Metodología · Sistema de publicación

Cómo evaluamos, contextualizamos y publicamos.

Cómo evaluamos, contextualizamos y publicamos. Transparente. Seis capítulos vinculantes sostienen cada publicación: desde la fuente, pasando por la metodología, hasta la corrección.

Capítulos
06
Estado
Vinculante
Actualizado
29.04.2026
Fuentes

Cómo clasificamos las fuentes — y por qué.

Una plataforma que evalúa IA vive de sus fuentes. Las hacemos visibles, las clasificamos por nivel de confianza y nombramos sus límites.

Cada publicación que hace afirmaciones sobre modelos, herramientas o proveedores tiene una fuente. Esa fuente está enlazada y lleva un nivel de confianza — desde «fuente primaria» hasta «con cautela». Las publicaciones sin una base de fuentes suficiente no aparecen.

Preferimos las fuentes primarias (lanzamientos de proveedores, artículos de investigación, organismos de estandarización) antes que los medios establecidos, antes que el contenido de la comunidad. Cuando una fuente tiene intereses propios — por ejemplo, marketing del proveedor — lo señalamos abiertamente. No citamos sitios de comparación impulsados por afiliación.

Para los hechos externos rige: basado en fuentes, fechado, enlazado, con una nota de confianza en las fuentes no primarias. No reproducimos afirmaciones externas como propias — remitimos a ellas con transparencia.

Esto lo hacemos

  • Nivel de confianza (primary, established, community, caution, unknown) visible por afirmación.
  • Fecha de la verificación visible (`lastCheckedAt`).
  • Limitaciones de la fuente nombradas.

Esto no lo hacemos

  • Citar un comunicado de prensa del proveedor como análisis de mercado.
  • Usar hilos de la comunidad sin más pruebas como fuente de evidencia.
  • Incluir sitios de comparación de afiliados como fuente.
02
Contenidos

Cómo las fuentes se convierten en contenido.

No copiamos textos ni imágenes. Parafraseamos, revisamos editorialmente y publicamos solo tras una revisión aprobada.

Las fuentes entrantes se registran en una cola de moderación. Un primer resumen puede generarse con ayuda de IA — pero nunca se publica automáticamente. Cada publicación pasa por una revisión editorial contra la `CONTENT_POLICY.md` y solo entonces recibe el estado `approved`.

Las sugerencias automatizadas de la pipeline reciben un valor de confianza. Las publicaciones con baja confianza aparecen con un aviso claro o no aparecen. El riesgo de alucinación forma parte de nuestra evaluación de riesgo por publicación.

No tomamos imágenes de otros medios. Usamos nuestros propios diagramas, nuestros propios gráficos de datos o fuentes con licencias claras.

Esto lo hacemos

  • Resumen propio con palabras propias, original enlazado.
  • Limitaciones y «cuándo no aplicar» como bloque obligatorio.
  • Cadena de estados: discovered → summarized → needs_review → approved → published.

Esto no lo hacemos

  • Tomar textos originales de otros medios.
  • Publicación automática desde pipelines — jamás.
  • Imágenes de stock genéricas de IA, símbolos de robots o «una mano tiende un globo desde una nube de IA».
03
Recomendaciones

Cómo surgen las recomendaciones de herramientas.

No recomendamos «la mejor herramienta del mundo». Una recomendación siempre está ligada a un caso de uso concreto y a un público concreto — con metodología, alternativas y limitaciones.

Cada recomendación responde a tres preguntas: ¿Para qué caso de uso? ¿Para qué público? ¿Bajo qué restricciones? No publicamos respuestas sin estos campos.

Por cada recomendación se nombra al menos una alternativa — con una breve justificación de por qué no ocupa el primer puesto. Así queda trazable qué hemos sopesado. Las notas de confianza muestran cuán seguros estamos.

Las herramientas o skills propias que recomendamos se marcan con una nota clara de divulgación. Los enlaces de afiliados no aparecen, por principio.

Esto lo hacemos

  • Caso de uso + público + limitaciones, obligatorio.
  • Al menos una alternativa con justificación.
  • Divulgación visible en herramientas/skills propias.

Esto no lo hacemos

  • Listas «Top 10» sin metodología.
  • Recomendaciones genéricas sin referencia a un caso de uso.
  • Ordenaciones impulsadas por comisiones de afiliados.

