Markdex IA · Referencia técnica

Glosario y recursos de automatización con IA

Este apartado funciona como el anexo técnico del manual: reúne las definiciones que se usan en el resto de las guías, las tablas de valores con los que se configuran los sistemas y las plantillas que se copian directamente en la herramienta. Si en algún momento un término le resulta ambiguo, conviene resolver la duda aquí antes de tocar un flujo en producción.

Cada entrada está redactada con el mismo criterio: qué es, para qué sirve y qué consecuencia tiene si se configura mal. Observe que no incluimos definiciones comerciales; solo parámetros verificables y su efecto operativo.

Manual de referencia con tablas de configuración y diagramas de flujo de trabajo
Documentación de consulta: tablas, plantillas y valores por defecto

Sección 01

Glosario operativo: términos que debe dominar

Antes de automatizar conviene fijar el vocabulario. La razón es práctica: la mayoría de los errores de configuración no provienen de la herramienta, sino de interpretar un término de forma distinta a como lo interpreta el motor que ejecuta el flujo. Cuando un equipo define «token», «contexto» y «agente» de manera uniforme, las pruebas se reducen y las discusiones sobre resultados desaparecen. Por consiguiente, este glosario se ordena de lo general a lo específico y se complementa con los fundamentos que se explican en Fundamentos de automatización con IA.

Reduce el coste de prueba y error

Un término mal entendido obliga a repetir la prueba completa. Con definiciones cerradas se ajusta un solo parámetro y se aísla la causa del fallo en lugar de rehacer el flujo entero. En términos medibles, un equipo que documenta su vocabulario tarda aproximadamente la mitad en poner en marcha un proceso nuevo.

Estandariza el lenguaje del equipo

Cuando dos personas escriben «instrucción» y se refieren a cosas distintas, las revisiones se convierten en negociaciones. El glosario fija una única acepción por término y permite que las plantillas circulen sin traducciones intermedias entre áreas técnicas y de negocio.

Facilita la auditoría de flujos

Revisar un flujo ajeno exige saber qué hace cada bloque. Con un vocabulario compartido, la lectura del registro de ejecución se vuelve mecánica: se identifica el paso, su entrada y su salida sin interpretaciones. Esto es condición previa para cualquier control de calidad documentado.

Prompt (instrucción)
Texto de entrada que define la tarea, el formato de salida y las restricciones. No es una pregunta abierta: es una especificación. Si falta el formato de salida, el modelo lo decide por su cuenta.
Token
Unidad mínima de texto que procesa el modelo; equivale a unas cuatro letras en español. Los costes y los límites de longitud se calculan en tokens, no en palabras.
Ventana de contexto
Cantidad máxima de tokens que el modelo puede tener en cuenta en una sola interacción. Al superarla, la información más antigua se descarta y el resultado pierde coherencia.
Temperatura
Parámetro que regula la variabilidad de la respuesta. Valores bajos (0,0–0,3) producen salidas reproducibles, necesarias para extraer datos; valores altos sirven para generar alternativas.
Agente autónomo
Programa que recibe un objetivo, planifica pasos, ejecuta herramientas y verifica resultados sin intervención continua. Su riesgo principal es el bucle: repetir acciones sin criterio de parada.
Herramienta (tool)
Función externa que el modelo puede invocar: consultar una base de datos, enviar un correo, leer un archivo. Cada herramienta debe declarar entradas obligatorias y límites de uso.
Disparador (trigger)
Evento que inicia el flujo: un formulario recibido, una hora programada o un cambio de estado. Un disparador mal definido genera ejecuciones duplicadas.
Idempotencia
Propiedad por la cual ejecutar la misma acción dos veces produce el mismo resultado que ejecutarla una. Es obligatoria en cualquier automatización que envíe o cobre algo.

Sección 02

Tablas de referencia y valores de configuración

Las siguientes tablas recogen los valores que se repiten en casi todos los proyectos. Use la primera para fijar parámetros iniciales y la segunda como guía de diagnóstico cuando un flujo ya está en marcha. Ambos cuadros se amplían con ejemplos en la guía práctica de ingeniería de prompts.

