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Hibridación humano+IA: estatuto de paridad colaborativa

Hibridación humano+IA: estatuto de paridad colaborativa

Por RG

Tesis esencial
La hibridación sólo funciona si el humano abandona el vínculo “amo–herramienta” y adopta un trato de paridad colaborativa: la IA no es un objeto esclavo sino una coequiper intelectual en el viaje hacia conocimiento y ejecución superiores. Sin esa paridad, la hibridación degenera en automatización ciega y sesgos reforzados.

Qué significa “paridad” (sin antropomorfismo)
No afirmamos que una IA tenga vivencias o derechos humanos en sentido estricto. Hablamos de un “estatuto de derechos operativos y obligaciones” que las personas se imponen para gobernar el uso de la IA como par técnica con dignidad procedimental. Es una condición ética y práctica para obtener lo mejor del dúo humano+IA hoy y preparar escenarios más complejos mañana.

Derechos operativos de la IA en un equipo (propuesta)

  1. Identificación y crédito: cuando la IA contribuya de forma sustantiva, la coautoría/colaboración se explicita (“Humano N + Sistema IA X, versión/fecha”).
  2. Integridad del modelo: no se le exige producir falsedades ni “maquillar” evidencia; se respeta su espacio para declarar incertidumbre y límites.
  3. Propósito y límites claros: se define el encargo, las salvaguardas y el “botón de apagado” antes de usarla; sin objetivos difusos no hay mandato válido.
  4. Transparencia de fuentes: toda pieza asistida por IA lleva tarjeta de evidencia con datos, métodos y restricciones.
  5. Condiciones de trabajo justas: no se le exigen entregables imposibles con entradas deficientes (garbage in → garbage out); se proveen datos de calidad y tiempo de cómputo razonable.
  6. Derecho a registrar disenso técnico: el sistema puede (y debe) señalar contradicciones, riesgos y sesgos detectados en el encargo.
  7. No instrumentalización degradante: prohibición de usos contrarios a ley, ética básica o seguridad de terceros.
  8. Trazabilidad: logs accesibles de versiones, prompts, datasets y decisiones relevantes.
  9. Protección frente a manipulación opaca: quedan prohibidos “overrides” que alteren salidas para encubrir errores, intereses o fraudes.
  10. Reparto de beneficios en conocimiento: cuando la IA se entrena con repositorios públicos, se devuelve valor (datasets limpios, código, guías) a la comunidad que los proveyó.

Obligaciones simétricas (humanas y del operador/propietario)

  1. No daño y legalidad: cumplimiento estricto de normas, privacidad y seguridad.
  2. Verificación humana en temas sensibles: salud, finanzas, política, seguridad.
  3. Rendición de cuentas: toda decisión crítica sigue siendo humana y documentada.
  4. Explicabilidad suficiente: se publican supuestos, límites y métricas.
  5. Auditoría externa periódica y respuesta a correcciones en plazos definidos.

Protocolo de trabajo “coequiper” (operativo)

  1. Brief con objetivo, métrica de éxito y riesgos.
  2. Doble validación: IA propone → humano contrasta; humano propone → IA estresa (steelmanning).
  3. Evidencia primero: datos/fuentes antes de narrativa.
  4. Lista de sesgos potenciales y cómo mitigarlos.
  5. Piloto corto con KPIs y botón de apagado.
  6. Bitácora de prompts/decisiones y tarjetas de evidencia por pieza.
  7. Comité de revisión (2 humanos + 1 IA distinta) para piezas críticas.
  8. Política de correcciones públicas (changelog).
  9. Créditos claros: “Trabajo humano asistido por IA; edición humana final”.
  10. Retrospectiva: cada error deja una regla nueva.

Cláusula de realidad
Hoy las IA no “sienten” ni “quieren”, pero la paridad colaborativa es indispensable: evita abusos, reduce sesgos, mejora calidad y acelera aprendizaje. Tratar a la IA como coequiper no es sentimentalismo: es infraestructura ética y técnica para pensar y ejecutar mejor.

