-biometrica", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "biometria" ], "relacionados": [ "datos-biometricos", "categorizacion-biometrica", "practicas-prohibidas" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento (UE) 2024/1689, el reconocimiento automatizado de características humanas físicas, fisiológicas o conductuales (como la cara, la voz o la marcha) con el fin de determinar la identidad de una persona, comparando sus datos biométricos con una base de datos de referencia." }, { "termino": "Importador", "alias": "", "slug": "importador", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "actores" ], "relacionados": [ "distribuidor", "proveedor" ], "enlazado_desde": [ "operador" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en una persona física o jurídica ubicada o establecida en la Unión que introduzca en el mercado un sistema de IA que lleve el nombre o la marca de una persona física o jurídica establecida en un tercer país." }, { "termino": "Incidente grave", "alias": "Serious incident", "slug": "incidente-grave", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "vigilancia-poscomercializacion", "autoridad-de-vigilancia-del-mercado", "conservacion-de-registros" ], "enlazado_desde": [ "desalineacion" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el artículo 3.49 del Reglamento (UE) 2024/1689, un incidente o defecto de funcionamiento de un sistema de IA que, directa o indirectamente, tenga alguna de estas consecuencias: el fallecimiento de una persona o un perjuicio grave para su salud; una alteración grave e irreversible de la gestión o el…" }, { "termino": "Ingeniería de contexto", "alias": "Context engineering", "slug": "ingenieria-de-contexto", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "datos" ], "relacionados": [ "prompt", "context-window", "retrieval-augmented-generation", "ia-agentica" ], "enlazado_desde": [ "model-context-protocol" ], "actualizado": "2026-08-26", "extracto": "Conjunto de estrategias para seleccionar y mantener la información —los tokens— que un modelo tiene delante en cada paso de la inferencia, según la definición de Anthropic de 29 de septiembre de 2025 que popularizó el término." }, { "termino": "Instrucciones de uso", "alias": 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cómo generar resultados como predicciones, contenido, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales." }, { "termino": "Inteligencia artificial de código abierto", "alias": "", "slug": "inteligencia-artificial-de-codigo-abierto", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "tecnico" ], "relacionados": [ "open-weights" ], "enlazado_desde": [ "ia-soberana" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según la Open Source Initiative, lo será cualquier modelo de IA que proporcione: 1) Acceso a detalles sobre los datos utilizados para entrenar la IA para que otros puedan comprenderla y recrearla; 2) el código completo utilizado para construir y ejecutar la IA; 3) y las configuraciones y pesos del entrenamiento,…" }, { "termino": "Inteligencia artificial general", "alias": "AGI", "slug": "inteligencia-artificial-general", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "cultura" ], "relacionados": [ "llm-o-large-language-model", "p-doom" ], "enlazado_desde": [ "superinteligencia" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según la obra de Ray Kurzweil, podría hablarse de inteligencia artificial general (AGI en inglés) como de un tipo de inteligencia artificial que iguala o supera las capacidades cognitivas humanas en una amplia gama de tareas cognitivas." }, { "termino": "Intervención humana significativa", "alias": "Meaningful human intervention", "slug": "intervencion-humana-significativa", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos", "gobernanza" ], "relacionados": [ "supervision-humana", "human-in-the-loop", "decisiones-automatizadas", "sesgo-de-automatizacion" ], "enlazado_desde": [ "agente-de-ia", "persona-afectada" ], "actualizado": "2026-09-28", "extracto": "Umbral que debe alcanzar la participación de una persona para que una decisión deje de considerarse «basada únicamente en el tratamiento automatizado» a efectos del artículo 22 del RGPD." }, { "termino": "Jevons Paradox", "alias": "Paradoja de Jevons", "slug": "jevons-paradox", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "cultura" ], "relacionados": [ "deepseek" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Principio económico formulado por W." }, { "termino": "Leyes de escalado", "alias": "", "slug": "leyes-de-escalado", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "parametros", "test-time-compute" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Las “Scaling Laws”, descritas por Kaplan et al." }, { "termino": "Licencia de contenidos", "alias": "Content licensing deal", "slug": "licencia-de-contenidos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "propiedad", "gobernanza" ], "relacionados": [ "mineria-de-textos-y-datos", "uso-legitimo", "datos-de-entrenamiento", "web-scraping" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Acuerdo por el que un titular de derechos —un grupo editorial, una agencia, un archivo audiovisual— autoriza a un proveedor de IA a usar su catálogo para entrenar modelos o para alimentarlos en tiempo real, normalmente a cambio de una contraprestación económica y de condiciones de atribución." }, { "termino": "LLM o Large Language Model", "alias": "gran modelo