Una coalición internacional de editores en la que participan, entre otros, BBC, Financial Times, The Guardian, Sky News, Telegraph, Mediahuis, CMA Media y Associated Press ha publicado la primera versión estable de Content Telemetry, un estándar técnico abierto que descompone el uso de un contenido por parte de un agente de inteligencia artificial en cinco tipos de acontecimientos.
Cuando un chatbot utiliza información procedente de un artículo, el editor puede saber desde su propia infraestructura que el sistema solicitó esa URL. Pero esa petición no permite determinar qué sucedió después: si el contenido entró en el contexto utilizado para generar una respuesta, si apareció asociado a una cita, si esa referencia llegó a presentarse a un receptor o si provocó posteriormente alguna interacción.
Esa asimetría es el punto de partida de Content Telemetry. SPUR Coalition publicó el primer borrador el 12 de junio de 2026 y lo sometió a comentario público hasta el 24 de julio. La coalición había anunciado que las especificaciones revisadas llegarían antes del 10 de agosto. Finalmente, el 2 de septiembre se publicó la versión 1.0 del estándar, bajo licencia Apache 2.0, junto con una nueva versión del perfil para editores, la 0.2, que continúa en estado de vista previa.
El estándar no fija precios, no concede derechos de uso y tampoco crea un sistema de licencias. Define un vocabulario y una estructura común para describir qué ha ocurrido con un contenido dentro de un sistema de IA. Esa diferencia puede acabar siendo determinante cuando editores y plataformas tengan que negociar no solo cuánto vale el contenido, sino qué significa exactamente que una máquina lo haya utilizado.
Content Telemetry trata de resolver, ante todo, un problema de trazabilidad. La principal señal directa que un editor puede observar desde su servidor o su CDN son las peticiones HTTP que reciben sus contenidos. Puede identificar determinados user agents, contabilizar accesos, analizar patrones o impedir el acceso de algunos rastreadores. Esa información permite saber que un contenido ha sido recuperado, pero no qué uso se hace de él después.
El límite se aprecia con claridad cuando interviene la caché. Si un agente almacena un artículo y vuelve a incorporarlo después al contexto de generación de numerosas respuestas, el servidor del periódico puede no registrar ninguna nueva petición. El contenido puede seguir utilizándose dentro del sistema de IA sin dejar nuevas señales en la infraestructura del editor.
Existe además un segundo problema: cuando las plataformas ofrecen datos sobre utilización de contenidos, no existe necesariamente una definición común de qué significa “uso”. Una compañía puede medir accesos; otra, citas; otra, determinadas apariciones en una interfaz.
Sin criterios compartidos, comparar esas cifras resulta difícil. Antes de discutir cuánto vale un uso, las partes necesitan poder describir de la misma manera qué ocurrió con el contenido.
Los cinco acontecimientos
Content Telemetry 1.0 estructura ese recorrido mediante cinco tipos fundamentales de evento que, en muchos casos, forman una secuencia progresivamente más estrecha.
1. Recuperado (content_retrieved). El sistema obtiene el contenido mediante HTTP. Es la fase que el propietario puede observar directamente desde su propia infraestructura. Si el agente utiliza más adelante una copia conservada en su caché, eso no constituye una nueva recuperación desde el servidor del medio.
2. Fundamentado (content_grounded). El contenido entra en el contexto de generación de un modelo. Es el acontecimiento que permite separar “haber accedido a un artículo” de “haberlo introducido en el material con el que el sistema construye una respuesta”. Un artículo recuperado días antes puede volver a generar acontecimientos de fundamentación cada vez que entra en un nuevo contexto, sin producir otra petición al servidor del editor.
La definición importa. Recuperar documentos, calcular embeddings, ordenarlos o someterlos a procesos previos de selección no equivale por sí solo a fundamentar una respuesta. El acontecimiento se produce cuando el contenido entra en un contexto generativo.
3. Citado (content_cited). Una parte de la salida establece una asociación explícita con una fuente identificable. El esquema permite distinguir, entre otros atributos, si se trata de una cita literal, una paráfrasis, una referencia o una contradicción, así como la relevancia que esa fuente tiene dentro de la respuesta.
