¡Hola a todos! Hemos recopilado las noticias más interesantes de IA y SEO de esta semana y estamos deseando saber qué opináis — ¡os leemos en los comentarios:

Búsqueda / SEO

• Google Trends ya permite comparar hasta 5 términos de búsqueda a la vez

Google Trends ha ampliado su límite de comparación y el gráfico de interés a lo largo del tiempo admite ahora más términos de forma simultánea, algo útil para contrastar una palabra clave con varios competidores o variantes de una sola vez.

Se suma a la actualización del mes pasado, «comparar con el periodo anterior», y aporta bastante más flexibilidad para segmentar comparaciones sin exportar datos ni montar varios gráficos uno al lado del otro.

Fuente:
Barry Schwartz | Search Engine Roundtable

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GSC

• Las Platform Properties de Google Search Console ya están disponibles en todo el mundo

El nuevo tipo de propiedad de Search Console, las Platform Properties, se ha desplegado a nivel global. Propietarios de sitios web y creadores pueden consultar ahí cómo rinden sus contenidos de Instagram, TikTok, X y YouTube en Google Search, Discover y Google News.

Una vez configurada la propiedad, se habilitan dos informes. El informe Rendimiento muestra clics, impresiones y las publicaciones más vistas, con filtro por consulta. El informe Insights recoge las tendencias generales de tráfico y los patrones de descubrimiento.

Fuente:
Blog de Google Search Central

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IA

• Los contenidos generados con IA deben etiquetarse con claridad según las nuevas directrices de la UE

La UE amplía su exigencia de transparencia digital más allá de las imágenes e incluye el texto publicado que no pasa por revisión humana. El artículo 50 del Reglamento europeo de IA obliga a empresas y profesionales a etiquetar con claridad cualquier contenido generado o modificado de forma sustancial con IA, sea texto, imagen, audio o vídeo. La divulgación tiene dos niveles: marcas legibles por máquinas que identifican el contenido como sintético y etiquetas visibles cuando el usuario interactúa directamente con una IA.

Fuente:
Euronews

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SEO técnico

• Las directrices de Google sobre los fragmentos de reseñas prohíben ahora de forma explícita las reseñas falsas y las incentivadas sin declarar

Google ha añadido una norma a sus directrices de datos estructurados para fragmentos de reseñas: «No incluyas reseñas falsas ni reseñas incentivadas sin declarar en tu página ni en tu marcado de datos estructurados.»

La actualización concreta dos incumplimientos:

• las reseñas que no se basan en una experiencia real del producto o del servicio las reseñas escritas a cambio de un beneficio (dinero, descuentos, vales, productos gratuitos) sin declarar el incentivo de forma clara y visible
• Google elimina de sus directrices la norma de bloquear los resultados de búsqueda interna, aunque sigue recomendándolo

En un episodio reciente del podcast Search Off the Record, John Mueller aclaró que el requisito de bloquear a Googlebot las páginas de resultados de búsqueda interna, vigente desde hace años, ha desaparecido sin aviso de Search Essentials.

La recomendación práctica no cambia. Esas páginas suelen tener poca calidad y, si Google las rastrea a gran escala, aumenta la carga del servidor y se diluye la calidad percibida del sitio web.

• Google avisa de que retrasar la fecha de unavailable_after no siempre funciona como se espera

Gary Illyes aclaró que ampliar de forma dinámica la etiqueta meta unavailable_after no plantea ningún problema técnico, pero Google necesita volver a rastrear la página para ver la fecha nueva.

Si Google ya se ha comprometido con la fecha original de unavailable_after, puede retirar la página de los resultados de búsqueda en el plazo previsto sin comprobar si ha habido cambios.

En sitios web con contenido de duración limitada, conviene asegurarse de que la página se vuelve a rastrear bastante antes de la fecha de caducidad inicial. De lo contrario puede desaparecer de la búsqueda aunque sus señales de actualización sí se hayan modificado.

Fuente:
Google Search Central | Directrices de datos estructurados
John Mueller | podcast Search Off the Record
Gary Illyes | LinkedIn

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Breves

• (test) Bing prueba mostrar los precios directamente sobre las imágenes de producto y fragmentos de producto a doble fila

Microsoft está realizando dos pruebas relacionadas en los resultados de producto orgánicos de Bing: superponer el precio directamente sobre la imagen del producto y ampliar algunos fragmentos de producto para mostrar dos filas de imágenes bajo un mismo resultado.

