MCP · Model Context Protocol
Estándar abierto que conecta aplicaciones de IA con herramientas, datos y flujos externos mediante una interfaz uniforme cliente-servidor. La documentación oficial lo describe como "un puerto USB-C para aplicaciones de IA": se implementa una vez y abre todo un ecosistema de integraciones.
Ver definición → IAAutomatización con n8n
n8n es una plataforma open-source y autoalojable para construir flujos de trabajo visuales que conectan apps y APIs sin programar la fontanería. Un flujo se compone de un disparador y nodos encadenados que ejecutan acciones, transforman datos y ramifican con condiciones.
Ver definición → IAAgente de IA y mesh de agentes
Un agente de IA es un sistema donde un modelo de lenguaje dirige su propio proceso: percibe una entrada, razona, decide qué herramientas usar y actúa sobre su entorno, repitiendo el ciclo en bucle hasta cumplir un objetivo. Un mesh de agentes es un conjunto de agentes especializados que colaboran bajo un coordinador, que descompone la tarea, la delega y sintetiza los resultados.
Ver definición → IALLM (modelo de lenguaje grande)
Un LLM (modelo de lenguaje grande) es una red neuronal entrenada sobre enormes volúmenes de texto cuya tarea es predecir el siguiente token a partir del contexto previo. No piensa ni busca: autocompleta de forma estadística.
Ver definición → IAEmbeddings
Un embedding es un vector numérico denso que representa el significado de un objeto —texto, imagen, audio o nodo de un grafo— en un espacio continuo, de modo que los elementos parecidos quedan cerca y los distintos lejos.
Ver definición → IAReranker
Un reranker (reordenador) es un modelo que recibe pares de consulta y documento y devuelve una puntuación de relevancia para reordenar los candidatos recuperados. Es la segunda etapa de una arquitectura de recuperación en dos pasos.
Ver definición → IABúsqueda semántica
La búsqueda semántica recupera información por significado, no por coincidencia literal de palabras: convierte la consulta y los documentos en vectores y devuelve los textos cuyo sentido está más cerca de la pregunta.
Ver definición → IATranscripción (STT) y voz (TTS)
STT (speech-to-text) convierte voz en texto y TTS (text-to-speech) genera voz sintética a partir de texto: dos procesos inversos y complementarios de la IA del habla.
Ver definición → IAChatbot / asistente conversacional
Un chatbot o asistente conversacional es un programa que interactúa en lenguaje natural a través de uno o varios canales. Es reactivo: responde a lo que se le pregunta y se detiene, a diferencia de un agente, que actúa de forma autónoma hasta completar una tarea.
Ver definición → IAAgentes sobre CLI (harness)
Un agente sobre línea de comandos opera dentro de un harness: la capa de infraestructura que envuelve al modelo y le da capacidad de actuar sobre un entorno real. El modelo razona; el harness actúa.
Ver definición → IAAI cowork corporativo
Espacio de trabajo agéntico aplicado a la empresa: agentes de IA especializados que ejecutan tareas de varios pasos de principio a fin dentro del entorno real de trabajo (archivos, aplicaciones, datos), conectados al stack interno y bajo aprobación humana. No conversan sobre cómo hacer la tarea: la hacen y entregan el resultado.
Ver definición → Infraestructura técnicaMCP para WordPress
Capa que permite a un agente de IA operar un sitio WordPress de forma controlada, exponiendo funciones del CMS como herramientas estandarizadas del Model Context Protocol. Descansa en dos piezas oficiales: la Abilities API y el MCP Adapter.
Ver definición → IAContenido generado por IA
"Contenido generado por IA" es texto o multimedia producido total o parcialmente con modelos de inteligencia artificial. En SEO no se evalúa el método de producción, sino la calidad, originalidad y utilidad del resultado.
Ver definición → IAA2A · Agent2Agent
A2A (Agent2Agent) es un protocolo abierto para que agentes de IA de distintos frameworks y proveedores se descubran, se autentiquen y se deleguen tareas entre sí. Es la capa agente-a-agente, complementaria de MCP, que conecta un agente con sus herramientas. Lo creó Google en abril de 2025 y desde junio de 2025 lo gobierna la Linux Foundation; absorbió el Agent Communication Protocol (ACP) de IBM.
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Un mapa de conceptos de SEO, analítica e IA, definidos con criterio y enlazados a sus fuentes.