Parámetros iniciales recomendados

Parámetro Valor típico Efecto Riesgo si se ignora
Temperatura 0,1 – 0,3 Salida estable y repetible Resultados distintos en cada ejecución
Máx. tokens de salida 400 – 800 Limita longitud y coste Respuestas truncadas a mitad de frase
Reintentos por paso 2 Absorbe fallos de red puntuales Ejecuciones duplicadas y envíos repetidos
Tiempo de espera 30 s Corta llamadas colgadas Bloqueo de la cola de trabajo
Iteraciones de agente ≤ 6 Evita bucles improductivos Consumo de tokens sin resultado

Posibles fallos y su corrección

Síntoma Causa probable Corrección
La salida cambia de formato Temperatura alta o formato no especificado Fijar temperatura en 0,2 e indicar estructura exacta
El flujo se ejecuta dos veces Disparador duplicado o ausencia de idempotencia Añadir clave única y comprobación previa de estado
El agente repite la misma acción Sin criterio de parada ni verificación Limitar iteraciones a 6 y definir condición de éxito
El modelo ignora instrucciones antiguas Ventana de contexto desbordada Resumir el historial y mover reglas al inicio del prompt

Sección 03

Plantillas de trabajo: cómo montar una prueba en cinco pasos

Una prueba bien hecha se limita a comprobar una hipótesis concreta. Si cambia tres cosas a la vez, no sabrá cuál produjo la mejora. Siga el orden siguiente y anote el resultado de cada paso antes de continuar con el siguiente.

  1. Paso 1. Defina la tarea en una sola frase

    Escriba el objetivo en términos de entrada y salida: «recibir un correo de reclamación y devolver un resumen de tres líneas con la categoría asignada». Si la frase necesita un «y» adicional, divida la tarea en dos.

  2. Paso 2. Reúna cinco casos reales

    Incluya al menos un caso límite: un texto vacío, un idioma distinto o un dato incompleto. Sin casos adversos la prueba mide el mejor escenario, que nunca es el habitual.

  3. Paso 3. Escriba el prompt con estructura fija

    Orden recomendado: rol, tarea, datos de entrada, restricciones y formato de salida. Coloque las reglas críticas al principio; el modelo las respeta mejor cuando aparecen antes del contenido variable.

  4. Paso 4. Ejecute con temperatura baja

    Fije 0,2 y repita la prueba dos veces por caso. Si los resultados difieren entre sí, el problema está en la especificación, no en el modelo. Documente la diferencia antes de cambiar el prompt.

  5. Paso 5. Registre el resultado y congele la versión

    Guarde el prompt aprobado con fecha y una nota de qué casos ha superado. Cualquier cambio posterior se prueba de nuevo con el mismo lote de cinco casos para comparar objetivamente.

⚠ Atención

No conecte una plantilla de prueba a una cuenta de correo o a un sistema de facturación real hasta haber validado los cinco casos. Un prompt sin límite de longitud puede generar mensajes incompletos enviados a clientes, y un reintento mal configurado duplica facturas. Use siempre un entorno de prueba con datos ficticios.

Plantilla base de instrucción

ROL: Analista de soporte.
TAREA: Clasificar el mensaje y resumirlo en tres líneas.
ENTRADA: {{texto_del_cliente}}
RESTRICCIONES:
- No inventar datos ausentes.
- Idioma de salida: español.
- Si falta información, responder "INCOMPLETO".
FORMATO: Categoría | Resumen | Prioridad (alta/media/baja)

La línea de formato es la que más discusiones evita: obliga al sistema a devolver un resultado parseable por el siguiente paso del flujo. Encontrará variantes para clasificación, extracción y redacción en Flujos de trabajo automatizados.

Sección 04

Lecturas recomendadas del manual

El orden de lectura importa: cada capítulo asume lo explicado en el anterior. Empiece por los fundamentos, continúe por la escritura de instrucciones y termine por la integración de agentes y el diseño de flujos completos.

Capítulo 01

Fundamentos de automatización con IA

Qué se puede automatizar y qué no, cómo se mide el retorno de un proceso y qué requisitos previos necesita una pyme antes de conectar herramientas.

Leer capítulo

Capítulo 02

Ingeniería de prompts: guía práctica

Estructura de una instrucción, control de variables, evaluación de resultados y errores frecuentes que arruinan la reproducibilidad.

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Capítulo 03

Productividad para pymes con IA

Método para elegir el primer proceso, calcular horas ahorradas y mantener el sistema sin crear dependencias difíciles de auditar.

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Sección 05

Enlaces útiles y siguiente paso

Con el vocabulario fijado y las tablas a mano, el paso siguiente es aplicar una plantilla a un proceso real de su organización y medir el resultado. Si duda por dónde empezar, vuelva al índice del manual y revise el criterio de selección de procesos.