Metacognición simulada como disciplina documental: monitoreo y control de segundo orden en una capa intermedia humano-LLM — instrumentación, tipología de bucles y primeros datos
Year: 2026
Type: preprint
Abstract: Este trabajo es la continuación empírica del paper marco de la Serie ODISEO, que propuso la metacognición simulada —la implementación externa y observable de funciones metacognitivas mediante procedimientos trazables— como marco epistemológico unificador del ecosistema. Aquel paper estableció el lenguaje; este aporta la instrumentación, la tipología y los primeros datos. La literatura sobre metacognición en modelos de lenguaje de gran escala (LLM) ha oscilado entre dos polos: dotar al modelo de capacidades reflexivas internas (autocorrección, autoinforme de confianza) o descartar la empresa por los límites documentados de esas capacidades. Este trabajo desarrolla una tercera vía: implementar la metacognición no como propiedad de una entidad autónoma (metacognición fuerte), sino como metacognición simulada operacionalizada en forma de disciplina documental, es decir, como propiedad de los registros persistentes y de las reglas de lectura de una capa intermedia entre el usuario humano y el LLM, con el humano ocupando el meta-nivel del bucle. Usando el marco clásico de monitoreo y control de Nelson y Narens (1990) como puente entre la metacognición humana y las tradiciones artificiales, se describe la instanciación del enfoque en ODISEO, un ecosistema de consultoría multiagente en operación real. Se presentan tres contribuciones: la prueba de reconstitución ciega, verificación periódica de que el estado metacognitivo del sistema es reconstruible por un agente sin contexto únicamente desde los registros; el tratamiento de una taxonomía de etiquetas epistémicas (G1/G2/G3) como pronóstico calibrable, con ledger de pares etiqueta-veredicto, disciplina de elicitación fijada, confiabilidad inter-etiquetador y test de acoplamiento causal; y una tipología de tres grados de bucle metacognitivo (inspirado, con memoria, con acoplamiento estimación-control) aplicada con autoclasificación honesta a los mecanismos del propio sistema. Se reportan resultados preliminares, incluida una descalibración detectada por el propio aparato (celda G1 del ledger: 0 de 11 confirmados), y se declara el calendario de la primera medición completa. El paper aplica a sí mismo la disciplina que propone: sus afirmaciones sustantivas llevan etiqueta epistémica explícita.
Author: Cartín Quesada, Johnny
Institutions: Distance State University, Fidélitas University
Language: Spanish
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7203711397