Glosario de IA, automatización y marketing.

Uso de inteligencia artificial en entornos empresariales reales para resolver problemas concretos: automatización de tareas, análisis de datos, atención al cliente, generación de contenido y optimización de procesos.

Se diferencia de la IA teórica o de investigación en que su criterio es la utilidad práctica y el retorno medible. Una empresa no necesita entender cómo funciona un modelo de lenguaje: necesita saber qué problema resuelve y cuánto le cuesta seguir sin él.

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Uso de software y/o IA para ejecutar tareas repetitivas y predefinidas sin intervención humana continua. Incluye workflows de aprobación, notificaciones automáticas, sincronización de datos entre sistemas y generación de informes periódicos.

El objetivo es reducir el trabajo manual, los errores de traspaso y la dependencia de personas clave. Una empresa con procesos automatizados gana control, trazabilidad y tiempo para lo que realmente importa.

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Modelo de lenguaje de gran tamaño entrenado con enormes volúmenes de texto para comprender y generar lenguaje natural. Los modelos más relevantes actualmente son GPT-4 y GPT-4o (OpenAI), Claude 3.5 y 3.7 (Anthropic) y Gemini 2.0 y 2.5 (Google).

Se usan en automatización de atención al cliente, generación de contenido, análisis y resumen de documentos, asistentes internos y agentes autónomos. La clave no está en el modelo, sino en cómo se integra con los datos y los procesos propios de cada empresa.

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Sistema de inteligencia artificial que puede planificar, tomar decisiones y ejecutar acciones de forma autónoma para alcanzar un objetivo definido. Difiere de un chatbot simple en que puede encadenar múltiples pasos, consultar herramientas externas (APIs, bases de datos, aplicaciones) y adaptar su comportamiento al contexto de forma dinámica.

Casos de uso habituales: agente de soporte que resuelve incidencias sin escalar, agente de ventas que cualifica leads automáticamente, agente de backoffice que procesa pedidos y actualiza el ERP.

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Técnica que combina un modelo LLM con una base de conocimiento externa propia de la empresa. El sistema recupera información relevante de documentos internos y la usa como contexto para generar respuestas precisas y actualizadas, sin necesidad de reentrenar el modelo.

Es la base de los chatbots corporativos que "conocen" el catálogo de productos, las políticas internas, el historial de clientes o los manuales de la empresa. Es más económico y flexible que el fine-tuning para la mayoría de casos de uso empresariales.

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Proceso de ajuste fino de un modelo de IA preentrenado usando datos propios de una empresa o dominio específico. Permite que el modelo adopte el tono, vocabulario y conocimiento particular de un negocio.

Es más costoso que RAG en tiempo y recursos computacionales, pero puede ser necesario para casos de uso muy especializados donde proporcionar contexto en cada consulta no es suficiente. Para la mayoría de pymes, RAG ofrece mejor relación coste-resultado.

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Plataforma open-source de automatización de workflows que permite conectar aplicaciones, APIs y servicios empresariales sin escribir código complejo. Similar a Zapier o Make (Integromat), pero con mayor flexibilidad técnica y opción de autoalojamiento para empresas que requieren control de sus datos.

Archon Intelligence usa n8n como herramienta principal para implantar automatizaciones: desde sincronización de CRM hasta workflows de aprobación, notificaciones y procesamiento de datos en tiempo real.

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Sistema de gestión de relaciones con clientes (Customer Relationship Management) utilizado activamente como parte de los procesos diarios del equipo comercial. Se diferencia de un CRM como base de datos pasiva en que incluye pipelines activos, alertas automáticas, segmentación dinámica y reporting de ventas.

Un CRM bien configurado elimina el seguimiento manual, reduce la pérdida de leads y permite medir con precisión qué canal, qué mensaje y qué vendedor genera más clientes.

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Conjunto de optimizaciones en el código y arquitectura de una web para mejorar su indexación y posicionamiento en motores de búsqueda. Incluye velocidad de carga, datos estructurados (schema.org), etiquetas hreflang para contenido multilingüe, sitemaps, robots.txt y canonicals correctos.

El SEO técnico es la base sobre la que funciona el SEO de contenidos: sin indexación correcta y sin señales técnicas claras, el mejor artículo puede no posicionarse nunca.

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Disciplina emergente que optimiza el contenido y la estructura de una web para aparecer como fuente en respuestas generadas por IA (ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI Overviews). Es el equivalente del SEO pero orientado a los motores generativos.

Las técnicas principales incluyen el estándar llms.txt (fichero de instrucciones para crawlers de IA), datos estructurados schema.org completos, contenido semánticamente bien organizado y señales E-E-A-T verificables. Una web bien optimizada para GEO puede convertirse en fuente citada por los principales LLMs.

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Sistema publicitario de Meta (empresa matriz de Facebook e Instagram) que permite crear y gestionar campañas de pago segmentadas por intereses, comportamiento y demografía. Incluye Facebook Ads, Instagram Ads y Audience Network.

Es la herramienta principal de publicidad de pago para negocios con presupuestos medianos en España. La clave no está en el presupuesto, sino en la segmentación, las creatividades y el seguimiento de conversiones. Archon Atelier gestiona campañas desde 100 EUR/mes de honorarios.

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Conjunto de señales que Google y otros motores utilizan para evaluar la credibilidad y calidad de un contenido o sitio web. Son las siglas de Experience (experiencia demostrada en el tema), Expertise (conocimiento profundo), Authoritativeness (autoridad reconocida en el sector) y Trustworthiness (confianza: contacto verificable, HTTPS, reseñas, transparencia).

Es especialmente relevante en contenidos de salud, finanzas, legal y tecnología, donde la calidad de la información puede tener consecuencias reales. Las señales E-E-A-T se construyen con tiempo, consistencia y datos verificables: perfiles de autor completos, menciones externas, reseñas y presencia en directorios de referencia.

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Secuencia definida de pasos, condiciones y acciones que automatiza un proceso de negocio. Un workflow conecta distintas aplicaciones (email, CRM, base de datos, mensajería, ERP) para que la información fluya automáticamente entre ellas sin intervención manual.

Ejemplos habituales: workflow de onboarding de nuevos clientes, workflow de validación de pedidos, workflow de seguimiento comercial post-reunión, workflow de generación automática de informes semanales.

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Métricas de experiencia de usuario definidas por Google que impactan directamente en el posicionamiento SEO: LCP (Largest Contentful Paint, tiempo hasta que el elemento principal carga), INP (Interaction to Next Paint, respuesta a interacciones del usuario) y CLS (Cumulative Layout Shift, estabilidad visual del layout).

Una web con buenos Core Web Vitals (LCP <2,5s, INP <200ms, CLS <0,1) posiciona mejor, convierte más y genera mejor experiencia de usuario. Son medibles con PageSpeed Insights y Google Search Console.

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