Repetición como señal
Qué problema resuelve este activo
Muchos sistemas interpretan cada interacción como evento aislado. Miden clics, lecturas o accesos sin distinguir entre curiosidad momentánea y necesidad persistente. El problema es que una sola acción casi nunca revela intención; la repetición sí.
Cuando el sistema no reconoce repetición, pierde la oportunidad de identificar patrones estables. Termina reaccionando a ruido y tomando decisiones sobre datos que no tienen peso real.
Por qué ese problema importa ahora
El feedback explícito cae y el ruido sube. La repetición se vuelve una de las pocas señales confiables porque implica costo: volver requiere recordar, elegir y dedicar tiempo otra vez.
Además, los agentes amplifican el problema: pueden generar actividad en volumen, pero no necesariamente intención. La repetición, bien interpretada, ayuda a separar automatismo de valor.
Enfoque AICARUS
AICARUS trata la repetición como mecanismo de aprendizaje del sistema. No importa solo qué se consume, sino qué se vuelve a consumir, cuándo y en qué contexto.
La repetición permite construir jerarquías: qué es núcleo, qué es periférico, qué es transitorio. El sistema no necesita que le digan “esto me sirve”: lo infiere por recurrencia.
Idea clave
La intención no se declara: se repite.
Conexiones con otros activos
- Señales débiles vs fuertes
- Aprender sin feedback explícito
- Clasificar sin fricción
- Recorridos no lineales