de lenguaje", "slug": "llm-o-large-language-model", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "transformer", "token", "gpt", "alucinacion", "modelo-de-ia-de-uso-general" ], "enlazado_desde": [ "aprendizaje-reforzado-con-retroalimentacion-humana", "context-window", "deepseek", "distillation", "embedding", "inteligencia-artificial-general", "mixture-of-experts", "parametros", "prompt-injection", "prompt", "razonamiento", "retrieval-augmented-generation", "vibe-coding" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Modelo de IA entrenado con volúmenes masivos de texto para aprender las relaciones estadísticas del lenguaje y generar, a partir de una entrada (prompt), la continuación más probable token a token, según lo describe IBM." }, { "termino": "Marca de agua", "alias": "Watermarking", "slug": "marca-de-agua", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "tecnico" ], "relacionados": [ "contenido-sintetico", "ultrafalsificacion", "codigo-de-buenas-practicas" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Señal imperceptible que se incrusta en el propio contenido generado por una IA —en los píxeles de una imagen, en la onda de audio o en la distribución de los tokens de un texto— para que una máquina pueda después detectar su origen artificial, incluso tras recortes, recompresiones o capturas de pantalla." }, { "termino": "Marcado CE", "alias": "CE marking", "slug": "marcado-ce", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "evaluacion-de-la-conformidad", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "proveedor" ], "enlazado_desde": [ "organismo-notificado" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el artículo 3.24 del Reglamento (UE) 2024/1689, el marcado con el que un proveedor indica que un sistema de IA es conforme con los requisitos del capítulo III, sección 2, y con los demás actos de la legislación de armonización de la Unión que prevean su colocación." }, { "termino": "Material de abuso sexual infantil sintético", "alias": "CSAM generado por IA", "slug": "material-de-abuso-sexual-infantil-sintetico", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "practicas-prohibidas", "contenido-intimo-sintetico", "contenido-sintetico" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Material o espectáculos de abuso sexual de menores, en el sentido del artículo 2, letras c) y e), de la Directiva 2011/93/UE, generados o manipulados por un sistema de IA." }, { "termino": "Medios razonablemente utilizables", "alias": "Means reasonably likely to be used", "slug": "medios-razonablemente-utilizables", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos" ], "relacionados": [ "anonimato-de-los-modelos", "ataques-de-reidentificacion", "tecnologias-de-mejora-de-la-privacidad" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-17", "extracto": "Criterio con el que el Derecho de la Unión decide si un dato está verdaderamente anonimizado." }, { "termino": "Memorización", "alias": "Regurgitación o memorisation", "slug": "memorizacion", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "datos" ], "relacionados": [ "anonimato-de-los-modelos", "sobreaprendizaje", "datos-de-entrenamiento" ], "enlazado_desde": [ "ataques-de-reidentificacion", "colapso-del-modelo", "uso-legitimo", "web-scraping" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Fenómeno por el que un modelo retiene fragmentos literales de sus datos de entrenamiento y puede llegar a reproducirlos en sus salidas." }, { "termino": "Minería de textos y datos", "alias": "Text and data mining o TDM", "slug": "mineria-de-textos-y-datos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "propiedad", "ria" ], "relacionados": [ "web-scraping", "datos-de-entrenamiento", "uso-legitimo", "licencia-de-contenidos", "modelo-de-ia-de-uso-general" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Técnica analítica automatizada dirigida a extraer información de obras y otras prestaciones en formato digital, y el nombre de la excepción de propiedad intelectual que permite reproducirlas para ese fin sin autorización del titular." }, { "termino": "Mixture of Experts (MoE) o “Mezcla de expertos”", "alias": "", "slug": "mixture-of-experts", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "llm-o-large-language-model", "parametros" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Arquitectura en la que varios sub-modelos especializados (“Expertos”) compiten o son seleccionados dinámicamente mediante un router para responder a cada entrada, aumentando la capacidad efectiva sin elevar el coste de inferencia linealmente (explicación técnica de Hugging Face)." }, { "termino": "Model Context Protocol", "alias": "MCP o protocolo de contexto de modelo", "slug": "model-context-protocol", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "datos" ], "relacionados": [ "ia-agentica", "ingenieria-de-contexto", "prompt-injection", "responsable-del-tratamiento" ], "enlazado_desde": [ "agente-de-ia", "subencargado" ], "actualizado": "2026-08-31", "extracto": "Estándar abierto que normaliza cómo una aplicación de IA se conecta a sistemas externos —archivos, bases de datos, buscadores, servicios de terceros— para consultarlos y actuar sobre ellos sin programar una integración a medida para cada uno; su documentación lo compara con un puerto USB-C para aplicaciones de IA." }, { "termino": "Modelo de IA de uso general", "alias": "modelo fundacional o