Inteligența artificială a devenit parte din activitatea multor profesioniști și afaceri mici. Însă pentru cei care abia încep, termenii tehnici pot părea confuzi. Acest glosar oferă explicații clare pentru cele mai frecvente concepte, într-un limbaj accesibil și fără jargon.
1. Termeni de bază în AI
- Inteligență artificială (AI): Sisteme care pot imita comportamente umane precum învățarea, planificarea și rezolvarea de probleme.
- Machine Learning (ML): Subdomeniu al AI care permite sistemelor să învețe din date fără a fi programate explicit.
- Model AI: Algoritm „antrenat” să genereze răspunsuri sau să ia decizii pe baza unor date.
- Prompt: Instrucțiunea sau întrebarea pe care o dai unui AI pentru a obține un rezultat.
- Antrenare (training): Procesul prin care un model învață din date.
2. Termeni despre instrumente AI conversaționale
- LLM (Large Language Model): Model AI capabil să înțeleagă și să genereze text în limbaj natural.
- Chatbot: Asistent virtual care răspunde automat la întrebări, pe baza unei baze de date sau antrenament specific.
- Custom GPT: O versiune personalizată de ChatGPT, adaptată nevoilor unei companii.
- Fine-tuning: Ajustarea unui model AI pe baza unui set specific de date (ex: documente interne).
- Context: Informațiile din conversație pe care AI-ul le reține pentru a formula un răspuns relevant.
3. Automatizare și productivitate
- Automatizare AI: Utilizarea AI pentru a prelua sarcini repetitive fără intervenție umană.
- Workflow: Succesiune de pași sau sarcini automatizate într-un proces.
- Trigger: Eveniment care declanșează o acțiune automată.
- API: Interfață prin care două aplicații pot comunica automat între ele.
- No-code / Low-code: Platforme care permit crearea de aplicații sau automatizări fără programare.
4. Termeni relevanți pentru afaceri
- Use case: Exemplu concret de problemă rezolvată cu AI într-un context de business.
- AI Copilot: Asistent AI care lucrează în paralel cu tine, oferind sugestii sau completări automate.
- Insight: Informație valoroasă obținută prin analiză automată de date.
- Scalare: Extinderea folosirii unei soluții AI la nivelul întregii echipe sau organizații.
- Adopție AI: Procesul prin care o echipă începe să utilizeze constant AI în activitatea zilnică.
5. Alte concepte utile
- Bias (părtinire): Erori în predicțiile AI cauzate de date dezechilibrate sau inexacte.
- Token: Unitate de bază în procesarea textului de către AI (ex: cuvânt sau fragment de cuvânt).
- Hallucination: Când un model AI generează răspunsuri false sau inventate.
- Tuning model: Ajustarea comportamentului unui model fără a modifica structura lui de bază.
- Prompt engineering: Arta de a formula instrucțiuni clare și eficiente pentru AI.
Dacă ai întâlnit alți termeni pe care nu îi înțelegi, scrie-ne și îi vom adăuga în glosar.