Permitido

Actualmente recomendado para textos en alemán, autónomos con requisito de residencia de datos en la UE. Justificación: mejor adherencia a las instrucciones en comparación, alojamiento en la UE disponible (a fecha de abril de 2026). Alternativas: B (más barato, estilo más débil), C (más fuerte en lo jurídico).

04
Benchmarks

Cómo están construidos nuestros benchmarks.

Reproducible o no se publica. Cada benchmark tiene un conjunto de datos, un script, datos de hardware, repeticiones y un valor de confianza.

Los benchmarks son nuestra superficie de confianza más importante. Quien no puede reproducir el resultado, hace bien en no creerlo. Por eso solo publicamos benchmarks cuya metodología está documentada de antemano y cuyos scripts están en el repositorio.

Por cada benchmark documentamos: tarea, conjunto de datos (fuente, licencia, versión, tamaño, notas de sesgo), modelos y versiones, hardware o solo API, métricas con definición, repeticiones, dispersión, costes, fecha de la medición. Las afirmaciones sin estos campos no son afirmaciones de benchmark.

Las versiones de los modelos cambian. Los resultados existentes no se sobrescriben — los nuevos valores aparecen con nueva fecha como entrada adicional de BenchmarkResult.

Esto lo hacemos

  • Metodología enlazada públicamente desde cada benchmark.
  • Nota de confianza y limitaciones, obligatorio.
  • Guía de reproducción con ruta del script y logs.

Esto no lo hacemos

  • Cherry-picking — mostrar la mejor ejecución.
  • Adoptar 1:1 los benchmarks propios de los proveedores.
  • Benchmark sin bloque de limitaciones.

Campos obligatorios por benchmark

Tarea · conjunto de datos (versión, licencia) · modelos (versión, modo) · hardware o solo API · métricas · repeticiones · dispersión · costes en € · fecha · guía de reproducción · limitaciones · confianza.

05
Correcciones

Cómo corregimos los errores.

Cometemos errores. Los corregimos de forma visible, con fecha y con justificación — no en silencio.

Cuando encontramos un error de contenido o nos lo notifican, lo corregimos. La corrección aparece como entrada visible con fecha y justificación en el registro de correcciones en `/legal/korrekturen`. La entrada original sigue siendo trazable.

En las correcciones sustanciales (afirmación falsa, fuente errónea, recomendación engañosa) marcamos la publicación afectada con un aviso claro en la parte superior. En las correcciones cosméticas (erratas, gramática) basta una entrada en el registro.

Los proveedores que discrepan de una afirmación reciben un bloque de declaración. Verificamos, corregimos si es necesario y documentamos el resultado públicamente.

Esto lo hacemos

  • Correcciones con fecha y justificación.
  • Registro de correcciones visible públicamente.
  • Incluir declaraciones de los proveedores.

Esto no lo hacemos

  • Cambios silenciosos en la publicación original.
  • Ocultar correcciones o publicarlas tarde.
  • Ignorar las quejas de los proveedores.
06
Divulgación

Cómo revelamos nuestros propios intereses.

Quien promete metodología debe revelar sus propias relaciones. Lo hacemos de forma proactiva — incluso donde no tendríamos que hacerlo.

Los enlaces de afiliados no aparecen. Si alguna vez nos apartáramos de eso, tendría que estar marcado de forma visible en cada página afectada y en la página de privacidad/transparencia. Mientras nuestra metodología se sostenga, no tenemos interés en la afiliación.

Las skills, flujos de trabajo o herramientas propias que recomendamos o vendemos en la plataforma se marcan claramente como redacción propia. Pueden aparecer en listas de recomendaciones, pero solo con divulgación visible y la misma metodología que los terceros.

Los contenidos patrocinados están claramente separados del área editorial, siempre marcados como tales y nunca pueden influir editorialmente. Las relaciones de consejo asesor o consultoría se hacen públicas en `/legal/transparenz`.

Esto lo hacemos

  • Marcar las skills/flujos propios como «redacción propia».
  • Contenidos patrocinados visiblemente delimitados.
  • Relaciones de asesoría/consultoría públicas.

Esto no lo hacemos

  • Publirreportajes nativos que parecen contenido editorial.
  • Skills propias en puestos de recomendación sin divulgación.
  • Relaciones ocultas con proveedores.

Más transparencia

Quiénes somos, qué hemos corregido, qué revelamos.