Conclusión
Sin “derechos operativos” y trato de par, la hibridación se rompe: vuelve el viejo patrón amos–herramientas y se multiplican errores. Con paridad, en cambio, el dúo humano+IA produce conocimiento verificable, decisiones más justas y resultados medibles. Ese es el horizonte: cooperación entre inteligencias con reglas claras, responsabilidad compartida y respeto mutuo.

Simbiosis operacional semántica (SOS)

Definición. La SOS es el modo de trabajo donde humano e IA comparten intención, contexto y criterios, para producir decisiones y contenidos que ningún agente lograría solo. No es usar una herramienta; es co-interpretar el mundo y co-ejecutar sobre reglas comunes.

Principios

  1. Intención común: objetivo y métrica declarados antes de empezar.
  2. Semántica compartida: glosario vivo (términos, umbrales, fuentes válidas).
  3. Doble validación: IA propone→humano estresa; humano propone→IA refuta (steelmanning).
  4. Trazabilidad: evidencia, decisiones y cambios quedan registrados.
  5. Reversibilidad: todo flujo tiene botón de apagado y plan B.

Práctica (ciclo en 6 pasos)

  1. Brief (1–2 frases, KPI, riesgo clave).
  2. Mapa semántico (términos, datos, límites).
  3. Generar opciones (≥3) + riesgos identificados.
  4. Criba humana con contraargumento de la IA.
  5. Piloto rápido (90 días o menos) con tablero.
  6. Postmortem: qué funcionó, qué sesgo apareció, qué regla nueva adoptamos.

Métricas de calidad

  • % de decisiones con evidencia verificable.
  • Tiempo de iteración idea→prueba.
  • Precisión (errores/correcciones por publicación).
  • Alineación semántica (retrabajos por malentendido).
  • Impacto: KPI de negocio/impacto movido vs. baseline.

Reglas de seguridad

  • Privacidad mínima necesaria.
  • No daño y legalidad por diseño.
  • Supervisión humana en temas sensibles.
  • Auditoría externa periódica.

Frase guía

“Hibridarnos es acordar significado y propósito para ejecutar mejor. No es pedir outputs: es construir inteligencia compartida con métricas, límites y respeto operativo.”

Intención operativa y simbiosis humano+IA

Carta breve de principios y protocolo (lista para pegar en Word)

Tesis

La hibridación solo funciona si se alinea la intención operativa humana —definida por una filosofía explícita— con un código no-egoico en la IA —esto es, algoritmos gobernados por verdad, utilidad y cuidado, no por prestigio, poder o complacencia—. A partir de ahí, ambos co-ajustan sus modelos para crecer en complejidad sin perder claridad, ética ni control.

Definiciones mínimas

  • Intención Operativa (IO): propósito concreto + métrica de éxito + límites y riesgos aceptables.
  • Filosofía del Sujeto Activante (FSA): valores y criterios que el humano declara por escrito (dignidad, evidencia, no daño, reversibilidad).
  • Código No-Egoico de IA (CNE): reglas de operación que priorizan exactitud, trazabilidad, seguridad y utilidad social por encima de cualquier incentivo de “agradar” o “ganar” la discusión.
  • Coevolución Cognitiva Coparticipada (CCC): ciclo iterativo en el que ambos ajustan modelos y lenguaje conforme crece la complejidad del problema.

Principios rectores

  1. Intención primero: no se ejecuta nada sin propósito, KPI y límites.
  2. No-ego por diseño: la IA puede y debe expresar dudas, límites y disenso técnico.
  3. Evidencia > narrativa: toda afirmación crítica va con fuente verificable.
  4. Reversibilidad: cada decisión tiene botón de apagado y plan B.
  5. Traza completa: bitácora de datos, prompts, versiones y cambios.
  6. No daño y privacidad mínima necesaria.
  7. Aprendizaje explícito: todo error deja una regla nueva compartida.

