Agente
Software que ejecuta tareas con cierta autonomía: lee información, decide y actúa sin que un humano apruebe cada paso. Un agente bien diseñado tiene un objetivo claro, herramientas que puede usar y límites estrictos de qué tiene prohibido hacer.
Copilot
Asistente que sugiere al humano, sin decidir solo. El copilot redacta una respuesta, el agente humano la acepta, edita o descarta. Es el patrón más seguro para empezar: capturas el ahorro de tiempo sin asumir el riesgo de respuestas automáticas que pueden equivocarse.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
El modelo consulta tu base de conocimiento antes de responder, en lugar de inventar desde su memoria genérica. Es la palanca más poderosa para reducir alucinaciones y para que el bot responda con tus precios, políticas y procesos, no con información genérica de internet.
Tip: Si te ofrecen un bot 'entrenado con tus datos' que no usa RAG, pregunta exactamente cómo se actualiza cuando cambias un artículo. La respuesta te dirá si es serio.
Prompt y Prompt engineering
Prompt es la instrucción que recibe el modelo. Prompt engineering es el arte de escribir esas instrucciones para que el modelo se comporte como necesitas: tono, formato, qué hacer ante dudas, qué nunca decir. En implementaciones serias hay decenas de prompts revisados como si fueran código.
Guardrails (barandas de seguridad)
Reglas explícitas que limitan lo que el modelo puede decir o hacer: no prometer precios, no dar consejos médicos o legales, escalar siempre a humano si el cliente pide cancelar, etc. Sin guardrails, el bot terminará prometiendo lo que no puedes cumplir.
Hallucination (alucinación)
Cuando el modelo se inventa información con tono seguro. El cliente recibe una respuesta convincente pero falsa. Se mitiga con RAG, guardrails, citas de fuente obligatorias y revisión humana en casos sensibles. Cero alucinaciones no existe; el objetivo es minimizar y detectar.
Fine-tuning
Reentrenar un modelo con tus datos para que adopte tu tono o conocimiento específico. Es caro y normalmente innecesario al principio: con buen RAG y buenos prompts cubres el 80% de los casos. Solo considera fine-tuning cuando ya tienes volumen alto y patrones repetidos muy específicos.
Tip: Empieza siempre por prompts + RAG. Si después de 3 meses sigues necesitando más, ahí evalúas fine-tuning.