# Máquinas Hablantes

Máquinas Hablantes es una web de divulgación en español de Adrián G. Bustos (lingüista en ia conversacional). Cómo entienden el lenguaje los sistemas de IA y qué papel tiene el criterio humano. Explicado desde la lingüística, sin matemáticas.

## Rutas principales

- Inicio: https://www.maquinashablantes.com — Cómo entienden el lenguaje los sistemas de IA y qué papel tiene el criterio humano.
- Aprende: https://www.maquinashablantes.com/aprende — Cuatro rutas para entender la IA desde el lenguaje: cómo funciona, qué la separa de nosotros, cómo hablarle y cómo trabajar con ella.
- El lenguaje que la máquina tiene que resolver: https://www.maquinashablantes.com/aprende/fundamentos/linguisticos — Sonidos, palabras, estructura, significado y uso: los niveles del lenguaje y dónde falla una máquina en cada uno.
- Cómo lee una máquina: https://www.maquinashablantes.com/aprende/fundamentos/fundamentos-tecnicos — Tokens, vectores, probabilidades y evaluación, explicados con palabras y sin fórmulas.
- Cómo aprende y cómo se evalúa: https://www.maquinashablantes.com/aprende/fundamentos/ingenieria-linguistica — De las reglas a los grandes modelos de lenguaje: cómo aprenden, cómo se ajustan para conversar y cómo se sabe si funcionan.
- Qué hacen con el lenguaje: https://www.maquinashablantes.com/aprende/tareas-nlp — Traducir, transcribir, generar, clasificar y responder: cinco tareas, qué hace la máquina en cada una y dónde falla.
- Traducción automática: https://www.maquinashablantes.com/aprende/tareas-nlp/traduccion-automatica
- Tecnologías del habla: https://www.maquinashablantes.com/aprende/tareas-nlp/tecnologias-habla
- Generación de texto: https://www.maquinashablantes.com/aprende/tareas-nlp/generacion-texto
- Clasificación de textos: https://www.maquinashablantes.com/aprende/tareas-nlp/clasificacion-textos
- Pregunta-respuesta: https://www.maquinashablantes.com/aprende/tareas-nlp/pregunta-respuesta
- Hacia dónde va: https://www.maquinashablantes.com/aprende/tareas-nlp/areas-emergentes — Modelos que razonan por pasos, que ven y oyen, y que actúan como agentes. Qué cambia y qué sigue igual.
- Agentes: cuando la máquina actúa: https://www.maquinashablantes.com/aprende/agentes — Agentes, subagentes, el arnés que los rodea y los bucles que generan y evalúan, como FunSearch. Qué cambia cuando la máquina, además de hablar, hace cosas.
- Por qué mirar la IA desde el lenguaje: https://www.maquinashablantes.com/que-es-lc — Qué es la lingüística computacional y por qué las humanidades son decisivas para entender y evaluar la IA.
- Perfiles profesionales: https://www.maquinashablantes.com/desarrollate/perfiles-profesionales — Trabajos en IA donde pesa el lenguaje: en qué consisten, qué conocimientos piden y qué producen.
- Competencias: https://www.maquinashablantes.com/desarrollate/competencias — Nueve áreas de trabajo con lenguaje e IA: qué implican y cómo se combinan.
- Cómo formarse: https://www.maquinashablantes.com/desarrollate/como-formarse — Qué conocimientos intervienen, qué formación existe y qué valor tiene cada título.
- Herramientas: https://www.maquinashablantes.com/aprende/recursos/herramientas — Herramientas para ver y analizar el lenguaje con máquinas, ordenadas por tarea.
- Para profundizar: https://www.maquinashablantes.com/aprende/recursos/para-profundizar — Libros, ensayos, vídeos y comunidades en español sobre lenguaje e IA.
- Taller: https://www.maquinashablantes.com/taller — Tutoriales y explicaciones a fondo: la parte práctica y técnica, conectada con cada tarea y competencia.
- Blog: https://www.maquinashablantes.com/blog — Ensayos sobre lenguaje, máquinas y criterio humano, publicados primero en LinkedIn.
- Glosario: https://www.maquinashablantes.com/glosario — Los términos de la IA y de la lingüística explicados con ejemplos cotidianos.
- Sobre: https://www.maquinashablantes.com/sobre — Qué es Máquinas Hablantes y quién lo escribe.
- Una idea del lenguaje: https://www.maquinashablantes.com/sobre/vision-del-lenguaje — La visión del lenguaje que sostiene el proyecto, expuesta de forma sistemática.

