AI-native es una decisión de arquitectura
El término debe describir cómo funciona el sistema, no cómo se promociona. Un sistema AI-native trata incertidumbre, evaluación, límites de fuentes, herramientas, permisos, contingencias y revisión humana como elementos centrales del producto.
De la interfaz a la capacidad operativa
Un sistema útil conecta modelos con conocimiento, reglas, APIs, flujos y evidencia. Su valor no está en la fluidez de una respuesta, sino en la calidad, seguridad y completitud del ciclo de trabajo que apoya.
Preguntas antes de usar la categoría
¿Puede actuar mediante herramientas autorizadas? ¿Se evalúan sus decisiones? ¿Fuentes y acciones son trazables? ¿Escala excepciones? ¿La autonomía corresponde al riesgo? Si no, puede usar IA sin ser realmente AI-native.
Este artículo presenta el marco operativo de LaCitty. No afirma métricas verificadas de clientes salvo indicación expresa.
Base editorial y fuentes
Esta edición se basa en la estrategia, el glosario, la arquitectura de implementación y los principios de IA responsable aprobados de LaCitty. No contiene afirmaciones cuantitativas de terceros. La evidencia verificada y las fuentes primarias se citarán cuando sean incorporadas.
- Principios
- Glosario
- Estado de evidencia verificada: pendiente de datos cuantitativos aprobados.