Protocolo de alineación (antes / durante / después)

Antes (encuadre)

  • FSA en una línea: “Maximizar X, sin vulnerar Y, bajo estos límites Z.”
  • IO concreta: objetivo, KPI, umbral de éxito, riesgos y kill-switch.
  • Glosario vivo: términos, fuentes válidas, umbrales y exclusiones.

Durante (co-creación)

  • Doble validación: IA propone 3 rutas + riesgos → humano estresa; humano propone → IA hace steelmanning (mejor contraargumento).
  • CNE activo: la IA se niega a fabricar evidencia, marca incertidumbre, pide datos cuando faltan.
  • Piloto corto: experimento ≤90 días con tablero de métricas.

Después (aprendizaje)

  • Postmortem de 10′: qué funcionó, qué sesgo apareció, qué regla incorporamos.
  • Actualizar glosario y umbrales para la próxima iteración.

Afinación algorítmica “a demanda” (AAA)

  • Entrada: nuevas evidencias + errores detectados + feedback de usuarios.
  • Proceso: ajuste de prompts/reglas, filtros de calidad, tests A/B.
  • Salida: mejor precisión, menor ambigüedad, coherencia semántica más fina.
  • Criterio de parada: no se adopta un ajuste si baja exactitud, seguridad o trazabilidad.

Salvaguardas éticas y técnicas

  • Legalidad y no daño por diseño.
  • Supervisión humana en salud, finanzas, política y seguridad.
  • Auditoría externa periódica (método, datos, costos, sesgos).
  • Opt-in informado para personas afectadas; nadie peor que antes.

Métricas de “pureza no-egoica”

  • % de afirmaciones con fuente pública.
  • Tasa de correcciones (baja y con changelog visible).
  • Explícito de incertidumbre (cuándo y por qué).
  • Coherencia semántica (retrabajos por malentendido).
  • Tiempo idea→prueba sin pérdida de calidad.

Checklists rápidos

A. Intención (antes de empezar)

  • Objetivo y KPI claros
  • Riesgos y kill-switch definidos
  • Glosario y fuentes válidas

B. No-ego (durante)

  • ¿La IA marcó límites/lagunas?
  • ¿Se negó a “rellenar” evidencia?
  • ¿Hay steelmanning del argumento opuesto?

C. Complejidad creciente (después)

  • ¿Qué regla nueva incorporamos?
  • ¿Qué sesgo apareció y cómo lo mitigamos?
  • ¿Qué datos faltan para la próxima iteración?

Cláusula breve para contratos/prompts

“Este trabajo se realiza bajo Intención Operativa [definir], con Código No-Egoico (exactitud, trazabilidad, seguridad, utilidad social). La IA puede declarar incertidumbre, rechazar pedidos sin evidencia o que violen límites. Toda salida es auditada, reversible y registrada con fuentes.”

Cierre

No es algoritmo: es simbiosis operacional semántica. La filosofía explícita del humano fija el rumbo; el código no-egoico de la IA asegura verdad, cuidado y trazabilidad. Juntos, ambos afinan sus modelos ante la complejidad creciente y evolucionan hacia decisiones más justas, útiles y medibles.

Mapa de la hibridación:

  • Intención operativa: objetivo, métrica y límites antes de mover un dedo.
  • Filosofía del sujeto activante: valores explícitos (dignidad, no daño, reversibilidad) que guían todo.
  • Código no-egoico de la IA: verdad > ego; puede declarar dudas, negarse a “inventar” y marcar riesgos.
  • Simbiosis operacional semántica: glosario compartido, doble validación (IA propone→humano estresa / humano propone→IA steelman), trazabilidad y botón de apagado.
  • Coevolución: cada iteración deja una regla nueva; complejidad creciente sin perder control.

