Aprender sin feedback explícito
Qué problema resuelve este activo
Muchos sistemas dependen de señales explícitas para aprender: formularios, ratings, encuestas, likes. El problema es que la mayoría de los usuarios no quiere opinar, calificar ni explicar. Usan, se van y no dejan rastro consciente.
Cuando el aprendizaje depende de feedback voluntario, el sistema aprende poco y aprende tarde. Las decisiones se toman con datos incompletos o directamente inexistentes.
Por qué ese problema importa ahora
La fricción del feedback explícito aumenta a medida que el consumo se vuelve más rápido, privado y fragmentado. Además, los agentes no “dan feedback”: solo ejecutan acciones.
En este contexto, los sistemas que no saben observar quedan ciegos. Necesitan inferir aprendizaje a partir de comportamiento, repetición y recorrido, no de opinión declarada.
Enfoque AICARUS
AICARUS diseña sistemas que aprenden por observación pasiva. Cada interacción deja una huella: qué se consulta, qué se repite, qué se ignora, en qué orden.
El foco no está en preguntar más, sino en interpretar mejor. Cuando el sistema está bien estructurado, incluso interacciones mínimas se convierten en señales suficientes para aprender.
Idea clave
Si necesitás preguntar, el sistema no está escuchando.
Conexiones con otros activos
- Señales débiles vs fuertes
- Repetición como señal
- Sistemas sin onboarding
- UX invisible