Nota de la serie Sobre IA para ti y tu empresa
Entender una idea sencilla puede cambiar la forma en que piensas sobre la inteligencia artificial: el vector. Un vector es la representación compacta que usan los modelos de IA para capturar el significado de palabras, documentos, preguntas e incluso emociones. Comprender cómo funcionan los vectores permite buscar información sin depender de palabras clave exactas, entrenar IA con el conocimiento interno de la empresa y automatizar procesos en áreas como recursos humanos y atención al cliente.
Qué aporta a los negocios: encontrar información semánticamente relacionada; mejorar sistemas de búsqueda y recuperación; llevar inteligencia artificial a procesos críticos con aplicaciones a medida y software a medida.
Ejemplo en recursos humanos: los currículums como vectores se transforman en conjuntos de números que capturan habilidades, experiencia y estilo profesional; las descripciones de puestos también se convierten en vectores que reflejan tareas, objetivos y cultura; el emparejamiento semántico compara vectores de candidatos y puestos para medir afinidad en significado y contexto, no solo por coincidencia de palabras clave.
Beneficios concretos para RR HH y la empresa: selección y ensamblaje de equipos más rápido basándose en roles previos y valores compartidos; descubrimiento de candidatos aunque sus currículums no contengan las palabras clave tradicionales; estimaciones de ajuste cultural y comunicación analizando elección de palabras y redacción.
El currículum del futuro deja atrás la página única escaneable y abraza historiales de proyectos detallados. Con análisis por vectores la IA comprende proyectos en los que trabajó una persona, los roles que desempeñó, los enfoques para resolver problemas y la evolución de habilidades en el tiempo, de modo que el formato importa menos y el significado importa más.
Conceptos técnicos básicos: un vector es una representación numérica del significado. Es una lista de coordenadas en un espacio de cientos o miles de dimensiones que describe texto, imagen o una pregunta. Ejemplo de vector para la palabra liderazgo: [0.134, -0.278, 0.045, 0.892, -0.116, 0.003, 0.721, -0.443, 0.056, ...].
Puedes imaginar un vector como una coordenada GPS en una ciudad de significados. Palabras y documentos que significan cosas parecidas están en el mismo barrio. La IA navega ese mapa para encontrar ideas semánticamente próximas aunque no se usen las mismas palabras exactas.
Los vectores los generan modelos entrenados para capturar semántica. Entre los modelos más usados están RoBERTa, ALBERT, DistilBERT, E5, OpenAI Ada v2 y v3, e InstructorXL. Para muchas aplicaciones empresariales, variantes ligeras de modelos tipo BERT ofrecen un buen equilibrio entre calidad y eficiencia, aunque en proyectos avanzados se pueden usar modelos más grandes según necesidad.
Cómo funciona en una aplicación empresarial en 5 pasos: Paso 1 Texto a vector: el documento o la consulta se transforma en vector mediante un modelo de IA; Paso 2 Guardar en base de datos: el vector se almacena junto al texto original, por ejemplo en PostgreSQL con pgvector; Paso 3 Consulta a vector: la pregunta del usuario se transforma en vector con el mismo modelo para mantener el mismo espacio semántico; Paso 4 Comparar vectores: el sistema busca las coincidencias más cercanas por similitud numérica y puede integrarse en pipelines de RAG para recuperar documentos relevantes y luego generar respuestas; Paso 5 Devolver resultado: se presentan los documentos, candidatos o productos más relevantes y, si está conectado a un asistente IA, se usa ese contexto para ofrecer una respuesta detallada y personalizada.
Temas avanzados como indexación, normalización y ajuste fino mejoran eficiencia y precisión, pero los cinco pasos anteriores resumen la idea central: recuperar y generar respuestas por significado, no solo por palabras exactas.
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