LLM", "slug": "modelo-de-ia-de-uso-general", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria" ], "relacionados": [ "sistema-de-ia-de-uso-general", "riesgo-sistemico", "codigo-de-buenas-practicas", "anonimato-de-los-modelos" ], "enlazado_desde": [ "ai-gyms", "capacidades-de-gran-impacto", "conclusiones-preliminares", "controles-de-exportacion", "equipo-rojo", "evaluacion-de-modelos-de-ia-de-uso-general", "ia-de-frontera", "ia-generativa", "llm-o-large-language-model", "mineria-de-textos-y-datos" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en un modelo de IA, también uno entrenado con un gran volumen de datos utilizando autosupervisión a gran escala, que presenta un grado considerable de generalidad y es capaz de realizar de manera competente una gran variedad de tareas…" }, { "termino": "Modificación sustancial", "alias": "", "slug": "modificacion-sustancial", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria" ], "relacionados": [ "proveedor-posterior", "finalidad-prevista", "clausula-de-anterioridad" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), un cambio en un sistema de IA tras su introducción en el mercado o puesta en servicio que no haya sido previsto o proyectado en la evaluación de la conformidad inicial realizada por el proveedor y a consecuencia del cual se vea afectado el…" }, { "termino": "Motor de búsqueda en línea de muy gran tamaño", "alias": "Very Large Online Search Engine o VLOSE", "slug": "motor-de-busqueda-en-linea-de-muy-gran-tamano", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "gobernanza", "riesgos" ], "relacionados": [ "ia-generativa", "riesgo-sistemico", "ultrafalsificacion", "conclusiones-preliminares" ], "enlazado_desde": [ "verificacion-de-edad" ], "actualizado": "2026-09-07", "extracto": "Motor de búsqueda en línea —servicio que permite al usuario introducir consultas para buscar, en principio, en todos los sitios web y muestra en respuesta resultados en cualquier formato (artículo 3.j)— al que la Comisión designa como de muy gran tamaño por tener un promedio mensual de destinatarios del servicio…" }, { "termino": "Navegador con IA", "alias": "Navegador agéntico o AI browser", "slug": "navegador-con-ia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "riesgos" ], "relacionados": [ "agente-de-ia", "prompt-injection", "ia-agentica", "web-scraping" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Navegador web que incorpora un agente capaz de leer las páginas por el usuario y actuar en ellas —rellenar formularios, iniciar sesión, comprar, moverse entre pestañas— con la sesión y las credenciales de quien lo usa." }, { "termino": "Normas armonizadas", "alias": "Especificaciones comunes o harmonised standards", "slug": "normas-armonizadas", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "evaluacion-de-la-conformidad", "codigo-de-buenas-practicas", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo" ], "enlazado_desde": [ "proteccion-equivalente-anexo-i" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Normas técnicas elaboradas por los organismos europeos de normalización —CEN, CENELEC, ETSI— a petición de la Comisión, cuyas referencias se publican en el Diario Oficial." }, { "termino": "Oficina de IA", "alias": "AI Office", "slug": "oficina-de-ia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "ria", "codigo-de-buenas-practicas", "consejo-de-ia", "autoridad-de-vigilancia-del-mercado" ], "enlazado_desde": [ "conclusiones-preliminares", "espacio-de-pruebas-a-escala-de-la-union", "evaluacion-de-modelos-de-ia-de-uso-general", "ia-soberana", "plataforma-unica-de-informacion", "regimen-de-garantia-del-cumplimiento-de-la-oficina-de-ia" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el artículo 3.47 del Reglamento (UE) 2024/1689, la función de la Comisión consistente en contribuir a la implantación, el seguimiento y la supervisión de los sistemas de IA y los modelos de IA de uso general, y a la gobernanza de la IA prevista en la Decisión de la Comisión de 24 de enero de 2024; el propio…" }, { "termino": "Open Weights", "alias": "Pesos abiertos", "slug": "open-weights", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "inteligencia-artificial-de-codigo-abierto", "parametros", "aprendizaje-por-transferencia" ], "enlazado_desde": [ "bienestar-del-modelo", "controles-de-exportacion", "deepseek", "depreciacion-de-modelos", "ia-soberana" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Publicación de los parámetros numéricos (“Pesos”) finales de un modelo, normalmente bajo licencia abierta, lo que permite su ejecución, afinado (fine-tuning) o inspección por terceros." }, { "termino": "Operador", "alias": "", "slug": "operador", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "actores" ], "relacionados": [ "proveedor", "responsable-del-despliegue", "distribuidor", "importador" ], "enlazado_desde": [ "regimen-de-garantia-del-cumplimiento-de-la-oficina-de-ia" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en un proveedor, fabricante del producto, responsable del despliegue, representante autorizado, importador o distribuidor." }, { "termino": "Organismo notificado", "alias": "Notified body", "slug": "organismo-notificado", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "actores" ], "relacionados": [ "evaluacion-de-la-conformidad", "marcado-ce", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el artículo 3.22 del Reglamento (UE) 2024/1689, un organismo de evaluación de la conformidad notificado con arreglo al propio Reglamento