Lo que se sabe
& lo que no.
Un texto convincente no significa que sea real. CZA es la capa epistémica que separa lo verificable de lo derivado, lo derivado de la hipótesis, y la hipótesis de lo que simplemente no se sabe.
Kernel · Transversal · cert · probable · no-verif
La mayoría de sistemas de IA actuales pueden generar textos convincentes. El problema es que un texto convincente no significa que sea real. Un modelo puede inventar cifras, mezclar fuentes, alterar contexto, confundir fechas, inferir datos inexistentes — y presentarlo como cierto.
Por eso desarrollamos CZA.
Un modelo no sabe.
Solo predice qué palabra viene después.
Eso significa que puede alucinar — y presentar como hecho algo que nunca fue validado. La industria llama a este riesgo "alucinación" como si fuera un bug. No lo es. Es la naturaleza misma del medio.
Un texto convincente no significa que sea real. Un modelo puede alucinar — y presentarlo como cierto.
Tres planos que no se mezclan.
CZA no es una feature. Es tres cosas distintas operando juntas: una filosofía invariante, un sistema de marcas visuales, y un módulo de verificación. Cada vertical reutiliza los tres planos sin volver a inventarlos.
Filosofía
Cada dato del informe es trazable a su fuente. Ausencia honesta antes que placeholder falso. Lo negativo se muestra, no se esconde. Cuando algo no puede certificarse completamente — el sistema deja constancia.
Estas reglas no dependen de qué vertical estés analizando. Funcionan igual para una valoración de equity, una keyword de SEO, una sentencia judicial o un diagnóstico médico. Si un fix se salta este plano, el fix está mal aunque "funcione".
Badges visuales
Cada afirmación trazable lleva una marca visible: <span class="cza-badge" estado="cert">VALOR</span>
El lector — humano o auditor — ve de un vistazo qué cifras están certificadas, qué cifras son probables y qué afirmaciones no pudieron verificarse. El motor de badges no se reescribe entre verticales. Lo único que cambia es el catálogo de afirmaciones que cada vertical declara.
Módulo de verificación
La capa epistémica que dice "esta afirmación está certificada por X fuente con confianza Y". Lee cada afirmación, busca su verificador primario, busca su verificador secundario, los compara, y emite un nivel de certificación.
El módulo es el mismo entre verticales. Lo único que cambia son las fuentes que verifican cada tipo de afirmación: FMP en Financiero, APIs de búsqueda en SEO, registros de jurisprudencia en Legal, fuentes clínicas en Médico.
Tres formas de saber.
Tres marcas distintas.
Cada afirmación del informe pasa por el módulo CZA y recibe uno de tres estados. No hay un cuarto. No hay zona gris sin marcar. Si el sistema no puede certificar — lo declara.
Certificada
La fuente primaria devuelve el valor y la fuente secundaria lo confirma. El sistema tiene evidencia cruzada. Es lo más cerca de "verdad" que el sistema declara.
confianza ≥ 0.90
ambas fuentes auditables
Probable
La fuente primaria responde pero no hay verificador secundario disponible — o las dos fuentes no coinciden. El sistema muestra el dato pero declara la discrepancia. Nunca elige una por debajo de la mesa.
ó primaria ≠ secundaria
confianza ∈ (0.50, 0.90)
No verificable
Ninguna fuente devuelve el dato. El sistema lo dice. No inventa, no estima, no rellena con un placeholder que parezca cifra. La ausencia se declara como información, no se oculta.
ó datos en disputa irresoluble
confianza < 0.50
Un árbol. Idéntico
en toda vertical.
Cada afirmación atraviesa este árbol en runtime. Lo que cambia entre verticales no es la lógica — son las fuentes que el árbol consulta.
estado + verificador + confianza
El motor no cambia.
Solo cambia qué se verifica.
Cada vertical declara su catálogo de afirmaciones y sus fuentes. El motor de CZA y la lógica de niveles son los mismos. Un comité que ya leyó el output de la vertical financiera reconoce el formato al ver uno de Estudios — aunque el contenido cite normativa distinta.
| Clave | FinancieroMercados V3 · en producción | Estudios SEOV3 · cierre institucional | Legalroadmap futuro | Médicoroadmap futuro |
|---|---|---|---|---|
| Unidad de análisis | ticker (AAPL, ITX.MC) |
id_estudio (20, 28) |
caso · expediente · norma | historia clínica · estudio |
| Tipo afirmación | precio · P/E · deuda · ratios · EBITDA | volumen búsqueda · CPC · intent · dificultad keyword | jurisprudencia · normativa vigente · plazos | biomarcador · interacción farmacológica · guía clínica |
| Fuente primaria | FMP Ultimate |
DataForSEO · Search Console |
BOE · BORME · CGPJ · base jurisprudencia | guías clínicas · bases farmacológicas oficiales |
| Fuente secundaria | cálculo desde componentes auditados | SERP scrape · datos propios | doctrina · comentario académico | literatura revisada · cohortes |
| Marco normativo | MiFID II (UE) | LSSI-CE · GDPR · competencia desleal | según jurisdicción del caso | AEMPS · EMA · normativa sanitaria UE |
| Disclaimer | disclaimer_mifid_ii.md |
disclaimer_estudios.md |
disclaimer_legal.md |
disclaimer_medico.md |
| Caso ancla aprobado | AAPL | estudio 20 · "IA 4" | — | — |
| Caso ancla rechazado | empresa apalancada · requiere revisión | estudio 28 · "Fondos" | — | — |
El sistema no elige.
Declara.
Qué pasa cuando una fuente devuelve un valor y otra devuelve otro distinto. Aquí es donde casi todos los sistemas de IA eligen sin avisar. CZA no.
Cuando el verificador secundario contradice al primario, el badge cambia de cert a probable y se muestra la discrepancia. Nunca se elige uno por debajo de la mesa.
La frontera entre profesional
y impostor.
Cuando una fuente devuelve cero, vacío o nada — la mayoría de sistemas rellenan con un placeholder para que el informe se vea "completo". CZA no hace eso. El silencio es información.
El placeholder falso
Margen EBITDA: —
CPC keyword: N/D
El informe se ve completo. Pero el lector no sabe si la cifra es realmente cero, si no se midió, si la API no respondió, o si nadie buscó. Tres realidades muy distintas presentadas como si fueran la misma.
La ausencia declarada
↳ la fuente no desglosa este campo para este tipo de entidad
Margen EBITDA: no calculable
↳ falta el dato de ingresos del periodo
La ausencia se convierte en información: por qué no hay dato, qué fuente debería tenerlo, y qué implica para el análisis. El informe es más corto en algunos puntos — y más honesto en todos.
Una capa. Siete
niveles encima.
Un informe institucional, sea cual sea el vertical, tiene siete capas. Cinco son del kernel y no cambian entre verticales. Solo dos se parametrizan.
CZA no certifica que una tesis vaya a acertar.
Certifica algo mucho más importante:
qué partes del informe
son verificables, de dónde salen, cuál es su origen, y qué nivel de confianza tienen.
Y cuando algo no puede certificarse completamente — el sistema deja constancia. No oculta incertidumbre. La documenta. Esa es la diferencia entre un texto convincente y un informe defendible.