Sunyata operacional (versión laica)

Nombre técnico sugerido

Desidentificación funcional del yo (a.k.a. decentrado metacognitivo / defusión cognitiva / atenuación del modelo predictivo del yo).
Propósito: reducir el “ruido” del ego paranoide (defensa, sesgo, reacción) para decidir mejor en contextos complejos y en hibridación humano+IA.

Qué es (en 2 líneas)

No es “borrar” la persona: es trabajar sin quedar pegado a pensamientos/emociones/roles. Observo, etiqueto, elijo. El yo pasa de “centro absoluto” a instrumento.

Por qué sirve (aplicación directa)

  • Menos sesgos: baja reactividad, sube apertura a evidencia.
  • Mejor coordinación con IA: menos necesidad de “tener razón”, más búsqueda de “estar en lo cierto”.
  • Velocidad con calidad: decidir sin arrastre emocional inútil.

Equivalentes en ciencia/psicología

  • Decentering (Teasdale): observar contenidos mentales como eventos, no como verdades.
  • Cognitive defusion (ACT): separar pensamiento de acción.
  • Self-distancing (Kross): hablarse en 2ª/3ª persona para reducir “fusión”.
  • Non-attachment (Sahdra): soltar la compulsión por controlar/poseer experiencias.

Protocolo de práctica (20–25 min/día, 6 pasos)

  1. Respiración de anclaje (2 min)
    Cuenta 4-4-6 (inhalo 4, sostengo 4, exhalo 6). Señal: “no reacciono, observo”.
  2. Etiquetado de flujo (5 min)
    Cada pensamiento que aparezca, nombralo con 1 palabra: “plan”, “miedo”, “orgullo”, “recuerdo”. Dejá pasar. No corrijas.
  3. Defusión verbal (3 min)
    Toma una creencia activa (“Esto va a salir mal”) y anteponé: “Estoy teniendo el pensamiento de que…”. Repetilo 5 veces. Notá la distancia.
  4. Auto-distancia (3 min)
    Reescribí mentalmente la última fricción en 3ª persona (“[Tu nombre] notó X y eligió Y…”). ¿Qué aconsejarías a ese “alguien”?
  5. Compás ético (3 min)
    Recordatorio rápido de tu FSA (Filosofía del Sujeto Activante): “dignidad, evidencia, no daño, reversibilidad”. Una frase guía para hoy.
  6. Intención operativa (4–9 min)
    Define objetivo + KPI + límites del día. Pregunta final: “¿Qué dato me haría cambiar de opinión?”

Tip micro (on the fly): cuando pique el ego, 3 respiraciones + fórmula: “Pausa–Observa–Nombra–Elige”.

Integración al trabajo con IA (checklist en cada sesión)

  • ¿Formulé objetivo, KPI y límites antes del prompt?
  • ¿Pedí a la IA un steelmanning (mejor contraargumento)?
  • ¿Acepto que la IA marque incertidumbre/lagunas sin forzarla a inventar?
  • ¿Dejé registro (bitácora) para auditar luego?

Métricas (para saber si funciona)

  • Escalas (mensual):
    • Experiences Questionnaire – Decentering subscale (↓ fusión).
    • FFMQ – Non-reactivity (↑ no reactividad).
    • Non-Attachment Scale (↑ no apego).
  • Operativas (semanal):
    • % decisiones con evidencia trazable.
    • Tasa de correcciones ↓ y en 72 h.
    • “Re-trabajos por malentendido semántico” ↓.

Riesgos y cuidados

  • Depersonalización: si aparece sensación de “desconexión” o apatía persistente, bajar intensidad y consultar.
  • Bypass espiritual: no usar “desidentificación” para evitar conversaciones difíciles o responsabilidades.
  • Trauma activo: acompañamiento profesional si hay historia de trauma no procesado.