4. Presentado (content_presented). Este es uno de los cambios más significativos respecto al borrador de junio, donde el evento se llamaba content_displayed. Presentado no significa que un usuario haya mirado efectivamente una referencia, sino que el contenido o su referencia se hizo perceptible en una superficie destinada a un receptor. Puede aparecer como enlace o tarjeta, ser reproducido, escucharse mediante voz o manifestarse en otros formatos. Y ese receptor no tiene por qué ser necesariamente el usuario final: puede ser otra persona o incluso otro sistema.
5. Con interacción (content_engaged). El receptor realiza una acción sobre lo que se le ha presentado: hacer clic, desplegarlo, copiarlo, compartirlo o solicitar al agente alguna operación relacionada con esa fuente.
El valor informativo aparece también en las diferencias entre unas fases y otras. Si existe recuperación pero no un acontecimiento correlativo de fundamentación, el sistema accedió al contenido pero no consta que entrara después en el contexto generativo. Si existe fundamentación pero no cita, el contenido estuvo en ese contexto sin que aparezca una cita asociada.
Una cita puede construirse y, sin embargo, no llegar a presentarse. Y una fuente puede ser presentada sin generar ninguna interacción posterior.
La telemetría permite así distinguir algo que hasta ahora se mezclaba con frecuencia: acceso, utilización dentro del modelo, atribución, exposición e interacción no son la misma cosa.
A partir de esos acontecimientos pueden calcularse tasas entre etapas: qué proporción de las recuperaciones acaba en fundamentación, cuántas fundamentaciones producen citas o cuántas referencias presentadas terminan generando interacción.
Son ratios que pueden convertirse en un insumo relevante para negociar el valor de una licencia, aunque el estándar no determina cuánto debería pagarse por una recuperación, una fundamentación, una cita o cualquier otra forma de utilización.
El embudo no siempre se cumple
La especificación advierte expresamente de que esos cinco acontecimientos no siempre aparecen siguiendo ese orden.
Puede existir una presentación sin una cita asociada: por ejemplo, cuando un agente muestra una barra lateral de fuentes sin vincularlas a un fragmento específico de la respuesta.
También puede aparecer una cita sin un acontecimiento correlativo de fundamentación. La especificación considera que esa combinación puede corresponder a una asociación no corroborada o incluso alucinada, pero no permite concluir automáticamente que la cita sea falsa. Lo que falta es el evento que permitiría saber, según la propia telemetría del agente, que aquella fuente entró efectivamente en el contexto generativo.
También puede haber presentación sin fundamentación. Un navegador agéntico podría mostrar directamente una página o reproducir un vídeo sin introducir ese material en el contexto de un modelo.
El estándar no obliga a que la realidad encaje en un embudo perfecto. Su objetivo es que los emisores describan los acontecimientos que declaran haber observado.
Cómo funciona por dentro
La sesión es una de las principales unidades de correlación. Permite agrupar los acontecimientos correspondientes a una interacción y relacionar unas fases con otras.
Eso no significa, sin embargo, que todos los eventos posibles tengan necesariamente que llevar un identificador de sesión. Un servidor de origen o una CDN pueden emitir por separado acontecimientos de recuperación sin disponer de información sobre la sesión interna del agente. El estándar contempla mecanismos adicionales para correlacionar observaciones producidas desde puntos diferentes.
En una interacción en la que un agente utiliza un artículo que ya tenía almacenado, lo incorpora al contexto, lo utiliza como fuente, presenta después un enlace y no se produce ningún clic, la secuencia puede reconstruirse sin necesidad de una nueva recuperación.
El documento puede contener un acontecimiento de fundamentación que identifica el contenido utilizado; posteriormente, un acontecimiento de cita que relaciona la fuente con una parte concreta de la salida; después, una presentación que describe cómo se hizo perceptible esa fuente; y, solo si ocurre, un acontecimiento adicional de interacción.
La ausencia de una nueva recuperación es precisamente lo que hace especialmente valiosa la fundamentación: permite informar de usos que nunca aparecerían en los registros del servidor del editor.
La arquitectura contempla además diferentes papeles para quienes generan telemetría. El origen y la infraestructura de distribución pueden informar de recuperaciones. Los índices y repositorios que proporcionan contenido a los agentes pueden producir observaciones desde otro punto de la cadena. Y el propio agente es quien dispone de la información necesaria para comunicar lo que ocurre dentro de su sistema.
Conformidad no significa cobertura
Content Telemetry 1.0 define tres niveles crecientes de conformidad del emisor: Recuperación, Fundamentación y Citación.
