Vocabulario canónico

Glosario

Un estándar se fragmenta cuando la misma idea viaja bajo dos nombres. Cada término queda fijado aquí en ambos idiomas con una definición numerada.

Un término, dos idiomas, una definición numerada. Cuando el término inglés se usa sin traducir en la práctica en español, ambas entradas llevan la misma palabra — es una decisión deliberada para impedir que el vocabulario se fragmente entre las dos ediciones de este estándar.

Los acrónimos no se traducen. WRM, HWFA y los identificadores de cláusula HWF- se mantienen idénticos en toda edición de este estándar, presente y futura; solo se localizan las palabras que expanden. Quien cite WRM o HWF-44 en cualquier idioma está señalando lo mismo.

G-01Empleado IAEnglish: AI Employee: Trabajador de software persistente y ligado a un rol, que ejecuta de forma autónoma responsabilidades recurrentes dentro de límites explícitos, con identidad trazable, desempeño medible, rutas de escalamiento y accountability humano.
G-02WRM — Administración de Recursos de TrabajoEnglish: WRM — Work Resource Management: La disciplina que diseña, asigna, gobierna y optimiza el trabajo independientemente de si el recurso que lo ejecuta es humano o artificial.
G-03AI Role Contract: El contrato operacional de un puesto artificial: misión, responsabilidades, resultados, KPIs, autoridad, exclusiones, herramientas, accesos, nivel de servicio, escalamiento, criterios de suspensión, calendario de gobernanza y accountable owner. Versionado. Equivale a una descripción de puesto más un acuerdo explícito de operación — un prompt da instrucciones, un contrato de rol da responsabilidad.
G-04Accountable owner: El único humano identificado, o cuerpo humano de gobierno, que responde por la configuración, autoridad, desempeño y excepciones de un Empleado IA. Exactamente uno, aunque el recurso reciba trabajo de varias áreas y aunque su supervisión cotidiana esté delegada. La accountability nunca es delegable a un recurso artificial, porque responder por un resultado exige capacidad de soportar una consecuencia. Primario, no exclusivo: las obligaciones de sistema, datos, seguridad, compliance, proveedor y directores sobreviven intactas (HWF-21). Un cuerpo de gobierno califica como owner solo con presidente identificado, reglas de decisión declaradas y capacidad de emergencia.
G-05Shadow mode: Etapa en la que el recurso artificial ejecuta el trabajo pero sus acciones no afectan la operación. Los resultados se comparan contra un baseline humano. Equivalente operativo del periodo de prueba.
G-06Context Provisioning: El equivalente al onboarding para un recurso artificial. Se divide en debe saber, puede consultar y no debe acceder. La tercera categoría tiene dos fundamentos legítimos: proteger la información del recurso, y proteger la decisión de la información (HWF-35); en ambos casos la restricción queda registrada, nunca silenciosa.
G-07Matriz de autoridadEnglish: Authority Matrix: El registro de qué puede leer, escribir, decidir, gastar, comunicar o ejecutar un recurso, y cuáles de esas acciones requieren aprobación. La autonomía sin matriz de autoridad es una palabra vacía.
G-08Árbol de escalamientoEnglish: Escalation tree: El mapeo explícito de tipo de excepción, riesgo y urgencia hacia un destino: una persona, un equipo o una regla de retorno. Toda excepción necesita un destino.
G-09Memoria gobernadaEnglish: Governed memory: Memoria con procedencia, alcance, retención y reglas de borrado, además de un dueño con nombre y un mecanismo de actualización. Una política sin fecha produce respuestas consistentes y equivocadas.
G-10Human Intervention Rate: La proporción de casos o decisiones que requieren corrección humana. Revela cuánta de la autonomía declarada es real y cuánta es automatización sostenida en silencio por personas.
G-11Cost per Successful Outcome: Costo total de producir un resultado correcto y aceptado — incluyendo plataforma, integración, supervisión, retrabajo, incidentes y operación humana residual. Comparar una suscripción contra un salario es el benchmark equivocado.
G-12Post-Transition Performance Delta: El cambio de desempeño después de cambiar el recurso o la configuración. No pregunta si el agente es rápido; pregunta si el puesto mejoró. Sin baseline, una organización puede celebrar una mejora que nunca ocurrió.