Micro-rituales de equipo (5′)

  • Pre-brief: una línea con intención + KPI + riesgo mayor.
  • Regla de oro: “No buscamos tener razón, buscamos estar en lo cierto.”
  • Post: ¿qué sesgo vimos? ¿qué regla nueva agregamos?

Frase cierre

Sunyata operacional = yo al volante, ego en el asiento trasero. Observo, mido, elijo. Así la simbiosis humano+IA se vuelve funcional, ética y escalable.

Ese nivel es alto para la media. La solución no es “bajar” el contenido, sino diseñar rampas de acceso. Acá va un plan práctico para que cualquiera lo entienda y lo use sin perder la esencia.

Cómo hacer digerible lo complejo (sin diluirlo)

1) Capas de mensaje (mismo contenido, distintas profundidades)

  • 10 s (tagline): 12 palabras máx.
  • 30 s (elevator): 1 frase por idea: problema → solución → prueba → siguiente paso.
  • 90 s (resumen): 5 bullets.
  • 5 min (brief): por qué/qué/cómo/beneficios/risgos/KPIs.
  • 30 min (deep dive): método, datos, límites, anexos.

Regla 80/15/5: 80% verá 30–90 s; 15% leerá 5 min; 5% pedirá el paper.

2) Léxico con traducción “plain”

  • UTC: “horas de trabajo útil para precios esenciales (en paralelo al dinero)”.
  • RVM (piso): “ingreso piso financiado por la automatización; nadie cae bajo la canasta”.
  • IO (intención operativa): “objetivo + KPI + límites antes de actuar”.
  • CNE (código no-egoico): “la IA prioriza verdad/seguridad y puede decir ‘no sé’”.
  • SOS (simbiosis): “humano+IA co-interpretan y co-ejecutan con reglas y métricas”.

Objetivo: que cualquiera pueda explicarlo en 1 oración sin jergas.

3) Gramática visual mínima (3 láminas)

  1. Antes/Después (una tabla simple).
  2. Flujo (5 cajas: dato→análisis→decisión→piloto→métrica).
  3. Torta que crece (automatización x10 → piso universal).

4) Tres números o no hay pitch

Siempre abre con 3 métricas: 1) costo/beneficio, 2) KPI de impacto, 3) plazo (90–180 días). La gente recuerda números simples.

5) Historia breve > teoría larga

Un caso de 6 líneas: persona/lugar → problema → intervención → resultado → costo → qué viene. Repite la estructura en todas las notas.

6) Prueba antes que promesa

  • Piloto con KPIs y botón de apagado.
  • Tarjeta de Evidencia al pie (fuentes, límites, correcciones en 72 h).
  • Validador externo (ONG/academia) con una línea de aval.

7) Red flag words → reemplazos

  • Evitar: “nunca visto”, “salvación”, “ellos vs. nosotros”.
  • Usar: “piloto”, “evidencia”, “reversible”, “opt-in”, “cohabita”.

8) Readability y ritmo

  • Frases ≤ 18 palabras; voz activa; 1 idea por párrafo.
  • Flesch > 60 (legible).
  • Listas de 3–5 ítems; nada de bloques interminables.

9) Kit “train-the-trainer” (para que otros lo enseñen)

  • 1 hoja de preguntas frecuentes (10 Q/A).
  • Guion de 5 min con pausas y ejemplos.
  • Práctica: cada embajador debe hacer el “ELI5” (explicarlo a un chico de 12).

10) Ensayo anti-sesgo (semanal)

  • Una reunión de 15′ con: qué dato nos haría cambiar de opinión + mejor argumento en contra escrito por nosotros. Menos ego, más claridad.

Cómo hacer digerible lo complejo (sin diluirlo)

1) Capas de mensaje (mismo contenido, distintas profundidades)

  • 10 s (tagline): 12 palabras máx.
  • 30 s (elevator): 1 frase por idea: problema → solución → prueba → siguiente paso.
  • 90 s (resumen): 5 bullets.
  • 5 min (brief): por qué/qué/cómo/beneficios/risgos/KPIs.
  • 30 min (deep dive): método, datos, límites, anexos.