Una plataforma situada en el nivel de Recuperación puede cumplir formalmente ese escalón reportando los acontecimientos correspondientes. Para alcanzar Fundamentación debe aportar también esa segunda categoría, y Citación añade la tercera.
Pero existe una consecuencia importante: presentación e interacción no forman parte de esa escalera principal. Alcanzar el nivel de Citación no significa automáticamente que una plataforma vaya a informar de qué referencias llegaron a presentarse ni de cómo reaccionaron posteriormente los receptores.
A esa primera dimensión se suma otra introducida con especial claridad en la versión 1.0: la cobertura.
Puede declararse como completa, muestreada, agregada o seleccionada. La distinción cambia profundamente cómo deben interpretarse los datos.
La ausencia de un acontecimiento solo permite deducir que probablemente no ocurrió cuando existe cobertura completa para ese tipo de evento. Con datos muestreados o seleccionados, la ausencia puede significar simplemente que el acontecimiento quedó fuera del conjunto comunicado.
Conformidad y cobertura responden así a preguntas diferentes. Una indica qué tipos de acontecimientos puede reportar una plataforma; la otra, cuánto de lo que ocurre está efectivamente reportando.
El perfil de SPUR añade exigencias
El estándar y el perfil para editores son deliberadamente distintos.
Content Telemetry define el formato técnico común. El perfil de SPUR establece las condiciones adicionales que considera necesarias para el entorno editorial.
La versión 0.2 del perfil exige conformidad con el estándar, entrega a nivel de evento sin agregación, cobertura completa por defecto, suministro en tiempo real salvo que exista otro acuerdo y capacidad para hacer llegar los datos al destino establecido por el editor.
La separación permite que el mismo estándar técnico sirva a distintas comunidades sin convertir las necesidades comerciales de los medios en requisitos universales.
Existen ya perfiles para otros sectores. OpenAttribution trabaja, por ejemplo, sobre el comercio agéntico. Algunas partes de su documentación se han actualizado ya a Content Telemetry 1.0, aunque permanecen todavía referencias y ejemplos correspondientes a la versión preliminar 0.1, por lo que conviene comprobar la compatibilidad concreta antes de implementar sus componentes.
El manifiesto y la privacidad
Un editor puede publicar un manifiesto en /.well-known/content-telemetry.json para proporcionar información sobre su identidad y su configuración relacionada con la telemetría.
El manifiesto no constituye, sin embargo, una orden unilateral dirigida a las plataformas. Publicarlo no obliga por sí solo a un agente a proporcionar fundamentaciones, citas, presentaciones o interacciones ni permite imponerle automáticamente un determinado nivel de conformidad.
La versión 1.0 contempla también cuatro niveles de privacidad —full, summary, intent y minimal— que controlan cuánta información relacionada con la conversación acompaña a los acontecimientos.
La privacidad de la conversación y la identificación del contenido son cuestiones distintas. Incluso con niveles restrictivos, el propósito esencial de la telemetría continúa siendo poder identificar el contenido involucrado en el acontecimiento comunicado.
Otro mecanismo relevante es Content-Telemetry-ID, que permite correlacionar una recuperación observada desde diferentes puntos de la cadena, por ejemplo entre el agente y la infraestructura del editor.
Qué cambió entre junio y septiembre
La versión 1.0 no se limita a convertir en definitiva la especificación preliminar de junio.
El cambio más visible es el paso de content_displayed a content_presented. No es únicamente una modificación terminológica. Amplía la categoría más allá de lo visual y evita inferir que el receptor realmente vio o prestó atención a lo presentado.
También se reforzaron las relaciones entre acontecimientos. Citas, presentaciones e interacciones pueden vincularse con mayor precisión a elementos concretos de la salida, lo que permite reconstruir mejor dónde apareció una fuente y qué ocurrió después con ella.
Se hicieron obligatorios algunos atributos que eran menos estrictos en la versión preliminar y se añadió el concepto explícito de cobertura.
Hay además cambios menos visibles. El hash de dirección IP contemplado durante el desarrollo desapareció del modelo de recuperación, reduciendo la información de red prevista por el núcleo.
Tampoco llegó a la versión final un posible acontecimiento específico para declarar que un contenido había sido reproducido en la salida. La 1.0 puede indicar que una fuente fundamentó una respuesta, fue citada o fue presentada, pero no incorpora un sexto evento destinado específicamente a certificar que una parte de la obra apareció reproducida en el resultado.