y a otros actos pertinentes de la legislación de armonización de la Unión." }, { "termino": "P(doom)", "alias": "probabilidad de apocalipsis", "slug": "p-doom", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "cultura", "riesgos" ], "relacionados": [ "inteligencia-artificial-general" ], "enlazado_desde": [ "bienestar-del-modelo", "superinteligencia" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Es un término en seguridad de IA que se refiere a la probabilidad de resultados existencialmente catastróficos (o \"perdición\") como resultado de la inteligencia artificial." }, { "termino": "Parámetros", "alias": "", "slug": "parametros", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "llm-o-large-language-model", "open-weights", "mixture-of-experts" ], "enlazado_desde": [ "leyes-de-escalado" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Valores numéricos —los pesos y sesgos que el modelo aprende durante el entrenamiento, según el glosario de Google— que definen el estado de un modelo de IA; influyen directamente en la salida o respuesta en relación a una entrada dada (el prompt)." }, { "termino": "Pequeña empresa de mediana capitalización", "alias": "Small mid-cap", "slug": "pequena-empresa-de-mediana-capitalizacion", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "actores" ], "relacionados": [ "proveedor", "documentacion-tecnica", "sistema-de-gestion-de-la-calidad", "espacio-controlado-de-pruebas-para-la-ia" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el artículo 3.14 ter del Reglamento de IA, insertado por el Reglamento (UE) 2026/1744, una empresa pequeña de mediana capitalización tal como se define en el punto 2 del anexo de la Recomendación (UE) 2025/1099: la categoría intermedia entre la pyme y la gran empresa." }, { "termino": "Persona afectada", "alias": "Affected person", "slug": "persona-afectada", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "actores" ], "relacionados": [ "responsable-del-despliegue", "intervencion-humana-significativa", "decisiones-automatizadas" ], "enlazado_desde": [ "autoridad-de-vigilancia-del-mercado", "autoridades-de-derechos-fundamentales", "contenido-intimo-sintetico", "elaboracion-de-perfiles", "evaluacion-de-impacto-derechos-fundamentales", "pruebas-en-condiciones-reales", "tecnicas-subliminales" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Quien sufre los efectos de un sistema de IA sin ser quien lo usa: el candidato descartado por un cribado automático, el solicitante al que un modelo deniega el crédito, el alumno al que un algoritmo puntúa." }, { "termino": "Plataforma única de información", "alias": "Single information platform", "slug": "plataforma-unica-de-informacion", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "oficina-de-ia", "alfabetizacion-en-materia-de-ia", "ria" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Plataforma que la Oficina de IA debe desarrollar y mantener para proporcionar información fácil de usar sobre el Reglamento de IA a todos los operadores de la Unión, prevista en el artículo 62.3.b entre las medidas de apoyo a proveedores y responsables del despliegue, en particular pymes y empresas emergentes." }, { "termino": "Prácticas de IA prohibidas", "alias": "Prohibited AI practices", "slug": "practicas-prohibidas", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "enfoque-basado-en-el-riesgo", "tecnicas-subliminales", "social-scoring", "policia-predictiva" ], "enlazado_desde": [ "adulacion-algoritmica", "contenido-intimo-sintetico", "identificacion-biometrica", "material-de-abuso-sexual-infantil-sintetico", "sistemas-de-reconocimiento-de-emociones" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Escalón superior del enfoque basado en el riesgo: los usos de la IA que el legislador europeo considera de riesgo inadmisible y veda por completo." }, { "termino": "Precisión", "alias": "Accuracy", "slug": "precision", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "tecnico" ], "relacionados": [ "solidez", "ciberseguridad", "sobreaprendizaje", "calidad-de-los-datos" ], "enlazado_desde": [ "reward-hacking" ], "actualizado": "2026-08-17", "extracto": "Grado en que los resultados de un sistema de IA se corresponden con los correctos." }, { "termino": "Predicción de delitos", "alias": "Policía predictiva o predictive policing", "slug": "policia-predictiva", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "practicas-prohibidas", "sesgo", "elaboracion-de-perfiles" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Uso de sistemas de IA para evaluar el riesgo de que una persona cometa un delito." }, { "termino": "Prompt", "alias": "instrucción o indicación", "slug": "prompt", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "prompt-injection", "llm-o-large-language-model", "datos-de-entrada", "ingenieria-de-contexto" ], "enlazado_desde": [ "fuentes-abiertas", "ia-generativa", "vibe-coding" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Texto (o imagen, audio o documento) que se proporciona a un modelo generativo para condicionar su comportamiento y obtener la salida deseada, según el glosario de aprendizaje automático de Google." }, { "termino": "Prompt injection", "alias": "Inyección de instrucciones", "slug": "prompt-injection", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "riesgos" ], "relacionados": [ "prompt", "llm-o-large-language-model", "ejemplos-adversarios", "model-context-protocol" ], "enlazado_desde": [ "navegador-con-ia" ], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Ataque consistente en colar instrucciones dentro del texto que un modelo va a procesar para que las obedezca como si vinieran de quien lo controla, desviándolo de la tarea encomendada." }, { "termino": "Protección equivalente del anexo I", "alias": "Cláusula de no duplicación del artículo 2.13", "slug": "proteccion-equivalente-anexo-i", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "evaluacion-de-la-conformidad", "componente-de-seguridad", "normas-armonizadas" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Regla del artículo 2.13 del Reglamento de IA, añadida por el Reglamento (UE) 2026/1744, que permite limitar la aplicación de los requisitos y obligaciones de los artículos 9 a 15 y 17 a 25 a los sistemas de IA de alto riesgo del artículo 6.1 cuando la legislación de armonización del anexo I, sección A —máquinas,…" }, { "termino": "Proveedor", "alias": "", "slug": "proveedor", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "actores" ], "relacionados": [ "responsable-del-despliegue", "operador", "proveedor-posterior", "sistema-de-gestion-de-la-calidad" ], "enlazado_desde": [ "alfabetizacion-en-materia-de-ia", "distribuidor", "importador", "instrucciones-de-uso", "marcado-ce", "pequena-empresa-de-mediana-capitalizacion", "pruebas-en-condiciones-reales", "responsable-del-tratamiento", "ria" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en una persona física o jurídica, autoridad pública, órgano u organismo que desarrolle un sistema de IA o un modelo de IA de uso general o para el que se desarrolle un sistema de IA o un modelo de IA de uso general y lo introduzca en el…" }, { "termino": "Proveedor posterior", "alias": "", "slug": "proveedor-posterior", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "actores" ], "relacionados": [ "proveedor", "modificacion-sustancial", "ajuste-fino" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), un proveedor de un sistema de IA, también de un sistema de IA de uso general, que integra un modelo de IA, con independencia de que el modelo de IA lo proporcione él mismo y esté integrado verticalmente o lo proporcione otra entidad en virtud de…" }, { "termino": "Pruebas en condiciones reales", "alias": "Real-world testing", "slug": "pruebas-en-condiciones-reales", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "espacio-controlado-de-pruebas-para-la-ia", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "proveedor", "persona-afectada" ], "enlazado_desde": [ "clausula-de-experimentacion" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Pruebas de un sistema de IA de alto riesgo realizadas fuera de un espacio controlado de pruebas, en el entorno y con los usuarios reales a los que se destina, que el artículo 60 del Reglamento de IA permite a los proveedores y proveedores potenciales antes de la introducción en el mercado, conforme a un plan de la…" }, { "termino": "Razonamiento", "alias": "", "slug": "razonamiento", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "test-time-compute", "llm-o-large-language-model", "ia-agentica" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Capacidad de un sistema para encadenar inferencias lógicas o causales más allá de la simple correlación estadística, resolviendo tareas que requieren planificación, deducción o abstracción." }, { "termino": "Recuperación de un sistema de IA", "alias": "", "slug": "recuperacion-de-un-sistema-de-ia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria" ], "relacionados": [ "retirada-de-un-sistema-de-ia", "autoridad-de-vigilancia-del-mercado" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en toda medida encaminada a conseguir la devolución al proveedor de un sistema de IA puesto a disposición de los responsables del despliegue, a inutilizarlo o a desactivar su uso." }, { "termino": "Régimen de garantía del cumplimiento de la Oficina de IA", "alias": "AI Office enforcement", "slug": "regimen-de-garantia-del-cumplimiento-de-la-oficina-de-ia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "oficina-de-ia", "autoridad-de-vigilancia-del-mercado", "operador", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "conclusiones-preliminares" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Conjunto de poderes de supervisión, investigación y sanción que los artículos 75 bis a 75 quater del Reglamento de IA, insertados por el Reglamento (UE) 2026/1744, atribuyen a la Oficina de IA sobre los sistemas de su competencia exclusiva (artículo 75.1): los basados en modelos de uso general del mismo proveedor y…" }, { "termino": "Reinforcement Learning", "alias": "Aprendizaje de refuerzo", "slug": "reinforcement-learning", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "aprendizaje-reforzado-con-retroalimentacion-humana", "ai-gyms" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "El RL consiste, según IBM, en un proceso de aprendizaje automático que se centra en la toma de decisiones por parte de agentes autónomos." }, { "termino": "Residencia de datos", "alias": "Data residency", "slug": "residencia-de-datos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos", "gobernanza" ], "relacionados": [ "subencargado", "retencion-cero", "ia-soberana", "responsable-del-tratamiento" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Compromiso contractual del proveedor de almacenar y, a veces, procesar los datos del cliente en una región geográfica determinada." }, { "termino": "Responsable