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.
- 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.
- 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_candidateni[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.