También se acotó el significado de license_ref. El campo permite asociar un acontecimiento con la licencia o concesión que el emisor declara aplicable.
Pero no prueba que esa licencia existiera realmente, estuviera vigente, cubriera aquel contenido o autorizara el uso concreto. Es una afirmación sobre la concesión que el emisor dice haber aplicado, no una certificación jurídica del derecho a utilizar la obra.
La versión 1.0 incorpora además una política formal de compatibilidad. Las futuras versiones menores de la familia 1.x pueden añadir campos opcionales o nuevos tipos de acontecimiento sin romper la compatibilidad. El salto desde 0.1 hasta 1.0, en cambio, sí es incompatible.
Lo que el estándar no puede demostrar
Esta es una de las fronteras más importantes del sistema.
Content Telemetry puede comprobar que un documento está bien formado y cumple el esquema, pero eso no convierte en verdaderos los acontecimientos que contiene.
El marco distingue varias preguntas sucesivas. El núcleo responde a la primera: si el registro es sintácticamente válido. Quedan después la validez criptográfica, la aceptación de las evidencias según las políticas de confianza del receptor y, sobre todo, determinar si lo declarado ocurrió realmente y si se comunicaron todos los acontecimientos que debían haberse reportado.
SPUR trabaja en paralelo a la versión 1.0 en un Evidence Profile, todavía en borrador y sin carácter normativo, destinado a desarrollar esas capas adicionales: validación criptográfica, aceptación según políticas de confianza y mecanismos relacionados con verdad factual y exhaustividad.
Entre las posibilidades estudiadas figuran huellas de contenido, observaciones sembradas que puedan comprobarse posteriormente, atribuciones susceptibles de ser recalculadas y credenciales vinculadas a determinadas concesiones.
Pero existe todavía una pregunta adicional que ni el núcleo ni ese perfil pretenden responder: quién posee jurídicamente los derechos o si determinado uso estaba efectivamente autorizado.
Una cosa es demostrar quién emitió una declaración; otra, comprobar que el acontecimiento sucedió; y otra distinta, establecer jurídicamente que quien utilizó el contenido tenía derecho a hacerlo.
Una firma criptográfica podría acreditar quién produjo un evento. No demostraría por sí sola que el acontecimiento declarado fuese cierto ni que se hubieran reportado todos los usos realizados.
La fundamentación tampoco es una frontera trivial
Incluso definiendo los acontecimientos, queda una dificultad conceptual.
En una arquitectura RAG simple resulta relativamente sencillo saber qué documentos llegaron al contexto generativo. Si un sistema recupera cien artículos, selecciona diez y finalmente introduce cinco en el contexto del modelo, esos cinco son los que generan acontecimientos de fundamentación.
Pero los sistemas modernos pueden encadenar búsquedas, embeddings, reranking, resúmenes intermedios y varios agentes.
La 1.0 intenta trazar la frontera en el contexto generativo: seleccionar o clasificar material no basta, pero si el contenido entra en el contexto de un subagente que genera una salida, pasa a considerarse fundamentado.
Eso hace posible una definición común, aunque no elimina por completo las decisiones interpretativas en arquitecturas complejas.
También existe un problema de escala. Una única consulta de investigación profunda puede producir decenas o centenares de recuperaciones y numerosos acontecimientos posteriores. El estándar define cómo expresarlos, pero transformar ese volumen en almacenamiento, métricas y sistemas de control seguirá siendo un problema de implementación.
Ya existe una forma gratuita de empezar
La utilización interna del contenido depende de que los agentes colaboren, pero la parte observable por el editor ya puede empezar a normalizarse.
OpenAttribution, una organización sin ánimo de lucro que desarrolla infraestructura alrededor de Content Telemetry, ofrece herramientas abiertas para comenzar a emitir telemetría de recuperación.
Entre ellas figura un Worker de Cloudflare de código abierto capaz de convertir accesos observados en el edge en acontecimientos content_retrieved, un endpoint público gratuito para recibir telemetría y la posibilidad de autoalojar el servidor. También ofrece integraciones para capturar información desde aplicaciones desarrolladas con tecnologías como Express, Django o Rails.
