Glosario – Skyone Studio, IA y Integraciones
Este glosario reúne los principales términos utilizados en Skyone Studio y en el ecosistema de agentes de IA.
A
Ad Hoc Reports
Informes personalizados generados bajo demanda por los usuarios para atender necesidades específicas.
Agente
El término Agente se utiliza en dos sentidos en Skyone Studio:
En Inteligencia Artificial: Asistente inteligente que responde a los usuarios y ejecuta tareas basándose en modelos de IA, contexto y skills.
Agente (Terminal): Una extensión segura de Skyone Studio que puede instalarse en entornos On-Premises, utilizando mecanismos seguros de comunicación.
Agent Context (Contexto del Agente)
Conjunto de información, parámetros y datos históricos utilizados por el agente para interpretar solicitudes y generar respuestas.
Agent Workflow (Flujo de Trabajo del Agente)
Secuencia de acciones e interacciones que definen el comportamiento de un agente.
Agent Workforce
Grupo de agentes de IA que trabajan de forma colaborativa para alcanzar objetivos complejos.
AI (Artificial Intelligence / Inteligencia Artificial)
Capacidad de los sistemas computacionales para imitar comportamientos humanos inteligentes, como el aprendizaje, la toma de decisiones y la resolución de problemas.
AI Agent (Agente de IA)
Entidad configurable que utiliza modelos de lenguaje, contexto y skills para interactuar, procesar datos y ejecutar tareas de forma autónoma.
Agentic / Autonomous AI (IA Agéntica / Autónoma)
Tipo de agente de IA que opera de forma independiente, utilizando IA generativa para ejecutar tareas, tomar decisiones y optimizar procesos con mínima intervención humana.
API (Application Programming Interface / Interfaz de Programación de Aplicaciones)
Conjunto de reglas que permite la comunicación entre sistemas de software.
API Gateway
Capa que centraliza, gestiona y protege el acceso a múltiples APIs, actuando como un punto único de entrada.
Automation (Automatización)
Uso de tecnología para ejecutar tareas con mínima o ninguna intervención humana.
B
Big Data
Grandes volúmenes de datos caracterizados por las 5 V: Volumen, Velocidad, Variedad, Valor y Veracidad.
BI (Business Intelligence / Inteligencia de Negocios)
Proceso de análisis de datos para generar insights que apoyan la toma de decisiones.
C
Channel (Publishing Channel / Canal de Publicación)
Plataforma o medio donde un agente de IA se pone a disposición para la interacción con los usuarios.
Cloud Computing (Computación en la Nube)
Entrega de servicios informáticos - como servidores, almacenamiento, bases de datos, redes, software, análisis e inteligencia - a través de internet, permitiendo innovación rápida, recursos flexibles y economías de escala.
Collaboration (Colaboración)
Interacción y cooperación entre usuarios humanos y agentes de IA.
Connectors (Conectores)
Integraciones preconfiguradas que conectan aplicaciones, sistemas y fuentes de datos.
Consumption (Consumo)
Uso de los agentes de IA y de sus capacidades.
Context Window (Ventana de Contexto)
Cantidad máxima de tokens que un modelo de lenguaje puede procesar en una sola interacción.
Conversation History (Historial de Conversación)
Registro completo de interacciones previas entre un agente y un usuario.
Customizable Workflows (Flujos de Trabajo Personalizables)
Flujos de trabajo de IA que pueden adaptarse para atender requisitos específicos del negocio.
D
Data Collection (Recolección de Datos)
Proceso de recopilar y medir información sobre variables de interés para responder preguntas, probar hipótesis y evaluar resultados.
Data Democratization (Democratización de Datos)
Proceso de hacer que los datos sean accesibles dentro de una organización para apoyar la toma de decisiones basada en datos.
Data Enrichment (Enriquecimiento de Datos)
Proceso de mejorar datos brutos agregando información relacionada o contexto.
Data Integration (Integración de Datos)
Proceso de mover, transformar y armonizar datos entre diferentes sistemas.
Data Lake (Lago de Datos)
Repositorio centralizado que almacena grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
Data Mart
Subconjunto de un Data Warehouse enfocado en un área específica del negocio.
