Clasificar sin fricción
Qué problema resuelve este activo
La mayoría de los sistemas de clasificación fallan no por falta de categorías, sino por fricción operativa. Clasificar requiere pensar, elegir, decidir. Cuando ese costo cognitivo es alto, la clasificación se omite, se hace a medias o se vuelve arbitraria.
El resultado es predecible: metadata incompleta, taxonomías inconsistentes y un sistema que aparenta estar ordenado, pero que no aprende nada del uso real.
Por qué ese problema importa ahora
En sistemas donde el volumen crece rápido y la generación de contenido se acelera con IA, cualquier paso manual se convierte en cuello de botella. Si clasificar no es casi automático, simplemente no escala.
Además, los agentes no toleran ambigüedad. Una señal ausente es peor que una señal imperfecta. Sin clasificación mínima y constante, la IA no puede detectar patrones ni diferenciar intención real de ruido.
Enfoque AICARUS
AICARUS diseña la clasificación como subproducto del uso, no como tarea previa. El objetivo no es clasificar perfecto, sino clasificar siempre.
Se priorizan estructuras simples, opciones limitadas y decisiones reversibles. El sistema aprende por repetición y ajuste, no por precisión inicial. La fricción baja no degrada la inteligencia: la habilita.
Idea clave
Si clasificar cuesta, el sistema deja de pensar.
Conexiones con otros activos
- Metadata como activo
- Taxonomías como inteligencia
- Repetición como señal
- Aprender sin feedback explícito