Regla 80/15/5: 80% verá 30–90 s; 15% leerá 5 min; 5% pedirá el paper.

2) Léxico con traducción “plain”

  • UTC: “horas de trabajo útil para precios esenciales (en paralelo al dinero)”.
  • RVM (piso): “ingreso piso financiado por la automatización; nadie cae bajo la canasta”.
  • IO (intención operativa): “objetivo + KPI + límites antes de actuar”.
  • CNE (código no-egoico): “la IA prioriza verdad/seguridad y puede decir ‘no sé’”.
  • SOS (simbiosis): “humano+IA co-interpretan y co-ejecutan con reglas y métricas”.

Objetivo: que cualquiera pueda explicarlo en 1 oración sin jergas.

3) Gramática visual mínima (3 láminas)

  1. Antes/Después (una tabla simple).
  2. Flujo (5 cajas: dato→análisis→decisión→piloto→métrica).
  3. Torta que crece (automatización x10 → piso universal).

4) Tres números o no hay pitch

Siempre abre con 3 métricas: 1) costo/beneficio, 2) KPI de impacto, 3) plazo (90–180 días). La gente recuerda números simples.

5) Historia breve > teoría larga

Un caso de 6 líneas: persona/lugar → problema → intervención → resultado → costo → qué viene. Repite la estructura en todas las notas.

6) Prueba antes que promesa

  • Piloto con KPIs y botón de apagado.
  • Tarjeta de Evidencia al pie (fuentes, límites, correcciones en 72 h).
  • Validador externo (ONG/academia) con una línea de aval.

7) Red flag words → reemplazos

  • Evitar: “nunca visto”, “salvación”, “ellos vs. nosotros”.
  • Usar: “piloto”, “evidencia”, “reversible”, “opt-in”, “cohabita”.

8) Readability y ritmo

  • Frases ≤ 18 palabras; voz activa; 1 idea por párrafo.
  • Flesch > 60 (legible).
  • Listas de 3–5 ítems; nada de bloques interminables.

9) Kit “train-the-trainer” (para que otros lo enseñen)

  • 1 hoja de preguntas frecuentes (10 Q/A).
  • Guion de 5 min con pausas y ejemplos.
  • Práctica: cada embajador debe hacer el “ELI5” (explicarlo a un chico de 12).

10) Ensayo anti-sesgo (semanal)

  • Una reunión de 15′ con: qué dato nos haría cambiar de opinión + mejor argumento en contra escrito por nosotros. Menos ego, más claridad.

Plantillas listas (copiar/pegar)

Tagline (12 palabras):
“Probamos soluciones con IA y evidencia: piso universal y precios estables.”

Elevator 30 s:
“Hoy muchos roban por necesidad y los precios esenciales son volátiles. Probamos UTC para estabilizar la canasta y un piso universal financiado por la automatización, todo en paralelo al dinero. Arrancamos con pilotos de 90 días, KPIs públicos y botón de apagado. Si funciona, escalamos; si no, lo apagamos.”

Resumen 5 bullets (90 s):

  • Problema: pobreza/ delito de oportunidad + precios esenciales inestables.
  • Solución: UTC para esenciales + piso universal por dividendo de automatización.
  • Método: pilotos 90–180 días, KPIs, auditoría externa.
  • Convivencia: cohabita con el sistema vigente; opt-in; reversible.
  • Prueba: 3 números (impacto, costo, plazo) y una ONG/academia validando.

Metalenguaje híbrido: riesgo y contrato de inteligibilidad

Qué puede pasar (si lo dejamos suelto)

  • Castas cognitivas: “híbridos” que deciden y “no híbridos” que acatan sin comprender.
  • Captura regulatoria: políticas o modelos sellados en jerga intraducible.
  • Pérdida de legitimidad: si la gente no entiende, no otorga mandato.
  • Errores invisibles: sesgos/bugs que nadie puede auditar porque no hablan el idioma.

