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0008 — Wedge de la V1: forrajeo asistido por estructura bibliométrica (la máquina de tensiones se retira del producto)

  • Estado: Aceptada · enmendada 2026-06-15 (la máquina de tensiones ya no se difiere: se retira del producto; el forrajeo se asiste por estructura bibliométrica, sin IA — ver "Enmienda")
  • Fecha: 2026-06-15
  • Relacionada con: 0007, ../Notas/04-direccion-ia-in-the-loop.md, ../Notas/05-ciclo-investigacion-humano.md

Contexto

El giro "IA in the loop" abre dos puntos de inserción de IA en el ciclo de investigación humano (Nota 05 §4): nº1 — forrajeo/chaining (pasos 2–3 del ciclo) y nº2 — sensemaking/tensiones (paso 6). La inserción nº2 (la máquina de tensiones: clasificar citas en apoya / refuta / escuelas en conflicto) es el candidato a moat (Nota 04 §5), pero es frontera de investigación: Scite lo hace cerrado y pago; ContraCrow / SemanticCite lo abordan en research. Intentarla en la V1 explota el alcance (crítica #1 de la Nota 04 §6).

La Nota 05 §6 dejó la pregunta abierta: ¿la primera versión ataca la inserción 1 o la 2?

Decisión

La V1 ataca solo la inserción nº1: forrajeo asistido. El flujo es ecuación → chaining rankeado por information scent → curación → redes. La máquina de tensiones se difiere explícitamente a v2. Los pasos 5 (organizar en evidencia, parcial), 6 (tensiones) y 8 (monitoreo) del ciclo quedan fuera de la V1 (ver ../PRD.md §2).

Consecuencias

  • Wedge entregable y ya validado: el sandbox de intercambio ecológico desigual (../exploracion/informe_ied_lectura_2.md) corre este flujo end-to-end con datos reales de OpenAlex.
  • La diferenciación de la V1 descansa en: ecuación consciente + reporte de traducción, biblioteca viva curada, ranking por estructura bibliométrica y CLI agente-native — no en el moat de tensiones.
  • Costo: el moat llega después; riesgo de parecerse a los citation-chasers (ResearchRabbit, Inciteful), mitigado por la biblioteca viva y la consciencia de la ecuación.
  • v2 retomará la inserción nº2 sobre el mismo sustrato (la biblioteca viva ya curada es el contexto que hace buena la detección de tensiones). (Superado por la enmienda de abajo: la máquina de tensiones se retira del producto, no se difiere.)

Enmienda — 2026-06-15 (la máquina de tensiones se retira del producto; el forrajeo no usa IA)

Motivada por el red-team del AS-BUILT v0.2 (Nota 06, RAÍZ 1) y la decisión del PO de que el producto no usa IA generativa (ADR 0022). El cuerpo del ADR (arriba) queda como historia; esta enmienda corrige dos cosas.

  1. La máquina de tensiones (inserción de IA nº2) se RETIRA del producto — no se difiere a v2. No es "moat futuro": se borra del alcance y de las Notas/ADRs como inserción de IA. El sensemaking sigue siendo humano, asistido por las redes (no por IA). Ya no hay "dos puntos de inserción de IA": queda una inserción algorítmica (el forrajeo), que no es IA.
  2. El forrajeo se asiste por estructura bibliométrica determinista, no por IA: el information scent usa los proyectores (acoplamiento / co-citación / centralidad), sin LLM (ADR 0020 enmendado). El "porqué" de un candidato lo da la estructura visible; no hay explain_candidate ni [llm].

Diferenciador de la V1 (revisado): ecuación consciente + reporte de traducción, biblioteca viva curada, estructura bibliométrica de primera clase como olfato y CLI agente-native abierto — no un moat de IA. Si en el futuro se quisiera una capa asistida por IA, sería un ADR nuevo, no un default reactivado.