Data Warehouse (Almacén de Datos)
Repositorio centralizado de datos integrados utilizado para análisis y reportes.
DataOps
Metodología que aplica principios de DevOps a la gestión e integración de datos.
Delay (Retraso)
Tiempo de espera antes de que un agente comience a responder, especialmente en interacciones de voz.
Dimension (Dimensión)
Estructura de datos en un Data Warehouse utilizada para categorizar y describir hechos, como tiempo, ubicación o productos.
DSS (Decision Support System / Sistema de Soporte a Decisiones)
Sistemas diseñados para apoyar procesos de toma de decisiones.
E
ELT (Extract, Load, Transform / Extraer, Cargar, Transformar)
Variación de ETL en la que los datos se transforman después de ser cargados.
Embedding
Representación numérica de texto utilizada para búsqueda semántica, comparación o recuperación de información.
ETL (Extract, Transform, Load / Extraer, Transformar, Cargar)
Proceso de extracción, transformación y carga de datos en un Data Warehouse.
EIS (Executive Information System / Sistema de Información Ejecutiva)
Sistemas diseñados para proporcionar información estratégica a ejecutivos y directivos.
Execution Data (Datos de Ejecución)
Datos recibidos de conectores o generados durante la ejecución de flujos de trabajo.
F
Fact (Hecho)
Información cuantitativa almacenada en un Data Warehouse, como ventas o métricas financieras.
Fine-Tuning (Ajuste Fino)
Proceso de reentrenar un modelo de IA con datos específicos para especializar su comportamiento.
Data Source (Fuente de Datos)
Sistema, base de datos, archivo o API desde el cual un agente obtiene información.
G
GenAI (Generative AI / IA Generativa)
Tipo de inteligencia artificial capaz de generar nuevo contenido, como texto, imágenes, audio o código, a partir de instrucciones.
Data Governance (Gobernanza de Datos)
Conjunto de prácticas y procesos que garantizan la disponibilidad, calidad, integridad, seguridad y uso adecuado de los datos.
Governance and Orchestration (Gobernanza y Orquestación)
Estructura responsable de controlar y coordinar agentes de IA, regulando la autonomía, el acceso a sistemas y el cumplimiento de políticas organizacionales.
GPU (Graphics Processing Unit / Unidad de Procesamiento Gráfico)
Componente de hardware especializado en procesamiento paralelo, ampliamente utilizado para acelerar cargas de trabajo de IA y machine learning.
Trigger (Disparador)
Evento o condición que inicia un flujo de trabajo, activando un agente o skill.
H
High Adaptability (Alta Adaptabilidad)
Capacidad de los agentes de IA para ajustarse rápidamente a cambios de contexto o entorno.
I
IDP (Intelligent Document Processing / Procesamiento Inteligente de Documentos)
Tecnología que utiliza IA para extraer, clasificar y procesar información de documentos de forma automática.
Inference (Inferencia)
Proceso de ejecutar un modelo de IA para generar respuestas, clasificaciones o predicciones a partir de datos de entrada.
Integration (Integración)
Conexión entre agentes de IA y sistemas externos, como APIs, aplicaciones o bases de datos.
iPaaS (Integration Platform as a Service / Plataforma de Integración como Servicio)
Plataforma en la nube utilizada para crear, ejecutar, gestionar y gobernar integraciones entre sistemas y aplicaciones.
K
Kimball (Ralph Kimball)
Creador de una metodología de Data Warehouse basada en Data Marts y modelado dimensional.
L
Lakehouse Arquitectura de gestión de datos que combina la escalabilidad de los data lakes con la estructura y gobernanza de los data warehouses.
LLM (Large Language Model / Modelo de Lenguaje de Gran Escala) Modelo avanzado de IA entrenado con grandes volúmenes de texto para comprender y generar lenguaje natural.
Private LLM (LLM Privado) Modelo de lenguaje de gran escala alojado en un entorno controlado para garantizar mayor seguridad y privacidad de los datos.
LMM (Large Multimodal Model / Modelo Multimodal de Gran Escala) Modelo de IA capaz de procesar y generar múltiples tipos de datos, como texto, imágenes y audio.
M
Master Data Management (MDM / Gestión de Datos Maestros) Estrategia para estandarizar, centralizar y gestionar datos maestros dentro de una organización.