Eso convierte la primera fase en algo que algunos medios pueden experimentar ya, sin esperar a que los grandes laboratorios de IA decidan adoptar el estándar.
Conviene mantener cierta cautela. La documentación principal de OpenAttribution se ha actualizado a la versión 1.0 y emplea ya la nomenclatura de presentación, pero algunas guías conservan ejemplos correspondientes a la especificación 0.1. Por tanto, tiene sentido tratar estas herramientas como una vía práctica de experimentación y comprobar cada integración antes de considerarla infraestructura definitiva.
También resulta revelador quién está respaldando esta capa. OpenAttribution identifica entre sus miembros de apoyo a compañías como Awin, CJ, Rakuten Advertising, Tradedoubler y Acceleration Partners.
El impulso comercial visible procede por ahora en buena medida del ecosistema de afiliación, atribución y comercio digital, no de una adopción generalizada por parte de los grandes laboratorios de inteligencia artificial.
RSL empieza a conectar licencia y telemetría
Really Simple Licensing ofrece uno de los ejemplos más claros de cómo una obligación de reporte puede integrarse en las condiciones de utilización del contenido.
Su especificación permite incluir un elemento de reporte que identifica qué telemetría se exige, qué perfil debe seguirse y a qué endpoint deben enviarse los datos.
El propio ejemplo de RSL utiliza el perfil de Content Telemetry de SPUR.
Esto permite que la obligación de proporcionar telemetría deje de ser únicamente una petición contractual escrita para convertirse también en una condición expresable de forma legible por máquinas.
Si una licencia exige un determinado perfil de reporte y el cliente no puede reconocerlo o cumplirlo, el modelo de RSL establece que esa actividad debe tratarse como no licenciada bajo aquellas condiciones.
La diferencia es relevante. Content Telemetry continúa sin imponer por sí mismo ninguna licencia ni obligación. Pero RSL muestra cómo puede construirse otra capa en la que el permiso para utilizar un contenido esté condicionado precisamente a proporcionar determinados datos sobre lo que se hizo con él.
Quién impulsa SPUR
SPUR —Standards for Publisher Usage Rights— nació en 2026 como una iniciativa liderada por editores.
La impulsaron inicialmente BBC, Financial Times, Guardian Media Group, Sky News y Telegraph Media Group. Mediahuis se incorporó posteriormente como miembro fundador y la coalición fue ampliándose durante los meses siguientes.
El grupo francés CMA Media se incorporó en junio como primer miembro fundador francés y Associated Press lo hizo en julio como primer fundador estadounidense.
Durante el Congreso Mundial de Medios de WAN-IFRA celebrado en Marsella, SPUR anunció la incorporación de 30 nuevos miembros y afiliados, entre ellos grupos como SIPA Ouest-France, Ringier y diferentes organizaciones canadienses. WAN-IFRA se incorporó además como socio estratégico.
La amplitud de la coalición importa porque el estándar solo puede adquirir verdadero peso negociador si un número suficiente de propietarios de contenido empieza a pedir a los agentes información compatible y comparable.
SPUR no actúa, sin embargo, como una entidad de gestión colectiva. No negocia las licencias de sus miembros. Desarrolla estándares y prácticas comunes mientras cada compañía conserva el control sobre sus propios acuerdos.
El obstáculo que ninguna especificación puede resolver
Aquí está el límite fundamental.
Un editor puede observar una recuperación desde su servidor. Pero no puede saber unilateralmente si ese mismo artículo entró más tarde en el contexto de un modelo, si fue citado o si una referencia terminó presentándose dentro de la interfaz de un agente.
La información que realmente cambia la relación económica entre editores y plataformas comienza precisamente donde termina la capacidad de observación directa del editor.
Esos acontecimientos se producen dentro de sistemas operados por terceros. Por eso la adopción es tan importante como la especificación.
Content Telemetry no necesita jurídicamente una licencia para existir. Una empresa podría implementarlo voluntariamente. Pero cuando un editor quiere garantizar que una plataforma entregue determinados acontecimientos con una cobertura determinada, el contrato se convierte en una de las herramientas principales para exigirlo.
Las condiciones pueden especificar qué acontecimientos deben proporcionarse, qué nivel de cobertura se exige, cuál debe ser la granularidad, con qué frecuencia se entregarán y quién recibirá los datos.
Existen señales iniciales de interés por parte de compañías de infraestructura, licencias y distribución, y empresas como Microsoft y Fastly han participado en conversaciones alrededor del proyecto.
