The Extractive Legibility Test: Why artificial intelligence adoption maturity does not prove developmental capability
Examina por qué la adopción de IA no demuestra por sí sola que las personas u organizaciones hayan desarrollado capacidad propia.
INVESTIGACIÓN / EVIDENCIA / ACCESO
Investigar también significa preguntar quién conserva la capacidad
Trabajo sobre inteligencia artificial, estrategia y desarrollo organizacional con una pregunta común: qué capacidad real permanece en las personas después de adoptar tecnología.
01Línea de investigación
Adoptar tecnología no equivale a desarrollar autonomía
Una organización puede automatizar más procesos y, al mismo tiempo, perder control sobre su memoria, sus decisiones y su capacidad para aprender. Por eso la adopción no es una medida suficiente de progreso.
La investigación se concentra en distinguir uso, madurez y capacidad; identificar quién controla los datos y el conocimiento generado; y diseñar estructuras que distribuyan beneficios sin producir nuevas dependencias.
02Investigación interactiva
MÉXICO · PROSPECTIVA 2027–2030
México ante la inteligencia artificial
Explora tres futuros condicionales para comprender cómo podrían cambiar la economía, el trabajo, la infraestructura y las instituciones del país. Compara escenarios, consulta el método y sigue cada afirmación hasta su fuente.
- Datos y referencias mexicanas
- 18 periodos prospectivos
- Gráficos y supuestos navegables
03Papers y manuscritos
AI for the Informal Majority: Designing Minimum Algorithmic Capability Infrastructure for Mexico’s Microenterprise Economy
Propone una infraestructura mínima de capacidad algorítmica para ampliar la autonomía de microempresas y actores de la economía informal en México.
Definitional Alignment Before Capability Alignment: A Design-Science Framework for Adjudicating Claims About AGI
Desarrolla un marco de ciencia de diseño para evaluar afirmaciones sobre inteligencia artificial general antes de comparar capacidades.
v1 · 10 de junio de 2026
Cómo citar este documento
Aguilera Briones, J. E. (2026). Definitional alignment before capability alignment: a Design-Science framework for adjudicating claims about AGI (v1). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.12713
04Investigación posdoctoral
Sociedad algorítmica autónoma en los Estados Unidos Mexicanos
Investigación desarrollada dentro del programa posdoctoral de la Universidad Internacional de Investigación México.
Cómo citar este documento
Aguilera Briones, J. E. (2026). Sociedad algorítmica autónoma en los Estados Unidos Mexicanos [Investigación posdoctoral, Universidad Internacional de Investigación México]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.19232168
05Libros
Obras publicadas
Los libros forman parte del archivo intelectual del autor y amplían las líneas de trabajo presentadas en esta página.
LIBRO / ESTRATEGIA
La Alquimia del Poder Empresarial
Dinámicas de poder, influencia estratégica y crecimiento profesional dentro de las organizaciones.
Leer libro
LIBRO / EMPRENDIMIENTO
Genoma Startup
Patrones que explican la construcción y evolución de startups en Latinoamérica.
Leer libroEL CONOCIMIENTO DEBE CIRCULAR
El conocimiento encerrado solo se acumula; compartido, se convierte en capacidad y futuro
Investigar cobra sentido cuando otras personas pueden comprender, cuestionar y transformar una idea en nuevas posibilidades. Publicar es abrir esa conversación y permitir que el conocimiento siga creciendo.
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