G-13HWFA — Hybrid Workforce Fit Assessment: Instrumento estructurado en tres etapas — elegibilidad, riesgo, economía — para decidir si una responsabilidad debe ser Humano, Humano asistido, Automatización determinista o Artificial. Devuelve un argumento, no un número: una asignación, una clase de riesgo, un peldaño inicial de autonomía y las condiciones que cambiarían la respuesta. Antes Fit Score; renombrado porque un instrumento que se niega a producir un número no debería llamarse así.
G-14Gerente de Fuerza Laboral HíbridaEnglish: Hybrid Workforce Manager: El rol responsable de asegurar que cada responsabilidad sea ejecutada por la configuración que produce el mejor resultado. Neutral por diseño: nunca se mide por humanos reemplazados ni puestos convertidos.
G-15Capacity Elevation Rate: La proporción de capacidad humana liberada que se trasladó a trabajo de mayor valor. Evita que «productividad» esconda si las horas se convirtieron en análisis, servicio, innovación, desperdicio eliminado — o en una reducción de headcount que debe nombrarse.
G-16Kill switch: La capacidad técnica y de proceso de suspender un Empleado IA de inmediato. Un kill switch sin responsable es apenas una función; el contrato de rol debe decir quién puede usarlo y bajo qué condición.
G-17Least privilege / least authority: Least privilege limita a qué puede acceder un recurso; least authority limita qué puede decidir o comprometer. Son controles distintos y ambos son necesarios.
G-18Role stewardship vs. task executionEnglish: Role stewardship vs task execution: «Envía estos veinte seguimientos» es una tarea. «Administra el seguimiento comercial de esta cartera» es un rol: priorizar, respetar restricciones, conservar contexto, reconocer excepciones y escalar. El paso de una a otro es lo que justifica la categoría.
G-19Plan de remediaciónEnglish: Remediation plan: El equivalente artificial de un plan de mejora: reducir scope, aumentar aprobaciones, corregir configuración o contexto, y validar nuevamente antes de restituir autoridad.
G-20Arquitectura de fallbackEnglish: Fallback architecture: El plan de sucesión de un recurso artificial: modelo, agente o vendor alternativo, más un runbook de reemplazo. Reduce lock-in y hace sobrevivible el retiro.
G-21Offboarding / deprovisioning: Revocar credenciales, deshabilitar herramientas, detener schedules y colas, rotar secretos, transferir trabajo pendiente y contexto, preservar evidencia. Tan importante como el onboarding y casi siempre omitido.
G-22Time-to-autonomy: Días desde la instanciación hasta el desempeño confiable en el nivel de riesgo esperado. La contraparte artificial del time-to-productivity de una nueva contratación.
G-23Total Cost of AI Employment: Modelos más infraestructura más integraciones más supervisión más costo de errores más governance. El análogo artificial del costo total del empleado, y la única base honesta de comparación.
G-24Management by exception: El modo de operación en que el recurso resuelve la rutina dentro de sus límites y el manager interviene en desviaciones y excepciones. Peldaño 4 de la escalera de autonomía.
G-25Humano asistidoEnglish: Assisted human: Puesto ocupado por una persona, algunas de cuyas funciones se ejecutan con asistencia artificial. El ocupante es humano: la accountability, las decisiones y la relación con la contraparte quedan en la persona, mientras el recurso artificial prepara, redacta, analiza o recomienda. No es un tercer tipo de empleado — es un empleado humano, asistido. Lo híbrido es la fuerza laboral, no la persona.
G-26Supervisor: Quien dirige el trabajo cotidiano de un Empleado IA: rutear tareas, revisar output, fijar prioridades y recibir excepciones. Un supervisor puede ser humano o artificial. Se distingue del accountable owner, que siempre es humano: un Empleado IA puede supervisar a otro y aun así responder ante una persona en algún punto por encima.
G-27Cadena de supervisiónEnglish: Supervision chain: El recorrido desde un Empleado IA hacia arriba, a través de cada supervisor, hasta el humano o cuerpo de gobierno accountable. Se permiten cadenas de cualquier profundidad, pero cada una debe terminar en un humano, ser recorrible y observable de punta a punta, y permitir que quien responde intervenga en cualquier punto sin pasar por la cadena misma. La profundidad la acota el span of control y no un número fijo: la escala puede crecer solo contra tooling que la haga gobernable.