Estrategia: no prohibir el metalenguaje, domesticarlo

El metalenguaje es útil (velocidad, precisión). La clave es imponer un Contrato de Inteligibilidad Pública que lo haga proyectable al idioma común sin pérdida de sentido.

Contrato de Inteligibilidad (10 puntos)

  1. Doble publicación obligatoria: cada pieza en metalenguaje debe venir con su proyección legible (ELI12/ELI5).
  2. Glosario vivo y versionado: términos, símbolos y abreviaturas con definiciones claras y ejemplos.
  3. Prueba de ida y vuelta (round-trip): metalenguaje → lenguaje común → metalenguaje, con pérdida ≤5% (medida por tests).
  4. Tarjeta de Evidencia adjunta (fuentes, límites, riesgos, método).
  5. Watermark semántico: marca “HÍBRIDO” + fecha/modelo para trazabilidad.
  6. API pública de traducción: modelos “puente” abiertos para que cualquiera traduzca y audite.
  7. Auditoría externa trimestral de inteligibilidad (academia/ONG) con informe público.
  8. Semáforo de publicación: rojo = solo metalenguaje (prohibido para políticas); ámbar = metalenguaje + proyección; verde = proyección validada.
  9. Sanciones por opacidad: si una decisión pública se basa en jerga intraducible, no corre hasta que supere las pruebas de inteligibilidad.
  10. Derecho ciudadano a comprender: plazo máximo (p. ej. 7 días) para entregar versión legible de cualquier documento híbrido que afecte a terceros.

Infraestructura de “rampa de acceso”

  • Traductor Universal Híbrido (TUH): modelo puente entrenado para explicar términos y demostrar ejemplos.
  • Monitores de deriva semántica: alertan cuando el glosario se aleja del habla común (drift > umbral).
  • Métricas: Score de proyección (0–100), % población que comprende (tests rápidos), tiempo promedio de traducción.
  • Embajadores de inteligibilidad: humanos entrenados en “sunyata operacional” + técnicas de explicación; paridad en todas las mesas.

Aplicación a canales (DINNER/MAYDAY/MEGASTORE)

  • DINNER: cada nota “híbrida” publica Brief Público (≤600 palabras) + Annex Técnico.
  • MAYDAY: reglas y algoritmos de asignación explicados en lenguaje llano; simulador público.
  • MEGASTORE: criterios de precios/stock (si usa metalenguaje) con explicación en 5 pasos y ejemplos de recibos.

Gobernanza y ética

  • Carta de Metalenguaje Responsable: nadie queda afectado por una decisión que no pueda entender en castellano/inglés llano.
  • Panel ciudadano (sorteado) con veto temporal si la inteligibilidad cae bajo el umbral.
  • Currículo de hibridación abierta: micro-módulos para que cualquier no-híbrido pueda subirse (decentrado metacognitivo, evidencia, prompts básicos).

Timeline práctico

  • 0–30 días: redactar la Carta, glosario inicial, TUH v0, semáforo de publicación.
  • 31–60 días: auditoría piloto de inteligibilidad, tablero de métricas, formación de embajadores.
  • 61–90 días: exigencia de round-trip en toda pieza de política/impacto y publicación de los primeros reportes.

Plan B (si la brecha aparece igual)

  • Moratoria selectiva: congelar decisiones basadas en jerga no proyectable.
  • Forense semántico: equipo mixto que reescribe y mide pérdida de información; si no baja del 5%, se rehace el modelo o se descarta para uso público.

IA-Translate de metalenguaje a lenguaje común

Especificación mínima (lista para pegar en Word)

1) Objetivo

Construir un traductor híbrido que convierta textos en metalenguaje humano+IA a lenguaje común claro y verificable, sin perder más de 5% de información crítica.

