Saber hablar en inglés sobre inteligencia artificial es esencial en el contexto profesional, ya sea con un cliente o con un equipo técnico. Aquí tienes minidiálogos bilingües, fichas de vocabulario y consejos para practicar en todas las situaciones.
💼 1. Consultor ↔ Cliente sin conocimientos técnicos (valorizar el impacto empresarial)
🇬🇧 Cliente : ¿Cómo puede ayudar esta solución de IA a nuestra empresa?
🇫🇷 Cliente: ¿Cómo puede ayudar esta solución de IA a nuestra empresa?
🇬🇧 Consultor : Esta herramienta basada en inteligencia artificial reducirá el trabajo manual al automatizar las tareas repetitivas. También mejorará la toma de decisiones al proporcionar información en tiempo real.
🇫🇷 Consultor: esta herramienta basada en la inteligencia artificial reducirá el trabajo manual al automatizar las tareas repetitivas. También mejorará la toma de decisiones gracias a los análisis en tiempo real.
🇬🇧 Cliente : Suena interesante. ¿Podemos medir los beneficios?
🇫🇷 Cliente: Interesante. ¿Se pueden medir los beneficios?
🇬🇧 Consultor : Sí, la prueba de concepto demostró una reducción de 201 TP3T en los costes operativos en un plazo de tres meses.
🇫🇷 Consultor: Sí, la demostración de viabilidad mostró una reducción del 20 % en los costes operativos en tres meses.
👥 2. Gerente ↔ Equipo (discusión técnica)
🇬🇧 Director : ¿En qué punto nos encontramos con el modelo de aprendizaje automático?
🇫🇷 Gerente: ¿En qué punto nos encontramos con el modelo de aprendizaje automático?
🇬🇧 Ingeniero : Entrenamos el modelo con datos históricos, pero observamos un sesgo en las predicciones.
🇫🇷 Ingeniero: Hemos entrenado el modelo con datos históricos, pero hemos observado un sesgo en las predicciones.
🇬🇧 Director : ¿Cuál es el siguiente paso para abordar esto?
🇫🇷 Gerente: ¿Cuál es el siguiente paso para corregir esto?
🇬🇧 Ingeniero : Tenemos previsto equilibrar el conjunto de datos y volver a entrenar el modelo para mejorar la precisión.
🇫🇷 Ingeniero: Tenemos previsto equilibrar el conjunto de datos y volver a entrenar el modelo para mejorar la precisión.
🎤 3. Conferencia / Taller (visión estratégica)
🇬🇧 Altavoz : La IA ya no es solo una tendencia futura, sino que está transformando las industrias en la actualidad.
🇫🇷 Ponente: La IA ya no es solo una tendencia futura, sino que está transformando los sectores en la actualidad.
🇬🇧 Participante : ¿Cuál es el mayor reto en la adopción de la IA?
🇫🇷 Participante: ¿Cuál es el mayor reto a la hora de adoptar la IA?
🇬🇧 Altavoz : El principal reto no es la tecnología en sí misma, sino integrarla en los procesos existentes y garantizar un uso ético.
🇫🇷 Ponente: El principal reto no es la tecnología en sí misma, sino su integración en los procesos existentes y la garantía de un uso ético.
🧑💻 4. Reunión interna sobre el proyecto de IA
🇬🇧 Colega A : ¿Cuál es el calendario para implementar la solución de IA?
🇫🇷 Colega A: ¿Cuál es el calendario para implementar la solución de IA?
🇬🇧 Colega B : Tenemos previsto poner en marcha un proyecto piloto el mes que viene y ampliarlo tras su evaluación.
🇫🇷 Colega B: Tenemos previsto lanzar un proyecto piloto el mes que viene y ampliarlo tras su evaluación.
🇬🇧 Colega A : ¿Y qué riesgos debemos vigilar?
🇫🇷 Colega A: ¿Qué riesgos debemos vigilar?
🇬🇧 Colega B : La privacidad de los datos y el sesgo de los modelos son las cuestiones clave que debemos abordar.
🇫🇷 Colega B: La confidencialidad de los datos y el sesgo de los modelos son los principales retos que hay que abordar.
🔤 Hoja de vocabulario esencial.
