No recomendamos lo que leemos en notas de prensa. Recomendamos lo que sobrevive a nuestras pruebas.
El 90 % del contenido que circula sobre inteligencia artificial es repetición de notas de prensa o enlaces de afiliados sin verificar. En aitester.lat/ operamos bajo una regla estricta: ninguna herramienta, curso o plugin aparece en este sitio sin haber pasado por nuestro banco de pruebas en servidores reales, con tráfico real y métricas verificables.
Nuestra misión es devolverle la credibilidad y el criterio técnico a la adopción de IA en negocios, profesionales y desarrolladores web.
Lo que evaluamos en cada solución
- Rendimiento técnico y latencia: ¿Cuánto retrasa la carga de una web? ¿Cuántas consultas genera a la base de datos?
- Retorno práctico: ¿Ahorra horas de trabajo comprobables o añade capas de soporte innecesarias?
- Seguridad y privacidad de datos: Dónde van las peticiones de API y cómo se almacenan las credenciales.
- Veracidad vs. Alucinación: Medimos la tasa de error antes de dar una opinión favorable.
Recomendación Destacada: Formación Profesional
Curso: «Haz que la IA te recomiende» por André Michelena
Cuando un cliente le pregunta a ChatGPT, Gemini o Perplexity a qué profesional o empresa contratar en su ciudad, el buscador ya no entrega diez enlaces: nombra a dos o tres negocios. Si tu empresa no figura entre ellos, la venta se cerró sin que te enteraras.
André Michelena (desarrollador con tres décadas de trayectoria en la web) diseñó un método de 5 pasos y 7 módulos para que los motores de IA comprendan, citen y recomienden tu entidad comercial. No vende trucos efímeros: enseña arquitectura técnica, datos estructurados y autoridad citable.
Ver auditoría editorial completa e inscripción anticipada →
Banco de Pruebas: Plugins de WordPress (WPSensei.pro)
La mayoría de los plugins de IA en el repositorio oficial inundan la base de datos con tablas temporales y disparan el TTFB. En colaboración con los desarrolladores de wpsensei.pro, testeamos y depuramos extensiones concebidas para resolver problemas específicos (generación semántica de taxonomías, enriquecimiento de entidades JSON-LD y automatización ligera) garantizando estabilidad en entornos de producción.