Visión

Section titled “Visión”

El runtime de AI-LAB ya no es una suma de prompts y rutas. Ahora tiene una capa de madurez operacional que separa:

  • inventario
  • estado observado
  • estado derivado
  • confianza
  • freshness
  • evidence level

Evolución por hitos

Section titled “Evolución por hitos”
FASE 29  → observabilidad y protección runtime
FASE 30H → evidence enforcement
FASE 30I → sensor fusion
FASE 30I-B → hardening
FASE 30I-C → GPU summaries compactos
FASE 30I-D → normalización semántica

Qué aporta esta capa

Section titled “Qué aporta esta capa”

  1. Observed vs derived separation Todo dato observado queda separado del dato derivado para evitar mezclar evidencia con interpretación.

  2. Per-domain confidence La confianza se calcula por dominio, no como un valor global único.

  3. Freshness explícita El runtime no finge actualidad. Distingue fresh, stale, expired y unavailable.

  4. Inventory semantics Un nodo inventariado no equivale a un nodo operativo. RX7900XT es el caso canónico.

  5. LLM grounding operacional El modelo recibe contratos observables, no solo texto libre.

Regla de madurez

Section titled “Regla de madurez”

Un runtime está listo para evolucionar cuando puede describirse a sí mismo sin inventar:

  • qué nodo está activo
  • qué nodo está inventariado
  • qué métricas son observadas
  • qué estados son derivados
  • qué confianza merece cada dominio

Eso es exactamente lo que cierra 30I-D.