Señales débiles vs fuertes
Qué problema resuelve este activo
Muchos sistemas confunden actividad con información. Registran clics, visitas o eventos aislados y los tratan como verdades concluyentes. El problema es que no todas las acciones tienen el mismo peso: algunas indican intención real, otras solo ruido circunstancial.
Cuando no se distingue entre señales débiles y fuertes, el sistema aprende mal. Optimiza para volumen en lugar de significado, reforzando patrones superficiales y perdiendo la oportunidad de detectar cambios reales en comportamiento o necesidad.
Por qué ese problema importa ahora
En un entorno saturado de estímulos y automatización, las señales abundan pero la intención escasea. La IA puede procesar grandes volúmenes de datos, pero no puede compensar un modelo que no diferencia calidad de señal.
Además, muchos sistemas dependen cada vez menos de feedback explícito. Likes, formularios y encuestas desaparecen, mientras que el aprendizaje se basa en observación pasiva. Sin jerarquía de señales, ese aprendizaje es inestable.
Enfoque AICARUS
AICARUS separa las señales por su costo y su repetibilidad. Una señal fuerte implica esfuerzo, recurrencia o fricción aceptada. Una señal débil es fácil de generar y fácil de falsificar.
El sistema no elimina las señales débiles, pero las contextualiza. La inteligencia emerge cuando las señales débiles se repiten de forma consistente o cuando habilitan la aparición de señales fuertes a lo largo del tiempo.
Idea clave
No todo lo medible importa; importa lo que cuesta.
Conexiones con otros activos
- Repetición como señal
- Aprender sin feedback explícito
- Intención sin formularios
- Señales anónimas, valor real