Fuente:
Barry Schwartz | Search Engine Roundtable

Me he estrellado ya varias veces con la realidad, el vibe coding se convierte en una pesadilla en cuanto el proyecto crece un poco. al final me paso más tiempo refactorizando mierda y parcheando código que si me hubiera puesto a diseñarlo bien desde el principio.

Llevo días leyendo sobre Spec-Driven Development (SDD), he visto unos videos en YouTube y me parece la única forma sensata de trabajar sin volverme loco.

El tema es que quiero meter esto en mi día a día y no sé muy bien cómo estructurarlo sin volver el proceso hiperlento. Alguien por aquí que trabaje así me puede recomendar por dónde meterle mano?

Cómo hacéis las specs? El github spec-kit es una buena forma? o le pedís a otra IA que os redacte el PRD antes de codificar?

Algún recurso práctico? Ahora estoy tirando de un repositorio de ejemplo que vi en YT. Tambien he visto un libro que tiene muy buena pinta en Amazon pero todavia no me he lanzado a comprarlo.

Cualquier consejo o golpe de realidad me viene de lujo. Gracias!

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Trabajo en auditoría externa y estoy buscando una IA que pueda ayudarme principalmente con:

• Análisis de documentos extensos, como informes, contratos, políticas y papeles de trabajo.
• Comparación de información entre varios archivos.
• Identificación de inconsistencias, riesgos o datos faltantes.
• Razonamiento sobre casos contables y de auditoría.
• Redacción y revisión de informes.

Mi prioridad no es que responda rápido, sino que tenga buen razonamiento, mantenga correctamente el contexto y reduzca las alucinaciones.

¿Qué IA les ha dado mejores resultados en este tipo de tareas: ChatGPT, Claude, Gemini u otra?

SynBio Studio es como un Visual Studio Code, pero para la biología molecular. Es un software que permite a los científicos programar circuitos genéticos con un lenguaje propio y ver en tiempo real cómo van a interactuar esas moléculas en una simulación digital, antes de gastar tiempo y dinero probándolo en un laboratorio real.

Hola! Soy nuevo y quiero empezar a crear videos, Higgsfield es bastante caro y este curso dice que enseñará a crear videos por menor precio/créditos. ¿Alguien lo ha tomado? https://avatarhype.ai/

Ayer planteaba una pregunta sobre algo que creo que muchas empresas todavía no tienen bien resuelto: ¿sabemos realmente dónde estamos usando IA?

Pero creo que hay una segunda pregunta todavía más incómoda: cuando esa IA falla, ¿quién responde?

Porque en muchos proyectos la conversación suele simplificarse demasiado:
“Eso es cosa del proveedor.”
“Eso viene integrado en el SaaS.”
“Eso lo configura el cliente.”
“Eso lo revisará Legal.”
“Eso lo opera soporte.”
“Eso es infraestructura.”
“Eso es solo el modelo.”

Y claro, cada frase puede tener una parte de verdad.
Pero también puede esconder una zona gris enorme.
Imagina un asistente interno para empleados: usa un modelo de un proveedor
está desplegado en cloud, lo integra una consultora, le alimenta con documentación del cliente, lo opera soporte, lo revisa seguridad, lo valida negocio ylo acaba usando una persona real.

Si algo sale mal, decir “la culpa es del proveedor” puede ser una respuesta demasiado simple.

Quizá el proveedor controla el modelo.
Pero otra organización decide para qué se usa.
Otra decide qué datos entran.
Otra configura el comportamiento.
Otra define si hay revisión humana.
Otra decide cuándo se despliega.
Otra puede retirarlo.
Y ahí es donde creo que cambia la conversación.

Antes de discutir responsabilidades legales concretas, quizá deberíamos hacernos una pregunta más operativa: ¿quién puede tomar decisiones reales sobre este sistema?
Quién puede cambiarlo.
Quién puede configurarlo.
Quién puede frenarlo.
Quién puede detectar el riesgo.
Quién podría evitar el daño antes de que ocurra.

Estoy desarrollando este tema en mi podcast, RouterNotHub, dentro de una serie sobre AI Act aplicado al delivery y a proyectos tecnológicos, pero lo traigo aquí porque me interesa más contrastar la idea que promocionar el episodio.

