Qué modelo sirve para qué tarea, cómo introducir la IA en el equipo y qué hay que regular antes de darle datos de la empresa.
Qué debe contener una política de IA, qué expresamente no, y por qué una página logra más que un reglamento de veinte, con un esquema.
Por qué la elección de herramienta es la decisión menor, qué cuatro capacidades hay que transmitir y cómo es una implantación en doce semanas.
Qué hace MCP de forma distinta a una conexión directa, dónde están las fortalezas de cada uno y qué cuatro preguntas sostienen la decisión.
Por qué los modelos producen datos falsos que suenan verosímiles, qué cinco tipos se ven más afectados y qué medidas ayudan de verdad.
El paso de la consulta suelta al proceso repetible, con las tres condiciones de madurez, las cuatro piezas y dónde debe quedarse una persona.
Ordenado por la tarea que hay que hacer y no por proveedor, con las propiedades que importan en cada paso y cuándo cambiar cuesta tiempo.
Ordenados por tarea, cada uno con la explicación de por qué está construido así, y con las cuatro piezas con las que se compone cualquier prompt propio.
Cada sistema cita de otra manera, con fuentes y actualidad distintas y otra disposición a nombrar a proveedores pequeños. Qué significa eso.
Ordenadas por tarea en lugar de por proveedor, con una valoración del esfuerzo, la utilidad y el riesgo, y por cuáles tres empezar.
Permisos, registro, delimitación y el trato con las instrucciones coladas: las seis preguntas que deben estar respondidas antes de la primera conexión.
Paso a paso desde el campo de configuración vacío hasta la primera conexión, con los tropiezos que no están en ninguna documentación.
La diferencia entre más texto y más efecto: un proceso de producción en cinco fases, el reparto entre persona y modelo y tres señales de alarma.
La postura real de Google sobre los contenidos automatizados, por qué no funcionan los detectores y las cinco propiedades por las que fallan.
Contrato, lugar del tratamiento y uso para entrenamiento: las tres preguntas que deciden, con lo que rige en Suiza y la UE y cómo comprobarlo.
Qué hay detrás del estándar abierto con el que la IA accede a datos propios, en qué se distingue de una interfaz y qué resolver antes de conectar.
Cómo construir un lenguaje visual reconocible con una receta de imagen fija, qué cinco piezas tiene un buen prompt y qué resolver antes de publicar.
La distinción entre proveedor y responsable del despliegue, qué aplicaciones de marketing son de alto riesgo y qué cuatro obligaciones rigen.
En qué se diferencian Claude y ChatGPT en el día a día del marketing, qué sistema resuelve mejor cada tarea, con prompts listos para usar.
