Taxonomías como inteligencia
Qué problema resuelve este activo
La mayoría de los sistemas tratan las taxonomías como una tarea administrativa: categorías, tags, filtros para ordenar contenido existente. El problema es que, usadas así, solo describen el pasado. No capturan intención, no revelan patrones y no generan inteligencia.
Cuando la clasificación es superficial o inconsistente, el sistema pierde la capacidad de reconocer similitudes, detectar recorridos y entender por qué algo fue consumido. El contenido queda etiquetado, pero el conocimiento no se vuelve operativo.
Por qué ese problema importa ahora
En un entorno donde humanos y agentes consumen información de forma no lineal, la taxonomía dejó de ser navegación y pasó a ser interpretación. Los sistemas automáticos no “leen” como personas: infieren significado a partir de relaciones.
Si las categorías no reflejan estructuras mentales reales —problemas, estados, intenciones— la IA solo ve ruido organizado. Eso limita la capacidad de automatizar decisiones, detectar señales débiles y construir sistemas que aprendan del uso.
Enfoque AICARUS
AICARUS entiende la taxonomía como una capa de inteligencia, no de orden. Clasificar no es agrupar contenidos similares, sino definir los ejes desde los cuales el sistema observa la realidad.
Una buena taxonomía no responde a “qué es esto”, sino a “por qué alguien llega acá”. Por eso se diseña antes del volumen y evoluciona con el uso, no con la cantidad de piezas publicadas.
Idea clave
Dime cómo clasificás y te diré qué es capaz de pensar tu sistema.
Conexiones con otros activos
- Arquitecturas de contenido reutilizable
- Metadata como activo
- Clasificar sin fricción
- Contenido legible por máquinas