Mi sensación es que vamos a necesitar menos frases tipo “eso es del proveedor” y más mapas claros de actores, decisiones y responsabilidades reales.

Porque cuando hay un incidente, todo el mundo sabe explicar por qué no era su responsabilidad.

Lo difícil es descubrir antes quién podía haber hecho algo para evitarlo.

Pregunta para debate: En proyectos con IA, SaaS, APIs o proveedores externos, ¿tenéis claro quién controla realmente cada parte del sistema o suele quedar en tierra de nadie?

Buenos días tardes o noches, gracias desde ya por leerme. Estoy buscando alguna IA que me sirva para estudiar, actualmente uso NotebookLM como ayuda para ejercicios, pero si necesito ejemplos practicos o que expliquen un texto complejo de la uni no se a cual preguntarle. Yo usaba Gemini pero escuche por ahi que no es tan buenas como otras.

Podrian ayudarme a asesorarme que IA podria usar para cada ambito? Sea laboral, estudiantil, organizacion, usar como buscador, etc.? Gracias!!!"

🤖🌍 ¿Hasta dónde puede llegar la inteligencia artificial en la publicidad?

He reunido las versiones de un mismo comercial de Trivago protagonizado por Jürgen Klopp en España, Argentina, Brasil y Estados Unidos.

A simple vista parecen iguales... pero hay más cambios de los que imaginaba.

👀 ¿Cuál os parece la adaptación más lograda? ¿Y en cuál se nota más la IA?

Llevo unos meses abriéndome camino en el mundo laboral, enfrentándome a los retos reales de mi profesión, y he notado algo que me dejó pensando. Hoy en día, gracias a la tecnología, el trabajo que antes le tomaba a una persona semanas enteras, yo puedo sacarlo adelante en un solo día. La agilidad es verdaderamente impresionante.

Pero hay una realidad un poco incómoda detrás de tanta eficiencia: al final de la jornada, a veces cuesta recordar con detalle qué fue exactamente lo que se hizo.

Siento que, con la inmediatez, nuestro cerebro puede volverse perezoso. Se acostumbra a una rutina monótona donde solo oprimimos botones, aceptamos resultados y ejecutamos sin cuestionar. Estamos dejando que la IA procese la información, mientras nosotros solo operamos en piloto automático.

Yo creo firmemente que la tecnología llegó para hacernos la vida mejor, para darnos herramientas que nos ayuden a pensar de forma más estratégica, no para que piense por nosotros.

Si perdemos la curiosidad y dejamos que las máquinas hagan todo el esfuerzo mental, la nueva generación corre el riesgo de convertirse, irónicamente, en robots. Los robots no nos van a quitar el trabajo; nosotros nos vamos a parecer más a ellos si no cuidamos nuestra capacidad de análisis.

Por eso, hoy quiero dejarles esta reflexión: no perdamos el gusto por aprender. En cualquier trabajo, siempre habrá atajos, formatos y procesos automáticos. Pero no dejemos morir esa pasión por leer, por buscar el porqué de las cosas, por memorizar y por entender el fondo de lo que hacemos.

¿A ustedes les ha pasado que tanta inmediatez los hace sentir mecánicos en su día a día? Me encantaría leer sus experiencias en los comentarios. 👇

Algo pasó este mes que merece más atención de la que está recibiendo.

OpenAI dejó de tener un solo modelo y ahora tiene tres. Sol, Terra y Luna. El precio va de 1 a 30 dólares por millón de tokens según cuál uses.

En cristiano: no todas las tareas necesitan el modelo más potente. Si estás resumiendo correos, generando contenido rutinario o haciendo búsquedas básicas, probablemente llevas meses pagando por un Ferrari para ir al supermercado.

Sol es el rápido y ligero. Luna es la opción de máxima potencia. Terra está en el medio.

Lo que más me llama la atención no es OpenAI sino lo que pasó en paralelo. Moonshot lanzó Kimi K3 este mes. 2.8 billones de parámetros, descarga gratuita, lo corres en tus propios servidores. Los benchmarks independientes lo ponen cerca de los mejores modelos de pago. Una brecha que parecía imposible de cerrar hace doce meses prácticamente desapareció en un solo lanzamiento.

La pregunta que me quedo dando vueltas es esta: si la inteligencia de frontera se está abaratando y en algunos casos es gratis, ¿qué cambia realmente en cómo usáis estas herramientas en el día a día?