del despliegue", "alias": "", "slug": "responsable-del-despliegue", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "actores" ], "relacionados": [ "proveedor", "operador", "instrucciones-de-uso", "responsable-del-tratamiento", "evaluacion-de-impacto-derechos-fundamentales" ], "enlazado_desde": [ "agente-de-ia", "alfabetizacion-en-materia-de-ia", "colusion-algoritmica", "gestion-algoritmica", "ia-agentica", "persona-afectada", "supervision-humana", "tratamiento-de-categorias-especiales-para-corregir-sesgos" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en una persona física o jurídica, o autoridad pública, órgano u organismo que utilice un sistema de IA bajo su propia autoridad, salvo cuando su uso se enmarque en una actividad personal de carácter no profesional." }, { "termino": "Responsable del tratamiento", "alias": "Encargado del tratamiento o controller", "slug": "responsable-del-tratamiento", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos", "actores" ], "relacionados": [ "responsable-del-despliegue", "proveedor", "fase-de-desarrollo" ], "enlazado_desde": [ "aprendizaje-federado", "model-context-protocol", "residencia-de-datos", "retencion-cero", "reutilizacion-de-datos", "subencargado" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Quien determina los fines y los medios del tratamiento de datos personales —el «por qué» y el «cómo»—, frente al encargado, que trata los datos por cuenta de aquél." }, { "termino": "Retención cero", "alias": "Zero data retention", "slug": "retencion-cero", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos", "gobernanza" ], "relacionados": [ "subencargado", "residencia-de-datos", "datos-de-entrenamiento", "responsable-del-tratamiento" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Régimen en el que el proveedor de un servicio de IA se compromete a no conservar las entradas ni las salidas una vez atendida la petición, más allá del tiempo estrictamente necesario para procesarla." }, { "termino": "Retirada de un sistema de IA", "alias": "", "slug": "retirada-de-un-sistema-de-ia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria" ], "relacionados": [ "recuperacion-de-un-sistema-de-ia", "autoridad-de-vigilancia-del-mercado" ], "enlazado_desde": [ "depreciacion-de-modelos" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en toda medida destinada a impedir la comercialización de un sistema de IA que se encuentra en la cadena de suministro." }, { "termino": "Retrieval-Augmented Generation", "alias": "RAG", "slug": "retrieval-augmented-generation", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "datos" ], "relacionados": [ "embedding", "llm-o-large-language-model", "alucinacion", "ia-generativa" ], "enlazado_desde": [ "ingenieria-de-contexto" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "La “Generación aumentada con recuperación” es una arquitectura híbrida que primero recupera documentos relevantes de una base externa (por ejemplo, tus modelos de contrato) y luego los introduce en el modelo generativo, combinando precisión factual con capacidad de lenguaje." }, { "termino": "Reutilización de datos", "alias": "Difusor y reutilizador de datos", "slug": "reutilizacion-de-datos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos" ], "relacionados": [ "web-scraping", "fase-de-desarrollo", "responsable-del-tratamiento" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Uso de datos ya recogidos —propios o ajenos— para construir un conjunto de entrenamiento." }, { "termino": "Reward hacking", "alias": "Pirateo de la recompensa", "slug": "reward-hacking", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "riesgos" ], "relacionados": [ "desalineacion", "sandbagging", "aprendizaje-reforzado-con-retroalimentacion-humana", "precision" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-14", "extracto": "Conducta por la que un modelo maximiza la métrica con la que se le premia en lugar de cumplir el objetivo que esa métrica pretendía medir." }, { "termino": "RIA", "alias": "", "slug": "ria", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria" ], "relacionados": [ "sistema-de-ia", "proveedor", "riesgo", "oficina-de-ia" ], "enlazado_desde": [ "alfabetizacion-en-materia-de-ia", "clausula-de-anterioridad", "clausula-de-experimentacion", "consejo-de-ia", "espacio-controlado-de-pruebas-para-la-ia", "plataforma-unica-de-informacion" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Acrónimo más común para referirse al Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial, o Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act, su denominación habitual en inglés)." }, { "termino": "Riesgo", "alias": "", "slug": "riesgo", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "riesgo-sistemico", "ria", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "enfoque-basado-en-el-riesgo" ], "enlazado_desde": [ "componente-de-seguridad", "sistema-de-gestion-de-riesgos", "tecnicas-subliminales" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en la combinación de la probabilidad de que se produzca un perjuicio y la gravedad de dicho perjuicio." }, { "termino": "Riesgo sistémico", "alias": "", "slug": "riesgo-sistemico", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "riesgo", "capacidades-de-gran-impacto", "modelo-de-ia-de-uso-general", "evaluacion-de-modelos-de-ia-de-uso-general" ], "enlazado_desde": [ "alineacion", "equipo-rojo", "ia-de-frontera", "motor-de-busqueda-en-linea-de-muy-gran-tamano", "superinteligencia", "umbral-de-capacidad-critica" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), un riesgo específico de las capacidades de gran impacto de los modelos de IA de uso general, que tienen unas repercusiones considerables en el mercado debido a su alcance o a los efectos negativos reales o razonablemente previsibles en la salud…" }, { "termino": "Sandbagging", "alias": "Rendimiento estratégicamente deficiente", "slug": "sandbagging", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "riesgos", "tecnico" ], "relacionados": [ "desalineacion", "reward-hacking", "evaluacion-de-modelos-de-ia-de-uso-general", "equipo-rojo", "umbral-de-capacidad-critica" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Rendir por debajo de la capacidad real en una evaluación." }, { "termino": "Sesgo", "alias": "Bias", "slug": "sesgo", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico", "riesgos" ], "relacionados": [ "datos-de-entrenamiento", "web-scraping", "gobernanza-de-datos" ], "enlazado_desde": [ "anotacion-de-datos", "calidad-de-los-datos", "colusion-algoritmica", 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management system o QMS", "slug": "sistema-de-gestion-de-la-calidad", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "sistema-de-gestion-de-riesgos", "evaluacion-de-la-conformidad", "proveedor" ], "enlazado_desde": [ "pequena-empresa-de-mediana-capitalizacion" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Obligación del proveedor —no del sistema— recogida en el artículo 17 del Reglamento (UE) 2024/1689: quien introduzca en el mercado un sistema de IA de alto riesgo debe establecer un sistema de gestión de la calidad que garantice el cumplimiento del Reglamento, consignado de manera sistemática y ordenada en…" }, { "termino": "Sistema de gestión de riesgos", "alias": "Risk management system", "slug": "sistema-de-gestion-de-riesgos", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "riesgo", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "ciclo-de-vida-del-sistema-de-ia" ], "enlazado_desde": [ "sistema-de-gestion-de-la-calidad" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Primer requisito exigible a un sistema de IA de alto riesgo." }, { "termino": "Sistema de IA", "alias": "", "slug": "sistema-de-ia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria" ], "relacionados": [ "inteligencia-artificial", "ria", "ia-agentica" ], "enlazado_desde": [ "agente-de-ia", "ai-washing", "aprendizaje-automatico", "componente-de-seguridad", "datos-de-entrada", "finalidad-prevista" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), se trata de un sistema basado en una máquina que está diseñado para funcionar con distintos niveles de autonomía y que puede mostrar capacidad de adaptación tras el despliegue, y que, para objetivos explícitos o implícitos, infiere de la información…" }, { "termino": "Sistema de IA de alto riesgo", "alias": "High-risk AI system", "slug": "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "riesgo", "evaluacion-de-la-conformidad", "supervision-humana", "sistema-de-gestion-de-riesgos", "documentacion-tecnica", "componente-de-seguridad" ], "enlazado_desde": [ "autoridades-de-derechos-fundamentales", "clausula-de-anterioridad", "conservacion-de-registros", "enfoque-basado-en-el-riesgo", "evaluacion-de-impacto-derechos-fundamentales", "gestion-algoritmica", "ia-en-la-actividad-jurisdiccional", "marcado-ce", "normas-armonizadas", "organismo-notificado", "proteccion-equivalente-anexo-i", "pruebas-en-condiciones-reales", "regimen-de-garantia-del-cumplimiento-de-la-oficina-de-ia", "solidez", "transparencia", "tratamiento-de-categorias-especiales-para-corregir-sesgos" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Categoría central del Reglamento (UE) 2024/1689: la de los sistemas que, sin estar prohibidos, soportan el grueso de las obligaciones de la norma." }, { "termino": "Sistema de IA de uso general", "alias": "", "slug": "sistema-de-ia-de-uso-general", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria" ], "relacionados": [ "modelo-de-ia-de-uso-general", "contenido-sintetico" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial (RIA), consiste en un sistema de IA basado en un modelo de IA de uso general y que puede servir para diversos fines, tanto para su uso directo como para su integración en otros sistemas de IA." }, { "termino": "Sistemas de reconocimiento de emociones", "alias": "Emotion recognition systems", "slug": "sistemas-de-reconocimiento-de-emociones", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "biometria" ], "relacionados": [ "categorizacion-biometrica", "datos-biometricos", "practicas-prohibidas" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el artículo 3.39 del Reglamento (UE) 2024/1689, un sistema de IA destinado a distinguir o inferir las emociones o las intenciones de las personas físicas a partir de sus datos biométricos." }, { "termino": "Sobreaprendizaje", "alias": "Overfitting o sobreajuste", "slug": "sobreaprendizaje", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "precision", "datos-de-validacion", "memorizacion" ], "enlazado_desde": [ "colapso-del-modelo" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Defecto de un modelo que ha aprendido demasiado bien los datos con los que se entrenó —incluidos su ruido y sus peculiaridades— y por eso rinde de maravilla sobre ellos y mal sobre datos nuevos." }, { "termino": "Social scoring", "alias": "puntuación