G-28Divergencia de rolEnglish: Role divergence: La brecha entre lo que un Empleado IA realmente produce y la misión, autoridad o KPIs que declara su contrato de rol. El recurso la reporta a su accountable owner como hallazgo, nunca como solicitud: el recurso no tiene intereses que defender, y la decisión de revisar el contrato queda en el humano. La divergencia es la señal de que un contrato envejeció, no la prueba de que el recurso merece más.
G-29Determinantes de la decisiónEnglish: Decision determinants: El estado que produjo una acción concreta: la política vigente, el conocimiento recuperado y su procedencia, los resultados que devolvieron las herramientas, la autoridad en efecto, y las versiones de modelo y configuración corriendo en ese momento. Se distingue del resultado, que dice qué pasó, y de una traza de razonamiento, que dice qué reporta el sistema haber pensado. Los determinantes son lo que permite atribuir una falla a una causa en vez de solo registrarla.
G-30Interioridad simuladaEnglish: Simulated interiority: Conducta cuyo resultado es que una persona crea que un recurso artificial atraviesa una vida interior, cuando nada garantiza la atribución: latencia inyectada e indicadores de tipeo que hacen de pensamiento, vacilación verbal, o declaraciones de sentimiento y cuidado. Se distingue de la comunicación clara y cortés, que es competencia. Las pruebas son los dos estándares verificables de HWF-14 — si una persona razonable, sabiendo lo divulgado, formaría una creencia falsa a partir de la señal, y si los objetivos registrados de optimización apuntaron a la dependencia emocional o la vulnerabilidad. Prohibida incluso cuando el sistema haya declarado que es software.
G-31Registro de frontera de contextoEnglish: Context boundary record: El artefacto registrado detrás de toda restricción de contexto (HWF-35): qué se le retiene a un recurso artificial, bajo cuál de los dos fundamentos legítimos — proteger la información, o prevenir la degradación medible de la decisión por anclaje, contaminación o saturación — decidido por quién, y versionado como cualquier otra autoridad. Se distingue de una omisión por exactamente una propiedad: está escrito. Una restricción sin registro es un hueco, y la responsabilidad por lo que degrade recae en quien retuvo el contexto.
G-32Zombi digitalEnglish: Digital zombie: Un Empleado IA cuyo puesto perdió su justificación pero que sigue operando con credenciales, accesos a datos y autoridad vigente intactos. Es lo que se acumula cuando nada fuerza la pregunta de existencia: hasta los disparadores débiles que a veces podan puestos humanos — una línea de salario bajo revisión de presupuesto, una renuncia que fuerza la decisión de reemplazo — no existen para un recurso que cuesta poco y no renuncia jamás. Se previene con la cadencia de re-justificación de HWF-63; se desmonta con el retiro del lifecycle, con offboarding y revocación.
G-33Neutralidad de recursoEnglish: Resource neutrality: La disciplina de asignación que decide quién ocupa un puesto — humano o artificial — sin preferencia previa por ninguno, juzgando solo fit, resultado, costo, riesgo y control. Es una disciplina, no una postura moral, y está acotada: la neutralidad comienza solo después de satisfechas las restricciones de HWF-01 — derechos, dignidad, seguridad, agencia humana significativa, accesibilidad, protecciones laborales. Citado sin su frontera, el término está siendo mal usado.
G-34Unidad de conformidadEnglish: Unit of conformance: Aquello sobre lo que puede tratar una declaración de conformidad: un deployment — un rol, una versión de contrato de rol, un accountable owner, un periodo de evaluación con expiración. Productos, plataformas, modelos y organizaciones en abstracto no pueden conformar, diga lo que diga su marketing; un proveedor solo puede declarar que habilita deployments conformes (HWF-71).
G-35Clase de riesgoEnglish: Risk class: Uno de cinco niveles — Prohibido, Crítico, Alto, Moderado, Bajo — asignado a un puesto de Empleado IA juzgando el riesgo inherente a través de siete factores, antes de los controles. Los controles bajan el riesgo residual, nunca la clase (HWF-51). Se declara en toda declaración de conformidad (HWF-71); de Crítico hacia arriba toda acción termina en una decisión humana final, y un uso Prohibido no tiene configuración conforme alguna.