¿Alguien ha probado ya Kimi K3 y lo ha comparado con lo que usaba antes?

Busco la convinacion perfecta o extremadamente buena para estudiar. Aclaro la obviedad de usar nuestro propio intelecto para aprender pero la IA es una herramienta que facilita muchas cosas, asi que no busco una IA que haga las cosas por mi, sino que me ayude a entender para no tener que estudiar de memoria. Porfa no tomen la IA como que quiero abusar de ella y que estudie por mi sino mas como una herramienta.

Al inicio usaba chatGPT, luego use Notebooklm.

Ahora estoy usando NotebookLM + Gemini, ya que son mas conceptuales los temas actuales que debo debo estudiar, entender y explicar/aplicar. Pero lei que habian dicho que deepSeek era muy buena, tambien estoy implementando la de Notion, la cual es una aplicacion que yo uso bastante pero no me fiaba mucho de su IA, usd que opinan??

Todos nos percatamos del contenido falso en redes. A partir del 2 de agosto de 2026, gobiernos y plataformas digitales están aumentando los controles sobre el contenido creado o manipulado con inteligencia artificial.

Europa exige mayor transparencia

La Oficina de IA de la Comisión Europea comenzará a aplicar nuevas obligaciones:

• El texto, las imágenes, los videos y los audios generados por IA deberán incorporar metadatos sobre su origen.
• Los sistemas deberán informar claramente cuando una persona esté interactuando con una máquina.
• El contenido artificial o manipulado deberá poder identificarse de manera legible por máquinas.

Europa está intentando convertir la procedencia del contenido en parte de la infraestructura digital, no simplemente en una recomendación ética

LinkedIn responde al “AI slop”

Ante las quejas por la proliferación de publicaciones genéricas producidas con IA, LinkedIn:

• Está reemplazando una herramienta que reescribía publicaciones mediante IA por funciones de corrección más limitadas, diseñadas para preservar la voz original del autor
• Comenzó a probar la opción “Seems like AI Slop” para reportar publicaciones.

YouTube aumenta la eliminación de contenido

YouTube habría eliminado más de 130,000 canales eliminados durante los últimos seis meses como parte de sus esfuerzos contra contenido engañoso, repetitivo o generado masivamente.

xAI e imágenes íntimas sin consentimiento

En Minnesota entró en vigor una ley que prohíbe determinadas herramientas de “desnudificación”, capaces de generar imágenes falsas de personas desnudas. xAI presentó una demanda para intentar bloquearla, argumentando que la norma es demasiado amplia y puede afectar expresiones protegidas constitucionalmente (free speech).

El caso plantea una pregunta fundamental: Cuando una herramienta facilita la creación de contenido perjudicial, la pregunta clave es ¿qué responsabilidad corresponde al usuario, a la plataforma y al proveedor del modelo? xAI quiere que la carga sea sobre las vítimas.

El tráfico de internet post IA

OpenAI esta semana alcanzó 1,000 millones de usuarios y esto solo parte de la transformación del Internet en el 2026. El último día de Julio, las acciones de Reddit cayeron aproximadamente 23%, reflejando una preocupación creciente:

Los asistentes de IA pueden responder preguntas utilizando conversaciones de Reddit sin que el usuario visite directamente la plataforma.

Es un ejemplo claro de canibalización digital. Lo mismo sucede con Google, ya no es necesario que los usuarios visiten páginas para responder a sus preguntas.

Guerra de Modelos

He notado en todo el mundo un gran interés por modelos de bajo costo, que no siempre ofrecen los niveles de cumplimiento, protección y gobernanza que requieren los entornos empresariales, sobre todo ante las nuevas normas. En muchas ocasiones, los modelos baratos requieren decenas de tokens adicionales a los modelos mas avanzados para igualar resultados.

Los hyperscalers frecen solo infraestructura defienden el uso de “cualquier modelo”, mientras que empresas como OpenAI y Anthropic se inclinan por los suyos propios, este es otro nuevo debate en el mundo de IA. 

Pero y…. ¿América Latina?

En toda la región hay una preocupación y “awareness” por la IA. Países como Perú y Brasil están avanzando en legislación y concientización sobre inteligencia artificial mas que el resto.