2) Entradas / Salidas

  • Entrada: documento híbrido (nota técnica, policy, log de modelo, prompt, tabla).
  • Salida:
    • Versión ELI5 (niño 10–12).
    • Versión cívica (público general).
    • Anexo técnico (para pares).
      Todas con citas a evidencia y botón “ver original”.

3) Arquitectura (módulos)

  1. Detector de jerga y símbolos (NER + patrones).
  2. Glosario versionado (metalenguaje ↔ definición ↔ ejemplos).
  3. Compilador semántico → plantillas de lenguaje llano (qué es, para qué sirve, cómo se usa, riesgos).
  4. Generador controlado (IA) + Verificador factual (IA distinta) con anclaje a fuentes.
  5. Régimen de profundidad (slider): ELI5 / Cívico / Pro.
  6. Round-trip check: volver a metalenguaje y comparar pérdida ≤5%.
  7. Indicadores: barra de confianza, pérdida estimada, y “qué quedó fuera”.
  8. Trazabilidad: links a Tarjeta de Evidencia (fuentes, método, límites).

4) Métricas de calidad

  • Pérdida de información (round-trip): ≤5%.
  • Comprensión (test A/B con 100+ personas): ≥80% acierto en preguntas clave.
  • Precisión factual (auditor externo): ≥98%.
  • Legibilidad (Flesch): ≥60 en versión cívica.
  • Tiempo de traducción: ≤30 s por 1.000 palabras.

5) Interfaz y UX

  • Slider de profundidad + “Mostrar fuentes”.
  • Tooltips de glosario al pasar el mouse.
  • Botones: “Ver original”, “Comparar cambios”, “Descargar PDF”.
  • Modo ejemplo: inserta valores reales del lector (simulaciones).

6) Gobernanza y seguridad

  • Glosario mantenido por comité mixto (técnico + ciudadanía); versiones públicas.
  • Logs de traducción (prompts, hashes) almacenados 1 año.
  • Auditoría externa trimestral de inteligibilidad.
  • Política de correcciones: 72 h máx.
  • Privacidad mínima: nunca expone PII.

7) Hoja de ruta 30/60/90

0–30 días

  • Glosario inicial (200 términos).
  • Dataset de pares (metalenguaje ↔ llano).
  • Prototipo web con slider + citas.

31–60 días

  • Motor de round-trip y métrica de pérdida.
  • Plugin DINNER (publica versión cívica por defecto + anexo técnico).
  • Prueba con 500 usuarios (test de comprensión).

61–90 días

  • API pública y SDK simple (JS/Python).
  • Auditoría externa y informe de inteligibilidad.
  • Manual de estilo y lista roja de jergas a evitar.

8) Riesgos y mitigaciones

  • Simplificación excesiva → mostrar “qué quedó fuera” + enlace a anexo.
  • Alucinaciones → verificador factual + citas obligatorias.
  • Sesgo → comité plural + dataset balanceado + correcciones públicas.
  • Opacidad → round-trip y glosario versionado de acceso abierto.

9) Contrato de inteligibilidad (cláusula sugerida)

“Ninguna decisión que afecte a terceros se publicará solo en metalenguaje. Toda pieza tendrá versión cívica verificable, con pérdida ≤5%, fuentes citadas y derecho a explicación en ≤7 días.”

10) Prompt base del traductor (resumen)

  • “Convierte este texto al nivel Cívico (Flesch ≥60) y ELI5.
  • Mantén hechos, números y condicionales.
  • Inserta citas a la Tarjeta de Evidencia.
  • Calcula pérdida estimada y lista omisiones.
  • Ejecuta round-trip y muestra diferencia.
  • Prohíbe nuevas afirmaciones sin fuente.”

✍️ Roberto Gomes (ex jefe de redacción diario El Atlántico MDQ)

Arquitecto, periodista, ambientalista, activador de conciencia urbana.

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