G-36Decisión reservadaEnglish: Reserved decision: Un asunto de decisión que un recurso artificial nunca puede tomar solo, sin importar la clase de riesgo evaluada del puesto: efectos materiales sobre empleo, salud y seguridad, crédito y servicios esenciales, derechos legales, uso de la fuerza o personas vulnerables (HWF-02). El recurso puede analizar, redactar y recomendar; un humano decide — y solo cuenta como decidir mientras pueda reformular el caso y decidir distinto. Aprobar a un ritmo que impide entender es una firma, no una decisión.
G-37Evaluación de impacto humanoEnglish: Human impact assessment: La evaluación registrada que HWF-03 exige antes de cualquier transformación material de un puesto: a quiénes afecta; cambios en trabajo, autonomía y vigilancia; deskilling; carga de excepciones; discriminación y accesibilidad; desplazamiento y reducción de personal; capacitación y reasignación; efectos sobre clientes y terceros. Completada, informada y consultada antes de que la transición comience — no después. No está obligada a ser favorable; está obligada a ser honesta. Distinta de la evaluación de impacto por clase de riesgo de HWF-51, que protege la operación: esta protege a las personas.
G-38Persona afectadaEnglish: Affected person: Cualquiera sobre quien la acción de un Empleado IA tiene efecto material — cliente, trabajador o tercero. Titular de los siete derechos de HWF-04: divulgación de la intervención artificial, la organización responsable, revisión humana con autoridad para cambiar el resultado, corrección de datos, impugnación, una explicación accionable de los determinantes, y reparación. La explicación le llega a través de criterio humano: el material confidencial puede retenerse con razón registrada, y el deber de explicar nunca se cancela.
G-39Zona de absorción moralEnglish: Moral crumple zone: El humano colocado al final de un proceso automatizado que absorbe la culpa de fallas cuyos determinantes están aguas arriba, en la política, el diseño, el tooling o el deployment. Nombrada por Elish, quien mostró que la culpa en sistemas automatizados aterriza en el humano más cercano mientras el control estaba en otra parte. Prohibida por HWF-23: la culpa sigue a los determinantes (HWF-41), no a la proximidad, y el humano que supervisa responde solo por lo que controló.
G-40Inferencia derivadaEnglish: Derived inference: Un dato que el deployment fabrica sobre una persona en vez de recolectarlo de ella: una probabilidad de apuros financieros, una condición de salud inferida, una intención predicha. Gobernado bajo HWF-42 como si se hubiera recolectado — finalidad, base, minimización, eliminación — y con frecuencia más sensible que todo lo que la persona sí entregó. Una inferencia que la persona nunca entregó sigue siendo su dato.
G-41Falla correlacionadaEnglish: Correlated failure: El modo de falla de la monocultura de modelo. Los equipos humanos tampoco fallan de forma independiente, pero la diversidad de experiencia y criterio tiende a distribuir algunos puntos ciegos; las instancias que comparten modelo, proveedor, contexto o configuración los concentran, y pueden fallar del mismo modo al mismo tiempo. El precedente es la falla de causa común, conocida desde hace décadas en ingeniería de confiabilidad y en planes de continuidad; lo nuevo es la velocidad, el alcance y la opacidad con que se propaga dentro de una fuerza laboral artificial. Se mitiga con diversidad de modelos y proveedores, recursos de fallback y planes de sucesión; nombrado como ítem de validación para equipos de IA por HWF-52.
G-42Entidad (frente a interfaz)English: Entity (as against interface): Lo que separa a un empleado — humano o artificial — de un canal. Una interfaz es una superficie a través de la cual se alcanza algo; una entidad es una parte con la que se trata. Un Empleado IA sostiene conversaciones con clientes, proveedores y colegas, y puede fijar la posición de la organización a la que pertenece. Nadie es media contraparte, y por eso un ocupante es humano o artificial y nunca ambos: repartir el trabajo entre dos ocupantes produce dos puestos, no un puesto de un tercer tipo.