IA aplicada en
Valladolid.

No, si se aplica con criterio. Cada pieza generada con IA en Local Max pasa revisión humana antes de publicarse y se construye sobre datos reales del cliente y del barrio de Valladolid: Google Trends de la zona, intención de búsqueda local, ejemplos verificables, tono de marca y schema FAQ obligatorio. Google publicó en marzo de 2024 su guidance oficial confirmando que no penaliza contenido bien hecho con ayuda de IA — solo penaliza contenido vacío sin valor. Nuestro umbral mínimo de calidad por artículo es 1.500 palabras con datos primarios verificables.

Por defecto operamos en ‘modo cola’ las primeras semanas: cada pieza generada queda pendiente de tu aprobación con un clic vía email o WhatsApp antes de publicarse. Tras la calibración inicial (típicamente 4-6 semanas) decides el nivel de supervisión continuo: revisión 100 % manual, automático con muestreo aleatorio del 20 %, o totalmente automatizado con auditoría trimestral. La mayoría de clientes mantiene muestreo del 20 % indefinidamente porque cuesta poco tiempo y conserva el control editorial.

El riesgo es bajo si se aplica con guidance oficial. Google publicó en marzo de 2024 su política sobre contenido generado con IA: no se penaliza per se, solo el contenido vacío sin valor añadido. Nuestro flujo incluye autoría visible del cliente (no del modelo), fuentes citadas con enlaces verificables, datos primarios reales y revisión humana sistemática. No firmamos artículos como ‘escrito por Claude’ sino con la autoría del cliente real — práctica alineada con las E-E-A-T Guidelines de Google y Search Quality Rater Guidelines actualizadas en 2025.

Usamos APIs empresariales de OpenAI y Anthropic con opt-out de entrenamiento activado por contrato: ningún dato del cliente se usa para entrenar modelos. Almacenamos prompts, respuestas y embeddings en infraestructura propia (Vercel KV y Postgres en región EU) bajo nuestro DPA conforme a RGPD. Las claves de API tienen rotación trimestral automática vía Vercel Environment Variables. Para clientes en sectores regulados (legal, sanitario, financiero) firmamos NDA específico y operamos con whitelist de modelos auditados.

Stack modular y agnóstico — no apostamos por un solo proveedor. Claude Sonnet 4.6 de Anthropic para contenido largo y respuesta personalizada de reseñas con detección de tono. GPT-4o de OpenAI para auditorías técnicas y análisis estructurado de schema. Serper.dev para SERP en vivo y Map Pack. text-embedding-3-large + Pinecone para embeddings y context retrieval. Vercel AI SDK como capa de orquestación typed. Si Anthropic, OpenAI u otro proveedor lanza un modelo mejor, lo migramos sin tocar tu flujo operativo.

No, y no es lo que vendemos. La IA en Local Max sustituye tareas repetitivas de alto volumen — generación de borradores, monitorización 24/7, respuesta inicial a reseñas estándar — con coste marginal cercano a cero. Las decisiones estratégicas (selección de keywords-target, gestión de crisis reputacional, relación comercial, interpretación de updates de algoritmo) las toma Eduardo López Parada con tu equipo. La IA es palanca de escala, no reemplazo del criterio humano. Vendemos automatización honesta, no magia.