Metabase Herramienta de inteligencia de negocios de código abierto para exploración, análisis y visualización de datos.
Metadata (Metadatos) Datos que describen otros datos, proporcionando contexto, significado y estructura.
Model (Modelo de IA / Modelo de Lenguaje) Estructura algorítmica entrenada para interpretar información y generar respuestas o predicciones.
Multi-channel Publishing (Publicación Multicanal) Capacidad de desplegar agentes de IA en múltiples canales de comunicación.
O
ODS (Operational Data Store / Almacén de Datos Operacional) Repositorio intermedio entre sistemas operativos y el Data Warehouse.
OLAP (Online Analytical Processing / Procesamiento Analítico en Línea) Tecnología diseñada para análisis de datos multidimensionales.
OLTP (Online Transaction Processing / Procesamiento de Transacciones en Línea) Sistemas transaccionales optimizados para operaciones frecuentes.
Omnichannel (Omnicanal) Estrategia multicanal que ofrece una experiencia consistente e integrada al usuario.
Data Organization (Organización de Datos) Conjunto de prácticas para clasificar y estructurar datos de forma lógica.
P
Parameter (Parámetro) Valor utilizado para configurar o ejecutar un proceso, operación o modelo.
Data Pipeline (Canalización de Datos) Conjunto de procesos automatizados responsables de mover y transformar datos.
Pipelines Flujos automatizados dentro de la capa iPaaS.
Power BI Herramienta de inteligencia de negocios de Microsoft para análisis y visualización de datos.
Prompt Instrucción textual que guía el comportamiento de un agente o modelo de IA.
Base Prompt Instrucción inicial que define el tono, personalidad y comportamiento del agente.
Publication (Publicación) Proceso de poner agentes y funcionalidades a disposición en canales específicos.
R
RAG (Retrieval-Augmented Generation / Generación Aumentada por Recuperación) Técnica que combina la generación de respuestas con la consulta a documentos, URLs o fuentes externas.
RPA (Robotic Process Automation / Automatización Robótica de Procesos) Tecnología que utiliza robots de software para automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas.
Real-Time Processing (Procesamiento en Tiempo Real) Procesamiento de datos en el momento en que se generan.
S
Data Segmentation (Segmentación de Datos) Proceso de dividir un conjunto de datos en grupos con características comunes.
Silos Sistemas o estructuras de datos aislados que dificultan el intercambio de información.
Skill Capacidad o función específica que un agente de IA puede ejecutar.
Native Skill (Skill Nativa) Skill proporcionada por la plataforma y lista para su uso.
Custom Skill (Skill Personalizada) Skill creada por el usuario para un caso de uso específico.
Snowflake Schema (Esquema Copo de Nieve) Modelo de base de datos que normaliza tablas dimensionales.
Star Schema (Esquema Estrella) Modelo de Data Warehouse con una tabla de hechos central y dimensiones desnormalizadas.
Staging Area (Área de Staging) Área temporal donde los datos se cargan antes del procesamiento final.
T
Temperature (Temperatura) Parámetro que controla el nivel de creatividad y aleatoriedad de las respuestas generadas.
Token Unidad básica de texto procesada por los modelos de lenguaje.
Tokenization (Tokenización) Proceso de dividir el texto en tokens para su procesamiento.
Transformation (Transformación) Proceso general de modificación de datos o flujos.
Data Transformation (Transformación de Datos) Proceso de convertir, ajustar o enriquecer datos para su uso en pipelines y ETL.
U
Intelligent Use of Tools (Uso Inteligente de Herramientas) Capacidad de los agentes de IA para seleccionar y utilizar herramientas de forma contextual y precisa.
URL Dirección que identifica un recurso disponible en la web.
V
Variables Parámetros de flujo, integración y contexto utilizados durante la ejecución.
Veracity (Veracidad) Dimensión de Big Data relacionada con la confiabilidad de los datos.
Volume (Volumen) Dimensión de Big Data relacionada con la cantidad de datos procesados.
Se quiser, posso:
adaptar o texto para Confluence / Markdown,
criar uma versão resumida para onboarding, ou
validar termos conforme labels reais da interface do Skyone Studio.
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