- Inteligencia artificial → Inteligencia artificial (IA)
👉 La IA está transformando la forma en que operan las empresas. - IA generativa → IA generativa
👉 La IA generativa puede crear texto, imágenes e incluso código. - Aprendizaje automático → Aprendizaje automático (ML)
👉 Utilizamos el aprendizaje automático para predecir el comportamiento de los clientes. - Modelo de aprendizaje automático → Modelo de aprendizaje automático
👉 El nuevo modelo mejoró la precisión de las predicciones. - Datos de entrenamiento → Datos de entrenamiento
👉 Para obtener buenos resultados es fundamental disponer de datos de entrenamiento de alta calidad. - Datos de prueba → Datos de prueba
👉 Evaluamos el modelo con datos de prueba independientes. - Sesgo del modelo → Sesgo del modelo
👉 Debemos comprobar periódicamente si el modelo presenta sesgos. - Alucinación (de un modelo) → Alucinación
👉 A veces, el chatbot produce alucinaciones que suenan seguras, pero son erróneas. - Invitación/instrucciones (para un modelo) → Prompt
👉 El resultado depende en gran medida de cómo se redacte la pregunta. - Ajuste fino → Ajuste fino
👉 Ajustamos el modelo en nuestros documentos internos. - Casos de uso → Caso de uso
👉 Comencemos con un caso de uso sencillo antes de ampliarlo. - Prueba de concepto → Prueba de concepto (POC)
👉 El POC demostró que la solución es técnicamente viable. - Pasaje a escala → Escalado / Ampliación
👉 Una vez que el programa piloto funcione, podremos ampliar la solución a escala mundial. - Integración a través de API → Integración API
👉 El servicio de IA está disponible a través de una API REST. - Equipo de datos/IA → Equipo de datos/IA
👉 Nuestro equipo de IA trabaja en estrecha colaboración con las partes interesadas del negocio. - Explicabilidad del modelo → Explicabilidad del modelo
👉 Los reguladores exigen una mayor explicabilidad de los modelos. - Gobernanza de la IA → Gobernanza de la IA
👉 Los marcos de gobernanza de la IA ayudan a gestionar los riesgos y el cumplimiento normativo. - Protección de datos → Protección de datos
👉 La protección de datos es una preocupación fundamental en cualquier proyecto de IA. - Cumplimiento normativo → Cumplimiento normativo
👉 Debemos garantizar el cumplimiento normativo antes de la implementación. - Aumento de la productividad → Aumento de la productividad
👉 El chatbot generó importantes aumentos de productividad. - Retorno de la inversión → Rentabilidad de la inversión (ROI)
- 👉 La dirección quiere ver un retorno de la inversión claro en los proyectos de IA.
💡 Consejos y trucos para memorizar vocabulario sobre IA
Utiliza las palabras en contextos reales. : correos electrónicos, informes, presentaciones en inglés. Por ejemplo: “Estamos llevando a cabo una prueba de concepto con un modelo de IA generativa”.”
✅ Jugar con las indicaciones : practique reformular una misma pregunta en 2 o 3 frases diferentes para ver cómo influye en la respuesta.
✅ Clasificar el vocabulario por temas :
- 🔎 Datos y modelos : datos de entrenamiento, modelo, sesgo, alucinación, ajuste fino...
- 🧩 Negocios y estrategia : caso de uso, ROI, aumento de la productividad, gobernanza...
- 🛠️ Tecnología y despliegue : Integración de API, escalabilidad, infraestructura...
✅ Reutilizar en la expresión oral : simule una llamada en inglés con un cliente o un compañero de trabajo, incluso solo, leyendo los minidiálogos en voz alta.
⚠️ Falsos amigos frecuentes
- Actual → actualy no actual
👉 Nuestra estrategia actual de IA se centra en el servicio al cliente. - Experiencia (prueba) → experimento, no experiencia
👉 Realizamos un experimento para comparar dos modelos. - Datos sensibles → datos sensiblesy no datos sensibles
👉 No podemos utilizar datos confidenciales en este experimento. - Controlar (verificar) → a menudo comprobar o supervisar, no siempre controlar
👉 Necesitamos supervisar el modelo en producción.
🔑 Palabras que hay que conservar en inglés (incluso en francés profesional)
En los círculos informáticos francófonos, algunas palabras inglesas se utilizan sin traducir:
- Caso de uso (más natural que «caso de uso»)
- POC (Prueba de concepto)
- Prompt
- Conjunto de datos
- chatbot
- API
- Tubería (datos / canalización MLOps)
- Ajuste fino
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