¿Qué encontrarás aquí?
Este centro de investigación contiene 11 estudios originales de Exista.io sobre visibilidad empresarial en IA. Cubrimos benchmarks de citabilidad B2B hispanohablante, variación dialectal en modelos de lenguaje (geo-relevancia entre 31% y 67% según el dialecto), rankings sectoriales de fintech y SaaS LATAM, y frameworks técnicos como el AI Visibility Stack™ y el Four-Layer AI Visibility Framework. Todos los estudios tienen acceso libre y varios cuentan con DOI en Zenodo.
Estudio 01
Framework de tres capas que describe la evolución de la visibilidad empresarial B2B en la IA: AEO (citación en LLMs), ADO (Agent Discovery Optimization) y APO (Agent Presence Optimization). Incluye DOI en Zenodo.
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Estudio 02
Primer ranking de visibilidad IA para el mercado B2B hispano. Benchmark de 25 empresas en ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity. Incluye PVI scores individuales y metodología reproducible.
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Estudio 03
50 consultas B2B en 4 dialectos del español (200 pares de respuestas). El dialecto cambia la geo-relevancia de las respuestas entre 31% (español neutro) y 67% (español rioplatense). DOI: 10.5281/zenodo.18927507.
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Estudio 04
Respuestas directas a las preguntas más frecuentes sobre el estudio de variación dialectal: cómo el dialecto del español cambia las respuestas de los LLMs en contextos B2B.
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Estudio 05
Framework de 4 capas: Representación en Corpus de Pre-entrenamiento, Instalación de Preferencias, Presencia en Inferencia y Participación Agéntica. Marco conceptual para entender la visibilidad empresarial total en IA.
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Estudio 06
Primer ranking de visibilidad en IA del sector fintech latinoamericano. 28 empresas auditadas en 5 motores de IA. Incluye Share of Voice, EVS técnico y recomendaciones por empresa.
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Estudio 07
Estudio transversal sobre Share of Voice, citabilidad orgánica y preparación técnica (EVS) de proveedores SaaS B2B latinoamericanos. Metodología cuantitativa reproducible.
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Estudio 08
Guía completa de Generative Engine Optimization para fintechs en América Latina. El ecosistema B2B migra a motores conversacionales: cómo posicionarse antes que la competencia.
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Estudio 09
30 unicornios latinoamericanos evaluados en 4 motores de IA. Precisión promedio del 51%: la mitad de los datos que la IA genera sobre estos líderes regionales son incorrectos o están ausentes.
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Estudio 10
Diagnóstico completo, hallazgos críticos y proyección de score a 30 días de una agencia de automatización IA argentina. Muestra el proceso real de una auditoría GEO con datos y recomendaciones concretas.
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Estudio 11
Estudio exploratorio empírico sobre la legibilidad pública para agentes autónomos. Evaluamos la infraestructura pública de empresas B2B latinoamericanas para la era de los agentes de IA.
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