## Taller (tutoriales y explicaciones a fondo)

- NLTK, spaCy y Transformers: herramientas y modelos de PLN: https://www.maquinashablantes.com/taller/librerias-pln
- Probar los cuadernos del Taller en Google Colab: https://www.maquinashablantes.com/taller/primeros-pasos-google-colab
- Medir el acuerdo entre anotadores: la kappa de Cohen paso a paso: https://www.maquinashablantes.com/taller/acuerdo-entre-anotadores
- Diseño conversacional para asistentes que conversan y actúan: https://www.maquinashablantes.com/taller/diseno-conversacional
- Evaluar un sistema RAG: recuperación, fidelidad y corrección: https://www.maquinashablantes.com/taller/evaluar-un-rag
- Tu primer análisis lingüístico con spaCy: https://www.maquinashablantes.com/taller/primer-analisis-spacy
- Cómo funciona un sistema RAG por dentro: https://www.maquinashablantes.com/taller/rag-por-dentro
- Evaluar un clasificador: matriz de confusión, precisión y exhaustividad: https://www.maquinashablantes.com/taller/evaluar-un-clasificador
- Escribir buenos prompts: lo que recomiendan hoy Anthropic, OpenAI y Google: https://www.maquinashablantes.com/taller/tecnicas-de-prompting

## Blog reciente

- El error como mapa: piedras de paso, objetivo y criterio humano: https://www.maquinashablantes.com/blog/el-error-como-mapa
- Lenguaje, IA y entrenamiento del criterio humano: https://www.maquinashablantes.com/blog/lenguaje-ia-entrenamiento-criterio-humano
- Ordenar la incertidumbre: del razonamiento inferencial a la frontera humana: https://www.maquinashablantes.com/blog/ordenar-incertidumbre-razonamiento-inferencial
- Diseñar conversaciones sabrosas: los 3 ingredientes clave de un buen chatbot: https://www.maquinashablantes.com/blog/conversaciones-sabrosas-ingredientes
- Little Language Lessons: Aprende idiomas con Google y Gemini: https://www.maquinashablantes.com/blog/little-language-lessons
- ¿Ya teníamos una IA en el bolsillo?: la lingüística de los teclados predictivos: https://www.maquinashablantes.com/blog/teclados-predictivos
- IA: la demo deslumbra, la producción exige: https://www.maquinashablantes.com/blog/demo-produccion
- La consciencia de las máquinas y el límite del lenguaje: https://www.maquinashablantes.com/blog/consciencia-maquinas
- ¿Y si tu chatbot dice que le gusta la pizza con piña?: https://www.maquinashablantes.com/blog/prompt-injection
- Cómo los chatbots clasifican intenciones y contexto: https://www.maquinashablantes.com/blog/semantica-chatbots
- Habilidades clave para lingüistas en la era de la IA: https://www.maquinashablantes.com/blog/habilidades-linguistas
- De palabras a código: el arte de enseñar lenguaje a las máquinas: https://www.maquinashablantes.com/blog/palabras-codigo

## Competencias

- Gestión de datos y curación de corpus: https://www.maquinashablantes.com/desarrollate/competencias/gestion-datos-corpus
- Frameworks y librerías estándar de PLN: https://www.maquinashablantes.com/desarrollate/competencias/frameworks-librerias
- Diseño conversacional y UX de voz: https://www.maquinashablantes.com/desarrollate/competencias/diseno-conversacional
- Ingeniería de prompts y LLMs: https://www.maquinashablantes.com/desarrollate/competencias/ingenieria-prompts
- Evaluación de modelos, QA y ética: https://www.maquinashablantes.com/desarrollate/competencias/evaluacion-modelos-qa
- Anotación lingüística y minería de datos: https://www.maquinashablantes.com/desarrollate/competencias/anotacion-linguistica-mineria
- Visualización de datos y comunicación estratégica: https://www.maquinashablantes.com/desarrollate/competencias/visualizacion-datos
- Prototipado y UX/UI para IA: https://www.maquinashablantes.com/desarrollate/competencias/prototipado-ux-ia
- Ingeniería de conocimiento y grafos: https://www.maquinashablantes.com/desarrollate/competencias/ingenieria-conocimiento-grafos

## Fuentes para agentes

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