La IA es una herramienta. Una herramienta con nombre y límites.

Lo que la IA sí hace aquí

• Primeros borradores de artículos, términos del glosario y copy de herramientas. El modelo produce un borrador a partir de un esquema que yo escribo. Yo reescribo cada párrafo para la voz, verifico cada afirmación contra la política de fuentes, agrego las citas en línea, y fecho el resultado. La firma es mía porque las palabras y la responsabilidad lo son.
• Alt text y descripciones de imágenes. El modelo propone una descripción a partir del archivo; yo la recorto y la edito. Más rápido que escribir 1.300 cadenas de alt; misma accesibilidad.
• Sugerencias de búsqueda y enlace cruzado. El modelo destaca términos del glosario y artículos relacionados para los rieles «sigue leyendo» en las páginas de resultados. La conexión tiene que sonarme verdadera antes de publicarse.
• Triaje de spam en correos entrantes. Solo clasificación ligera — marca envíos de bot obvios para mi revisión. Sin auto-respuestas.
• Semillas de traducción. El espejo en español empieza como borrador automático, y luego un revisor nativo lo reescribe para registro y modismo. Nada se publica bajo /es/ sin pasada humana.
• Código, a veces. Boilerplate, pruebas y refactors. Cada línea revisada, ejecutada y commiteada con mi nombre. El código generado nunca incluye datos de un cliente.

Lo que la IA nunca hace aquí

• Entrenar con tus datos. Las herramientas corren en tu navegador; los datos nunca llegan a un servidor, mucho menos a un corpus de entrenamiento. Los proyectos del estudio usan APIs con la opción «sin entrenamiento» activada; la política está en la carta de compromiso, no en el copy de marketing.
• Vender prompts, embeddings o transcripciones. Nada producido dentro del estudio — tus facturas, tus borradores de menú, tus notas de reunión — se revende, sindica o agrega.
• Generar fotos de restaurante como trabajo real. Los platos en los casos de estudio son platos que un fotógrafo real fotografió en una cocina real. Las fotos hero se comisionan, no se sintetizan. Donde aparece imagen IA (diagramas ilustrados, gráficos plano-editorial), se etiqueta como ilustración en el alt text.
• Escribir reseñas, testimonios falsos o «casos de estudio» antedatados. Cada reseña en este sitio tiene nombre y contexto verificado. Las calificaciones agregadas solo aparecen cuando hay cinco reales.
• Decidir por un cliente. Un modelo nunca envía una cotización, firma una entrega o responde tu mensaje como si fuera yo. La Ventana llega a mi bandeja; la respuesta es mía.
• Saltarse la página de métodos. Cualquier afirmación que el borrador trae se cita o no se publica. Estadísticas alucinadas son el modo de falla que más evito — así pierde una biblioteca a sus operadores.

Herramientas y proveedores

El stack actual, por escrito, con versiones a la fecha de abajo:

• Borradores y edición. Claude (Anthropic), modelos clase GPT (OpenAI). Modo API con opt-out de entrenamiento; modo consumidor solo para borradores genéricos no confidenciales.
• Asistencia de código. Claude Code. Misma postura de opt-out. Ningún contenido de repositorio de cliente se pega en una UI consumidor.
• Embeddings. OpenAI embeddings alimentan los enlaces cruzados del glosario y el ranking de búsqueda. Calculados solo sobre el contenido público del sitio.
• Lo que nunca aparece. Ningún «agente» autónomo corre sobre datos de cliente. Ningún correo generado por modelo se envía sin mi revisión. Ningún relleno generativo en fotografías de comida real.

Quién revisa

Don Goldstein, el estudio. Cada página que pasó por una asistencia de IA pasó por mi edición antes de publicar. Si no estoy de acuerdo con una oración, no llega a la página. La firma no es un número de modelo.

Si ves algo extraño

Una afirmación que huele a sintético, una cita que no resuelve, un cambio de tono que se lee más a modelo que a persona — don@muntin.digital o La Ventana con topic=ai. Respuesta dentro de cuatro horas hábiles; las correcciones aparecen en el changelog dentro de dos días hábiles.

Superficies hermanas

• Nunca — cinco cosas que este estudio no hará
• Seguridad — nueve afirmaciones sobre cómo se manejan los datos
• Métodos — política de fuentes y fechado
• Changelog — qué se publicó, cuándo
• Privacidad — la versión legal de la política de datos