# Glosario

Los términos de esta guía que van más allá del vocabulario cotidiano.

| Término | Qué significa |
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| Agente (de IA) | Un sistema de IA que no solo responde: planea una tarea de varios pasos y usa herramientas (navegador, Python, R, archivos) para ejecutarla por su cuenta. Ejemplos: Claude Code, Codex, Gemini CLI. |
| Alucinación | Cuando la IA inventa algo con total seguridad: una cita, un dato, un artículo que no existe. Ocurre porque predice texto probable, no consulta una base de datos. |
| API | La "puerta" por la que un programa usa un modelo de IA sin pasar por el chat. Muchas herramientas "especializadas" son una interfaz encima de la API de algún modelo grande. |
| APA | Formato de citas y referencias de la Asociación Americana de Psicología, el más usado en ciencias sociales. |
| arXiv | Repositorio público donde los investigadores suben artículos antes de que pasen por revisión de pares (ver *preprint*). |
| Auditable | Que otra persona puede rastrear cómo se llegó a un resultado: con qué datos, qué código y qué fuentes. |
| Colab (Google Colab) | Un cuaderno de Python que corre en el navegador, sin instalar nada. Mezcla texto, código y resultados. |
| Complacencia (*sycophancy*) | La tendencia de los modelos de IA a darte la razón y decirte lo que quieres oír, porque se entrenaron con calificaciones de personas que prefieren que les den la razón. |
| Confiabilidad (de un instrumento) | Que un cuestionario mida lo mismo de forma consistente: si lo aplicas dos veces en condiciones iguales, da resultados parecidos. |
| Declaración de Leiden | Documento de 2026 firmado por matemáticos y respaldado por la Unión Matemática Internacional, con recomendaciones para usar la IA en investigación de forma transparente y responsable. |
| Demostración (matemática) | El argumento lógico, paso por paso, que prueba que un enunciado es verdadero. Es el "resultado" de una investigación en matemáticas. |
| Diseño de mecanismos | Rama de la economía que diseña reglas (de votación, subastas, asignación) para que las decisiones individuales lleven al resultado que se busca. |
| DOI | Identificador único y permanente de un artículo científico (p. ej. 10.3386/w34202). Sirve para encontrarlo y comprobar que existe. |
| Endogeneidad | Cuando una variable explicativa está relacionada con factores que el modelo no incluye, y por eso el coeficiente estimado no refleja el efecto verdadero. |
| Errores estándar | La medida de qué tan precisa es una estimación. Con ellos se calculan los intervalos de confianza y los valores p. |
| Escala de Likert | Pregunta donde la persona elige su grado de acuerdo, por ejemplo de "nada de acuerdo" a "completamente de acuerdo". |
| Estadística descriptiva | Los resúmenes básicos de los datos (promedios, mínimos, máximos, conteos) antes de cualquier modelo. |
| Estrategia de identificación | El argumento de por qué tu diseño permite afirmar que X causa Y, y no solo que se mueven juntos. |
| Experimento de encuesta | Un estudio donde a grupos al azar se les muestra una versión distinta de un mensaje o pregunta, para medir el efecto de esa diferencia. |
| Efecto de tratamiento | La diferencia en un resultado que se debe a una intervención (un mensaje, un programa, una política). |
| Encuestados sintéticos (*silicon samples*) | Respuestas a una encuesta generadas por IA que "finge" ser personas con ciertas características. Sirven para pilotear, no como datos. |
| ENOE | Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo del INEGI, la fuente principal sobre empleo en México. |
| Especificación (del modelo) | La decisión de qué variables entran en un modelo, en qué forma y con qué supuestos. |
| Google Apps Script | Lenguaje para automatizar Google Sheets, Forms y Gmail con pequeños programas (p. ej. crear un formulario o enviar correos). |
| Hipótesis | La respuesta tentativa a tu pregunta de investigación, que el estudio va a poner a prueba. |
| Impuesto pigouviano | Un impuesto a una actividad que daña a terceros (como contaminar o el consumo de azúcar), para que su precio refleje ese daño. |
| Investigación profunda (*Deep Research*) | Un modo de los chats de IA que busca en cientos de fuentes durante varios minutos y entrega un reporte con referencias. |
| Lean | Un lenguaje en el que una computadora puede verificar, paso por paso, que una demostración matemática es correcta. |
| Marco teórico | La sección de una tesis que define los conceptos, explica las teorías que sostienen tu hipótesis y las contrasta con las alternativas. |
| Modelo de lenguaje (LLM) | El tipo de IA detrás de ChatGPT, Gemini o Claude: un modelo estadístico entrenado con enormes cantidades de texto para predecir la siguiente palabra. |
| Modelo de razonamiento | Un modelo de lenguaje que "piensa" varios pasos antes de responder. Es más lento, pero mejor en tareas complejas. |
| Multicolinealidad | Cuando dos o más variables explicativas están muy relacionadas entre sí, y el modelo no puede separar bien el efecto de cada una. |
| NeurIPS | Una de las conferencias científicas más prestigiosas en inteligencia artificial. |
| NotebookLM | Herramienta de Google que trabaja solo con los documentos que le subes: los resume, genera audios, mapas mentales y tarjetas de estudio. |
| Piloto | Una aplicación de prueba de un cuestionario con pocas personas reales, para corregirlo antes del levantamiento completo. |
| *Preprint* / *working paper* | Un artículo que el autor hace público antes de que pase por revisión de pares. Puede cambiar o tener errores. |
| Problemas del Milenio | Siete problemas matemáticos famosos por su dificultad. El Instituto Clay ofrece un millón de dólares por resolver cada uno. |
| *Prompt* | La instrucción o pregunta que le escribes a una IA. |
| Protocolo de investigación | El plan breve de una investigación: problema, justificación, objetivos, preguntas e hipótesis. |
| Replicación / reproducción | Reproducir es obtener los mismos resultados con los mismos datos y código. Replicar es repetir el estudio con datos nuevos para ver si el hallazgo se sostiene. |
| Paquete de replicación | Los datos, el código y las instrucciones que acompañan a un artículo para que cualquiera pueda reproducir sus resultados. |
| Revisión por pares | El proceso en que otros investigadores evalúan un artículo antes de publicarlo en una revista. |
| Robustez (pruebas de) | Volver a estimar un resultado con variantes (otras variables, otra muestra, otro método) para ver si se sostiene. |
| Script reproducible | Un archivo de código que, corrido de principio a fin, produce todos los resultados sin pasos manuales. |
| Sesgo de deseabilidad social | La tendencia de las personas a responder lo que "queda bien" en lugar de lo que realmente hacen o piensan. |
| Sesgo por variable omitida | Error en una estimación porque falta en el modelo una variable que influye tanto en X como en Y. |
| SNII | Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores de México, que reconoce y clasifica por niveles a quienes investigan. |
| Transformer | La arquitectura de red neuronal, presentada en 2017, en la que se basan los modelos de lenguaje actuales. |
| Validez (de un instrumento) | Que un cuestionario mida realmente lo que dice medir. |
| *Workslop* | Trabajo hecho con IA que parece pulido pero no aporta nada, y obliga a otros a corregirlo o rehacerlo. |