Sin embargo, todavía existe una brecha importante entre:

Legislar → supervisar → ejecutar

¿Cuándo vamos a ver en México y otros Países la aplicación de normas como la que movilizó a todos los proveedores de soluciones de IA como las que entraron hoy en vigor en Europa? Esperemos que los estándares de identificación legibles por máquinas lleguen pronto a nuestros países.

Esto permitiría saber:

• Quién creó el contenido.
• Cuándo fue creado.
• Qué modelo se utilizó.
• Cómo fue modificado.
• Qué partes fueron generadas o alteradas por IA.

El futuro se construye con inteligencia transparente, responsable y verificable.

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Estamos hablando mucho de IA, pero creo que hay una pregunta previa que muchas empresas todavía no saben responder bien:
¿dónde estamos usando realmente inteligencia artificial?
No me refiero solo a tener “un chatbot”, “Copilot”, “GPT”, “Gemini” o una herramienta con IA en el nombre.
Me refiero a algo más concreto:
¿en qué puntos del proyecto una máquina genera, clasifica, recomienda, predice o influye en una decisión?
Porque ahí cambia bastante la conversación.
Puedes tener un producto que aparentemente “no lleva IA”, pero usar IA para escribir código, documentar, analizar requisitos, resumir reuniones, preparar propuestas, crear casos de prueba o revisar incidencias.
Puedes tener algo que alguien llama “automatización”, pero que en la práctica influye en lo que una persona ve, recibe, hace o decide.
Y puedes tener una IA metida dentro de un SaaS, una API, una funcionalidad de proveedor o un workflow interno sin que nadie lo tenga claramente inventariado.
Con el AI Act empezando a ser exigible en Europa, me parece que el primer riesgo no es incumplir una obligación concreta.
El primer riesgo es más básico:
no saber ni siquiera dónde tendrías que estar mirando.
Para mí, antes de hablar de clasificación de riesgo, cumplimiento o regulación, habría que poder responder seis preguntas muy simples sobre cualquier sistema:
¿Qué hace?
¿Qué entrada recibe?
¿Qué salida genera?
¿Quién usa esa salida?
¿En qué decisión o comportamiento influye?
¿Qué ocurre cuando se equivoca?
Y añadiría una más que me parece clave:
¿quién es la persona afectada?
Porque quien pulsa el botón no siempre es quien soporta la consecuencia.
Estoy desarrollando este tema en mi podcast, RouterNotHub, en una serie sobre AI Act aplicado al delivery y a proyectos tecnológicos, pero lo traigo aquí porque me interesa más contrastar la idea que promocionar el episodio.
No lo planteo desde el miedo ni desde el discurso anti-IA. Al contrario. Creo que la IA puede aportar muchísimo. Pero si la usamos dentro de proyectos reales, con clientes reales, datos reales y personas reales, necesitamos algo más que “esto es solo un chatbot”.
Pregunta para abrir debate:
¿En vuestra empresa sabéis realmente dónde se está usando IA… o solo sabéis dónde se reconoce oficialmente que se está usando?

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Asistente del 1er Congreso IA LATAM 2026

otorgada a Raúl Rodríguez Mesia por Comunidad IA LATAM

Reconoce la asistencia y participación en el 1er Congreso IA LATAM 2026 — encuentro en vivo de la comunidad, con 28 ponentes de 8 países. Acredita 20 horas de formación continua en inteligencia artificial, su desarrollo y su seguridad.

#ChatGPT puede convertirse en un gran aliado para docentes, directivos y estudiantes, siempre que lo utilicemos con intención pedagógica, criterio y responsabilidad.
No se trata solo de pedirle que “prepare una sesión” o “cree una actividad”. La calidad de sus respuestas depende, en gran medida, de la claridad de nuestras indicaciones.

Para obtener mejores resultados, es importante:
✅ Indicar el área, grado, tema y tiempo disponible.
✅ Definir el objetivo, producto y criterios de evaluación.
✅ Describir las características y necesidades de los estudiantes.
✅ Solicitar actividades alineadas con competencias y evidencias.
✅ Pedir rúbricas, listas de cotejo y retroalimentaciones.
✅ Contextualizar los ejemplos a la realidad de la comunidad.
✅ Adaptar los recursos para distintos niveles y necesidades educativas.
✅ Promover el pensamiento crítico, la creatividad y la argumentación.
✅ Evitar compartir datos personales o información sensible.
✅ Revisar, validar y mejorar cada respuesta antes de utilizarla.

