Recientemente, al investigar los registros de inferencia de varios sistemas de ejecución de IA, descubrí un fenómeno interesante: el mismo evento, el modelo puede llegar a conclusiones completamente opuestas en diferentes contextos. Al principio pensé que era culpa del modelo, pero luego entendí que el problema no estaba ahí. La verdadera raíz del problema es que la información de entrada en sí misma no puede ser inferida.

Imagina una señal de precio aislada, un registro de transacción con información confusa, un evento en cadena incompleto: estas cosas carecen de estructura, no tienen límites, su semántica es confusa y la cadena de causalidad está rota. ¿Realmente quieres que un sistema automatizado tome decisiones basándose en esta información fragmentada? Eso es como pedirle a un médico que realice una cirugía basándose en una radiografía borrosa, el resultado es predecible.

Este es el punto que siempre quise expresar pero no lo hice: **el mayor enemigo de la automatización en la cadena en el futuro no es la falta de datos, sino la incapacidad de inferir a partir de los datos.**

No puedes permitir que el mecanismo de liquidación se active basado en información sin fronteras.
No puedes permitir que el sistema de gobernanza dependa de señales semánticamente confusas para juzgar el consenso.
No puedes permitir que el Agente ejecute acciones en caso de que la cadena de causa y efecto se rompa.

Entonces, surge la pregunta, ¿cómo resolverlo? Esta es también la razón por la que ahora me interesa el proyecto APRO. Su enfoque es muy claro: no se trata de proporcionar «respuestas» en la cadena, sino de ofrecer «material que pueda ser razonado».

Al observar su modelo de descomposición de condiciones, se comprende. La lógica central es descomponer un evento de información lineal y difusa en múltiples fragmentos de datos estructurados. Cada fragmento cumple con: ser verificable, ser reproducible, permitir preguntas, permitir confirmación cruzada, tener semántica unificada, poder ser invocado por el modelo y participar en el razonamiento lógico.

Dicho de otra manera, la información necesita ser diseñada en una "forma razonable" desde el momento en que entra en la cadena. Esto no es una optimización que adorna lo que ya existe, sino la infraestructura de los sistemas automatizados en la cadena. Una vez que se establezca esta base, la liquidación, la gobernanza y la ejecución de los agentes podrán funcionar de manera realmente estable.