[Saltar al contenido](https://www.innguma.com/recursos/software/feed-ia/#contenido) Glosario · Software # Feed IA: recorrer la vigilancia por lo que trata cada señal, no por sus palabras **En resumen** Feed IA es la vista de Innguma que permite recorrer el contenido de la vigilancia por las dimensiones que identifica la IA: categorías, tecnologías, entidades, tipo de evento, lugar y tono. El filtro decide qué entra; Feed IA ayuda a explorar lo que ha entrado según de qué trata cada señal. Cada señal sigue enlazada a su fuente y las personas siguen decidiendo qué se publica. ## ¿Qué diferencia hay entre filtrar por palabras y recorrer por conceptos? Un filtro responde a «¿qué entra en esta vigilancia?». Feed IA responde a otra pregunta: «de todo lo que ha entrado, ¿qué hay sobre esta tecnología, esta entidad o este tipo de evento?». La diferencia importa porque una misma realidad se nombra de muchas formas. Una tecnología aparece con su nombre técnico, su sigla, la marca comercial de un fabricante y su traducción; una empresa aparece con su razón social, su marca y el nombre de su filial. El manual de recuperación de información de Manning, Raghavan y Schütze distingue por eso entre reglas escritas a mano, como las consultas booleanas, y la clasificación automática, que aprende sus criterios a partir de ejemplos etiquetados.[\[1\]](https://www.innguma.com/recursos/software/feed-ia/#ref-1) Las reglas dan control sobre el perímetro; la clasificación ordena lo que ha entrado aunque cada texto lo diga a su manera. ## ¿Cómo identifica la IA cada dimensión? Cada dimensión corresponde a una tarea conocida del procesamiento del lenguaje natural, con su forma típica de equivocarse. Conocerla ayuda a interpretar lo que muestra la vista. | Dimensión | Tarea de procesamiento del lenguaje | Error típico que conviene vigilar | | --- | --- | --- | | Categoría y tecnología | Clasificación de textos en un conjunto de clases | Asignar una tecnología mencionada de pasada como si fuera el tema principal | | Entidad | Reconocimiento de entidades nombradas (organizaciones, personas, lugares)[\[2\]](https://www.innguma.com/recursos/software/feed-ia/#ref-2) | Confundir dos entidades con el mismo nombre o no unir variantes de la misma | | Tipo de evento | Extracción de información sobre eventos, relaciones y tiempo[\[2\]](https://www.innguma.com/recursos/software/feed-ia/#ref-2) | Tomar un anuncio de intenciones por un hecho consumado | | Lugar | Reconocimiento de entidades de tipo lugar | Confundir la sede de la empresa con el lugar donde ocurre el hecho | | Tono | Análisis de sentimiento y connotación[\[2\]](https://www.innguma.com/recursos/software/feed-ia/#ref-2) | Leer como negativo un texto técnico que describe un problema resuelto | ## Para qué sirve en el trabajo diario - **Preparar una reunión con un competidor o un socio:** ver de una vez lo que ha entrado sobre esa entidad, aunque cada medio la nombre de una forma. - **Revisar una tecnología en un periodo:** qué se ha publicado sobre ella en el último trimestre, por tipo de evento. - **Aislar un tipo de evento en un lugar:** por ejemplo, cambios normativos en un país o acuerdos entre empresas de una región. - **Leer el tono de la conversación sobre un tema,** sabiendo que es una aproximación y no una medición. Son ejemplos ilustrativos de recorridos posibles, no vistas predefinidas. ## Cuándo no usar Feed IA - **Como sustituto del filtro.** El perímetro de cada vigilancia lo definen las personas; una dimensión de la IA no garantiza que todo lo relevante haya entrado. - **Como sustituto de la validación.** Que una señal esté bien clasificada no significa que importe a tu organización. - **Como estadística.** Contar señales por tono o por tecnología describe lo capturado, no el mercado; depende de qué fuentes se vigilan. ## Si la IA se equivoca: fuente y criterio El perfil de IA generativa del NIST (NIST AI 600-1) describe la confabulación, la producción de contenido erróneo expresado con seguridad, y el sesgo de automatización, que lleva a confiar en exceso en lo que propone el sistema.[\[3\]](https://www.innguma.com/recursos/software/feed-ia/#ref-3) El Reglamento europeo de IA (Reglamento (UE) 2024/1689) obliga desde el 2 de febrero de 2025 a quienes usan sistemas de IA a tomar medidas de alfabetización en IA de su personal (artículo 4).[\[4\]](https://www.innguma.com/recursos/software/feed-ia/#ref-4) El Reglamento (UE) 2026/1744, en vigor desde el 27 de julio de 2026, mantuvo esa obligación pero dejó de exigir un nivel «suficiente» concreto.[\[5\]](https://www.innguma.com/recursos/software/feed-ia/#ref-5)[\[6\]](https://www.innguma.com/recursos/software/feed-ia/#ref-6) En la práctica, el criterio es el mismo: quien usa la clasificación debe saber cómo se equivoca. En Innguma, cada señal enlaza a la publicación de la que procede y las personas deciden qué se vigila, qué se publica y a quién llega. La IA procesa. Tu equipo decide. ## Fuentes y referencias 1. \[1\] [Manning, C. D., Raghavan, P. y Schütze, H. Introduction to Information Retrieval, «Text classification and Naive Bayes». Cambridge University Press. 2008](https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/text-classification-and-naive-bayes-1.html) 2. \[2\] [Jurafsky, D. y Martin, J. H. Speech and Language Processing, 3.ª ed. (borrador), caps. 18 (entidades nombradas), 21 (eventos) y 23 (sentimiento). Stanford University. 2026](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/) 3. \[3\] [NIST. NIST AI 600-1, Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile. 2024](https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf) 4. \[4\] [Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, de Inteligencia Artificial. EUR-Lex. 2024](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj) 5. \[5\] [Reglamento (UE) 2026/1744, de 8 de julio de 2026, por el que se modifica el Reglamento (UE) 2024/1689 (Ómnibus Digital sobre IA). EUR-Lex. 2026](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2026/1744/oj) 6. \[6\] [Comisión Europea. AI Literacy — Questions & Answers. 2026](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/ai-literacy-questions-answers) ## Relacionado - [Filtros de vigilancia: qué son, cómo funcionan y por qué deciden la calidad de una vigilancia](https://www.innguma.com/recursos/software/filtros/) - [Factory: dónde se procesan, clasifican y validan las señales de vigilancia](https://www.innguma.com/recursos/software/factory/) - [¿Qué pasa si la IA se equivoca al clasificar?](https://www.innguma.com/recursos/faq/ia-errores/) - [Academia](https://academy.innguma.com/) - [Solicitar una demo](https://www.innguma.com/demo/) - [Volver al Glosario](https://www.innguma.com/recursos/glosario/#g-plataforma)