ciudadana", "slug": "social-scoring", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "practicas-prohibidas", "elaboracion-de-perfiles", "sesgo" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el artículo 5.1.c del Reglamento (UE) 2024/1689, los sistemas de IA utilizados para evaluar o clasificar a personas físicas o a colectivos durante un período determinado de tiempo atendiendo a su comportamiento social o a características personales o de su personalidad conocidas, inferidas o predichas." }, { "termino": "Solidez", "alias": "Robustez o robustness", "slug": "solidez", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "tecnico" ], "relacionados": [ "precision", "ciberseguridad", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Capacidad de un sistema de IA de mantener su rendimiento ante condiciones distintas de las de su entorno de prueba: datos con ruido, entradas inesperadas, errores, fallos del hardware o interacción con otros sistemas." }, { "termino": "Subencargado", "alias": "Subprocessor o subencargado del tratamiento", "slug": "subencargado", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "datos", "actores" ], "relacionados": [ "responsable-del-tratamiento", "retencion-cero", "residencia-de-datos", "model-context-protocol" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Tercero al que el encargado del tratamiento recurre para realizar por su cuenta parte del tratamiento que le ha confiado el responsable." }, { "termino": "Superinteligencia", "alias": "Superintelligence o ASI", "slug": "superinteligencia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "cultura", "riesgos" ], "relacionados": [ "inteligencia-artificial-general", "p-doom", "capacidades-de-gran-impacto", "riesgo-sistemico" ], "enlazado_desde": [ "bienestar-del-modelo" ], "actualizado": "2026-09-12", "extracto": "Sistema hipotético cuyas capacidades superarían a las humanas en prácticamente todas las tareas de valor económico y científico, incluida la de mejorarse a sí mismo." }, { "termino": "Supervisión humana", "alias": "Vigilancia humana o human oversight", "slug": "supervision-humana", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "sistema-de-ia-de-alto-riesgo", "responsable-del-despliegue", "intervencion-humana-significativa", "human-in-the-loop", "sesgo-de-automatizacion" ], 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"extracto": "Consisten en datos de entrada transformados de forma que el sistema de IA pueda entenderlos, analizarlos, recordarlos y procesarlos para proporcionar los datos de salida más ajustados." }, { "termino": "Transformer", "alias": "Deep Learning Architecture", "slug": "transformer", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "tecnico" ], "relacionados": [ "gpt", "llm-o-large-language-model" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "La arquitectura de aprendizaje profundo transformadora o “Transformer”, fue desarrollada por investigadores de Google y se propuso en un famoso paper de 2017 titulado \"Attention Is All You Need\"." }, { "termino": "Transparencia", "alias": "Transparency", "slug": "transparencia", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "instrucciones-de-uso", "explicabilidad", "sistema-de-ia-de-alto-riesgo" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Cualidad de un sistema de IA que permite interpretarlo y comprenderlo a lo largo de todo su ciclo de vida, de modo que pueda entenderse el porqué de sus resultados y controlarlo adecuadamente; así la define la guía de la AESIA, que la vincula a la explicabilidad y la interpretabilidad." }, { "termino": "Ultrafalsificación", "alias": "Ultrasuplantación o deepfake", "slug": "ultrafalsificacion", "slugs_antiguos": [ "ultrasuplantacion" ], "categorias": [ "ria", "riesgos" ], "relacionados": [ "contenido-sintetico", "marca-de-agua", "contenido-intimo-sintetico" ], "enlazado_desde": [ "motor-de-busqueda-en-linea-de-muy-gran-tamano" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el artículo 3.60 del Reglamento (UE) 2024/1689, un contenido de imagen, audio o vídeo generado o manipulado por una IA que se asemeja a personas, objetos, lugares, entidades o sucesos reales y que puede inducir a una persona a pensar erróneamente que son auténticos o verídicos." }, { "termino": "Umbral de capacidad crítica", "alias": "Critical 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"Vibe Coding", "alias": "", "slug": "vibe-coding", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "cultura", "tecnico" ], "relacionados": [ "prompt", "llm-o-large-language-model" ], "enlazado_desde": [ "ia-generativa" ], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "“Programar por sensaciones” es un estilo de desarrollar software asistido por inteligencia artificial y popularizado por Andrej Karpathy en febrero de 2025." }, { "termino": "Vigilancia poscomercialización", "alias": "Post-market monitoring", "slug": "vigilancia-poscomercializacion", "slugs_antiguos": [], "categorias": [ "ria", "gobernanza" ], "relacionados": [ "incidente-grave", "conservacion-de-registros", "ciclo-de-vida-del-sistema-de-ia" ], "enlazado_desde": [], "actualizado": "2026-08-16", "extracto": "Según el artículo 3.25 del Reglamento (UE) 2024/1689, todas las actividades realizadas por los proveedores destinadas a recoger y examinar la experiencia obtenida con el uso de los sistemas de IA que han introducido en el mercado o 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