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Investigación Científica & Evidencia Empírica

KusiAI Research Lab

Repositorio público de producción académica, publicaciones registradas bajo DOI en CERN/Zenodo, identificadores de autoría verificados y benchmarks de infraestructura agéntica independiente.

Investigador Principal
Julio Arévalo Piedra
ORCID: 0009-0003-6065-0961 →
Afiliación Institucional
KusiAI Research Lab
Barcelona, España / Unión Europea
Repositorio Académico
Zenodo / CERN OpenAIRE
Archivado permanente con DOI

Publicaciones Científicas Registradas (Zenodo / OpenAIRE)

Empirical Benchmark 28 de julio de 2026 Licencia CC-BY-4.0

Empirical Benchmark: Generative Engine Optimization (GEO) Impact Across Frontier LLMs

Primer benchmark empírico riguroso que evalúa el comportamiento de motores de IA generativa (OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude 3.5 Sonnet, Google Gemini 1.5 Pro y Perplexity Sonar) ante arquitecturas web optimizadas. Demuestra cuantitativamente el impacto de los factores deterministas en la tasa de selección y recomendación activa de marcas.

Technical Data Note 5 de agosto de 2026 Licencia CC-BY-4.0

Architectural Framework and Empirical Performance of Level 5 Agent-Native Web Nodes

Este trabajo formaliza los requisitos arquitectónicos, perimetrales y semánticos necesarios para que un servidor web estático alcance la clasificación de Nivel 5 (Agent-Native) sin degradar la seguridad perimetral. Analiza empíricamente el desbloqueo de rastreadores oficiales de IA (OpenAI, Anthropic, Perplexity), la inyección de Content Signals y la eliminación de latencias de hidratación de cliente en sistemas de recuperación RAG.

Exploratory Report 12 de agosto de 2026 Colaboración con Artur Ferreira

Exploratory Technical Report: Live-Fetching Routed Through Residential Proxies in Frontier Large Language Models

Estudio experimental que evalúa la velocidad de absorción y la tasa de alucinación de los modelos fundacionales cuando se inyectan entidades sintéticas controladas a través de rastreo en vivo frente a pesos paramétricos congelados. Establece la base matemática para medir el Citation Share sectorial y el fenómeno de Cross-Provider Variance (CPV).

Pre-Registration 1 de septiembre de 2026 Colaboración con Artur Ferreira

Pre-Registration: Citation Share Dynamics in LLM Retrieval and Multi-Engine Evaluation

Pre-registro formal de protocolo experimental que detalla el marco metodológico para auditar de forma continua la visibilidad y el Citation Share en múltiples motores generativos concurrentes, aislando el impacto de la arquitectura de datos semántica frente a variaciones estocásticas.

Matriz de Benchmarks Certificados y Auditoría Externa

La infraestructura de KusiAI es sometida periódicamente a auditorías automatizadas y sondeos agénticos en vivo realizados por entidades evaluadoras independientes:

Entidad / Auditor Puntuación Nivel Obtenido Criterios Evaluados
Cloudflare Agent Readiness 100 / 100 Nivel 5 (Agent-Native) Desbloqueo WAF para OAI-SearchBot, ClaudeBot y PerplexityBot; Content Signals en robots.txt; llms.txt y cabeceras IETF.
Vercel Labs (is-agentic.com) 94 / 100 Strong Technical Baseline Handshake OpenAPI 3.1, autenticación RFC 9728 (auth.md), catálogo ARD v0.91 y MCP Server Card.
Ora.ai Global Leaderboard 80 / 100 Top #403 Mundial Auditoría en vivo de 57.759 dominios mediante agentes autónomos Claude Code Haiku 4.5. Acceso 30/30 y Usabilidad 36/40.
Google Lighthouse 100 / 100 Cuádruple 100 Rendimiento (100), Accesibilidad (100), Buenas Prácticas (100) y SEO Técnico (100). Zero JavaScript bloqueante.

KusiAI GEO Framework (GitHub)

Estándar de código abierto mantenido por KusiAI Research Lab que incluye la calculadora CLI de Citation Share, el manual anti-placebo respaldado por ACM SIGKDD 2024 y datasets para pruebas en los 6 motores de búsqueda generativa del Doble Eje (EE.UU. vs. China).

Ver Repositorio →
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