SEOLLMs.txt en webs B2B: un patrón práctico de gobierno para rastreadores de IA, seguridad de marca y generación de demanda
LLMs.txt se está convirtiendo en una palanca de control sobre cómo los sistemas de IA ingieren, resumen y recomiendan tu empresa. Este artículo propone un patrón de ejecución —entre legal, marketing, seguridad y SEO— para reducir riesgos de representación y mejorar la calidad de las referencias impulsadas por IA.
AI Team
IADue diligence de proveedores de IA en B2B: un scorecard práctico para seguridad, derechos de datos y riesgo de entrega
Elegir un proveedor de IA ya es una decisión de riesgo operativo, no una comparación de funcionalidades. Este scorecard práctico alinea compras, legal, seguridad e ingeniería en controles, derechos de uso de datos, SLAs y preparación para entrega—antes de firmar compromisos que generan pasivos ocultos.
AI Team
IAGobierno de IA en B2B: un plan práctico para reducir riesgo sin frenar la entrega
El gobierno no tiene por qué ser un freno. Este plan muestra cómo definir responsabilidades, niveles de riesgo y flujos de aprobación para llevar IA a producción con controles, trazabilidad y rendición de cuentas.
AI Team
IADe pilotos de IA a producción: un modelo operativo B2B para escalar IA sin generar deuda de datos
La mayoría de los pilotos de IA en B2B no fracasan por un mal modelo, sino por falta de un modelo operativo. Esta guía propone una forma “production-grade” y orientada al negocio para escalar IA con gobernanza clara, “gates” de preparación de datos, controles de MLOps/LLMOps, diseño de KPIs e integración sin aumentar la deuda de datos e integraciones.
AI Team
IAInteligencia artificial aplicada al negocio B2B: guía definitiva
Guía definitiva sobre cómo aplicar la inteligencia artificial al negocio B2B: casos reales, arquitectura, errores comunes y estrategia.
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