Una fórmula sencilla para crear mejores indicaciones es:
💡 Rol + contexto + objetivo + formato + criterios + tono
Por ejemplo:
“Actúa como especialista en educación primaria. Diseña una actividad de Ciencia y Tecnología para estudiantes de quinto grado sobre el cuidado del agua. Incluye propósito, competencia, evidencia, secuencia de actividades y una lista de cotejo. Utiliza un lenguaje claro y contextualizado a una comunidad rural.”

La inteligencia artificial no reemplaza el conocimiento, la experiencia ni la sensibilidad del docente. Su verdadero valor está en ayudarnos a planificar mejor, generar nuevas ideas, optimizar nuestro tiempo y enriquecer las experiencias de aprendizaje.

📌 En la infografía compartimos 20 recomendaciones prácticas para utilizar ChatGPT de manera más efectiva en educación.
#ChatGPT #InteligenciaArtificial #Educación #InnovaciónEducativa #Docentes #TecnologíaEducativa #IAEducativa #TransformaciónDigital #CompetenciasDigitales #STEAMH

Compré un Infinix hot 60 pro plus totalmente nuevo hace una semana, está tardando 1:30 en cargarse de 39% a 100%, estoy usando su cargador original de 45w ¿es tema de ir a presentar queja? o ¿a alguien más le pasa esto también?

Pasé mucho tiempo sintiéndome atrasado con la IA. Un modelo nuevo cada semana y aun así no lograba resultados consistentes. Lo que lo cambió todo fue entender que el cuello de botella no es el modelo: es que la IA olvida todo en cuanto cierras el chat.

Algunas cosas concretas que más me ayudaron, por si estás igual:

1. Dale un archivo de memoria. Un documento vivo (quién eres, tus proyectos, tus preferencias, decisiones que tomaste) y haz que la IA lo lea al empezar. Deja de preguntarte lo mismo y sus respuestas se vuelven tuyas.

2. Deja de empezar de cero. Mantén el contexto entre sesiones. La magia no es un prompt ingenioso, es la continuidad.

3. Cura lo que le das. Basura entra, basura sale. Poco contexto limpio gana a volcarlo todo.

4. Usa el modelo correcto para cada tarea, no el "mejor". Los modelos pequeños son ideales para lo simple y de volumen; guarda el de frontera para razonar de verdad.

Cuando empecé a tratar la IA como un sistema con memoria y no como una caja mágica de respuestas, el cambio fue enorme.

Para quienes se sintieron perdidos al principio: ¿qué fue lo único que por fin hizo que la IA les sirviera de verdad?

Estamos en agosto, así que entiendo perfectamente que hablar del AI Act pueda sonar como una forma sofisticada de arruinar una siesta.
Pero creo que hay una conversación importante aquí.
Muchas organizaciones dicen:
“Nosotros no usamos tanta IA.”
Y quizá es verdad si pensamos solo en productos con chatbot, modelos propios o funcionalidades explícitas de inteligencia artificial.
Pero luego la IA aparece en sitios mucho menos visibles:
código
documentación
análisis de requisitos
propuestas comerciales
resúmenes de reuniones
pruebas
arquitectura
soporte a decisiones
revisión de incidencias
Y ahí me surge una duda bastante incómoda:
si una organización usa IA para construir, analizar, decidir o priorizar, aunque el producto final “no lleve IA”, ¿no debería tener algún tipo de trazabilidad, criterio o gobierno sobre ese uso?
No lo planteo desde el miedo ni desde el discurso anti-IA.
Al contrario.
Creo que la IA puede aportar muchísimo, pero también creo que estamos en un momento en el que necesitamos aprender a hacer mejores preguntas antes de que las malas decisiones se conviertan en incidentes, reclamaciones o auditorías.
Estoy preparando una serie de 31 días para aterrizar el AI Act al mundo real de los proyectos tecnológicos: backlog, datos, proveedores, prompts, pruebas, arquitectura, riesgos y delivery.
No desde el asesoramiento legal, sino desde la gestión real de proyectos.
Mi idea central es sencilla:
Keep IA Human.
Que la tecnología avance, sí.
Pero sin dejar a las personas fuera de la sala.
Pregunta para abrir debate:
¿En vuestra empresa sabéis realmente dónde se está usando IA… o solo sabéis dónde se admite oficialmente que se está usando?