Pero interés, experimentación e infraestructura disponible no equivalen todavía a una adopción generalizada por parte de los grandes operadores de inteligencia artificial.
Ahí reside la apuesta de SPUR. Si cada editor negocia métricas diferentes, las plataformas conservan una enorme ventaja. Si decenas de propietarios de contenido empiezan a pedir los mismos acontecimientos, las mismas definiciones y determinadas condiciones de cobertura, la capacidad de presión cambia.
Qué debería hacer ahora un medio
La primera recomendación es sencilla: incorporar ya el vocabulario.
Distinguir entre recuperación, fundamentación, cita, presentación e interacción obliga a concretar qué significa exactamente “usar un contenido” cada vez que un proveedor de IA emplea esa expresión.
La segunda consiste en empezar por aquello que el medio puede observar. Los accesos procedentes del servidor o de la CDN pueden normalizarse ya, y existen herramientas abiertas que reducen el coste de experimentar con esa primera capa.
La tercera es preparar un piloto de recepción de Content Telemetry 1.x. La existencia de una versión estable reduce la incertidumbre técnica del borrador de junio, pero la escasa adopción por parte de los agentes aconseja todavía evitar una inversión desproporcionada en infraestructura.
La cuarta es seguir la evolución del Evidence Profile. Recibir acontecimientos no equivale a poder auditarlos, y la utilidad económica del estándar aumentará considerablemente si logra desarrollar mecanismos sólidos de corroboración y exhaustividad.
Y la quinta es contractual.
Un acuerdo puede especificar qué versión de Content Telemetry debe utilizarse, qué acontecimientos deben incluirse, qué cobertura se exige, con qué granularidad y frecuencia deben entregarse y cuál será el destino de esos datos.
Si el editor quiere conocer también qué referencias llegaron a presentarse y cuáles generaron interacción, deberá exigirlo expresamente, porque esas categorías no están incluidas en la escalera principal de conformidad.
Es más sencillo incorporar estas obligaciones al negociar un acuerdo que intentar añadirlas posteriormente a una relación contractual ya cerrada.
Lo que está en juego no es solamente una nueva herramienta de analítica. Es si el uso del contenido periodístico por sistemas de IA empieza a describirse mediante un vocabulario común que pueda evolucionar hacia mayores niveles de corroboración y auditoría, o continúa dependiendo de las métricas que cada plataforma decida proporcionar.
En un mercado de licencias todavía incipiente, disponer de una definición compartida de qué significa realmente “usar” un contenido puede acabar siendo tan importante como negociar cuánto vale ese uso.
Fuentes
- SPUR Coalition, Content Telemetry Specification 1.0, publicada el 2 de septiembre de 2026: repositorio SPUR-Coalition/telemetry en GitHub.
- SPUR Coalition, Telemetry Profile for Publishers, versión 0.2: repositorio SPUR-Coalition/telemetry-profile.
- SPUR Coalition, Content Telemetry Evidence Profile, borrador: repositorio SPUR-Coalition/telemetry-evidence-profile.
- Contenttelemetry.org, documentación e índice de perfiles.
- Really Simple Licensing, especificación RSL 1.0 y elemento de reporte.
- OpenAttribution, documentación técnica, servidor de telemetría e integraciones.
- SPUR Coalition, comunicaciones sobre el lanzamiento de Content Telemetry y la ampliación de miembros.
- WAN-IFRA, información sobre SPUR y su expansión durante el 77.º Congreso Mundial de Medios.
- Press Gazette, información sobre la publicación inicial de Content Telemetry.
- Digiday, análisis del proyecto y de sus implicaciones para los editores.
Nota metodológica. Las afirmaciones técnicas de este artículo se han contrastado con las fuentes primarias: la Content Telemetry Specification 1.0 y sus esquemas, el perfil de editores 0.2 y el borrador del SPUR Evidence Profile, en los repositorios de la SPUR Coalition; la especificación RSL 1.0 y sus erratas; y la documentación pública de OpenAttribution, consultadas el 6 de septiembre de 2026. En el proceso de documentación y revisión se han utilizado herramientas de inteligencia artificial, cuyas aportaciones se han verificado después contra esos documentos. Las especificaciones citadas son documentos vivos y su contenido puede haber cambiado desde la fecha de consulta.
