I+D / Alakris Lab

Alakris Lab

Investigación de organizaciones autónomas de IA

Alakris Lab es la iniciativa de investigación y desarrollo de Alakris centrada en organizaciones autónomas de IA: sistemas en los que agentes realizan trabajo operativo real, coordinan con personas y otros agentes, toman decisiones, se recuperan de fallos y operan con autonomía creciente.

Alakris construye e investiga organizaciones autónomas de IA donde los agentes evolucionan de asistentes a empleados digitales y equipos coordinados capaces de realizar trabajo organizativo real.

Explorar nuestra investigaciónColaborar con Alakris Lab
  1. Agentes de IA
  2. Empleados digitales
  3. Equipos de IA
  4. Organizaciones autónomas de IA

Alakris Lab

¿Qué es Alakris Lab?

Alakris Lab es la línea de investigación de Alakris. Los despliegues comerciales reales de agentes de IA permiten estudiar no solo la calidad del modelo, sino también la fiabilidad del trabajo organizativo de larga duración.

¿Cómo pueden los sistemas de IA realizar de forma fiable trabajo organizativo prolongado en entornos reales?

Nuestra tesis de investigación

Alakris estudia las arquitecturas, métodos y métricas necesarios para que los agentes compartan trabajo, preserven límites de autoridad, se recuperen de fallos y rindan cuentas ante las personas.

Creemos que el próximo gran paso de la inteligencia artificial aplicada no será un único agente autónomo, sino organizaciones formadas por múltiples agentes especializados que operan junto a las personas.

R&D

Agenda de investigación

Ocho áreas conectadas estructuran el programa de investigación a largo plazo de Alakris Lab.

01

Coordinación multiagente

Cómo los agentes dividen tareas, transfieren contexto y coordinan el trabajo.

02

Autonomía de largo horizonte

Cómo los agentes ejecutan trabajo durante horas, días o semanas sin supervisión continua.

03

Fiabilidad de empleados digitales

Fiabilidad, detección de errores y recuperación tras fallos de los empleados digitales.

04

Colaboración humano-agente

Cómo las personas delegan trabajo y controlan el nivel de autonomía de los agentes.

05

Memoria y contexto de agentes

Memoria a largo plazo y conservación del contexto entre tareas.

06

Gobernanza de IA

Permisos, autoridad, políticas y límites para agentes autónomos.

07

Economía del trabajo de IA

Coste por tarea, productividad y comparación rigurosa del trabajo humano y de IA.

08

Benchmarks de organizaciones autónomas

Métodos para medir autonomía, calidad y eficiencia de las organizaciones de IA.

Novedad de la investigación

Entre las áreas donde Alakris aspira a aportar conocimiento nuevo se incluyen:

En lugar de estudiar agentes solo en simulaciones, Alakris busca evaluar sistemas autónomos mediante despliegues operativos reales.

  • Medición de la autonomía organizativa de IA
  • Benchmarks para trabajo de IA en el mundo real
  • Arquitecturas de coordinación para empleados digitales
  • Métricas de intervención humana
  • Mecanismos de recuperación para agentes de larga duración
  • Modelos de gobernanza para equipos autónomos
  • Modelos económicos de organizaciones operadas por IA

Investigación mediante despliegues reales

Los productos reales crean un ciclo de investigación medible mientras los datos privados de clientes permanecen fuera de la superficie pública de investigación.

  1. Despliegue
  2. Telemetría
  3. Conjunto de datos
  4. Experimento
  5. Benchmark
  6. Investigación
  7. Mejor producto
  • Tasa de finalización de tareas
  • Tasa de intervención humana
  • Coste por tarea
  • Latencia
  • Tasa de fallos
  • Tasa de recuperación
  • Nivel de autonomía
  • Finalización de tareas de largo horizonte

Autonomía extrema

Los entornos extremos son un marco útil para estudiar la autonomía con comunicación limitada, recursos restringidos, fallos del sistema e intervención humana tardía.

Vemos los entornos extremos como una prueba de resistencia a largo plazo para las arquitecturas y métricas de organizaciones autónomas de IA, no como una afirmación de un programa espacial o una alianza actual.

  • Entornos industriales remotos
  • Operaciones espaciales
  • Exploración planetaria
  • Futuras misiones a Marte

Colaboración en investigación

Alakris Lab está abierto al diálogo con investigadores, universidades, laboratorios de IA y empresas tecnológicas que trabajan en agentes autónomos, sistemas multiagente, seguridad de IA, robótica e IA organizativa.

Hablar sobre colaboración en investigación
  • Experimentos conjuntos
  • Desarrollo de benchmarks
  • Investigación de conjuntos de datos
  • Informes técnicos
  • Publicaciones académicas
  • Pilotos de investigación aplicada
  • Prácticas de investigación
  • Colaboraciones universitarias
  • Programas de doctorado industrial

Publicaciones e investigación

Materiales publicados e investigaciones en curso de Alakris Labs al 6 de octubre de 2026. Prepublicaciones, manuscritos, prerregistro y datos tienen estados distintos; no todos son publicaciones revisadas por pares.

Artículos
Informes técnicos
Benchmarks
Conjuntos de datos
Código abierto

Programa de investigación

Digital Organizations Beyond Human Reach

Programa a largo plazo sobre organizaciones autónomas cuando la autoridad humana es inaccesible, puestos persistentes y memoria institucional. Líneas futuras: recuperación, distribución de autoridad y continuidad de la misión. Es una agenda de investigación, no una promesa de productos disponibles.

Ver la fuente

Prepublicación · 20 ago. 2026

Escalation Presupposes a Reachable Addressee

Artículo de posición sobre el supuesto de un destinatario accesible en la escalada y la supervisión estructuralmente independiente. Prepublicación en Zenodo, DOI 10.5281/zenodo.22030089.

Ver la fuente

Manuscrito de investigación

Structural independence of an onboard oversight role under communication delay

Manuscrito empírico de una simulación prerregistrada. Se respaldó la interacción entre independencia y demora; la equivalencia sin demora sigue inconclusa. Un segundo modelo mostró un coste de independencia cuando la escalada es accesible. La aceptación no está confirmada.

Ver la fuente

Prerregistro · 2 sept. 2026

Organizational Independence of Oversight Roles in Communication-Delayed Autonomous Missions

Plan factorial: seis configuraciones de supervisión, dos condiciones de demora y 25 semillas confirmatorias. OSF separa las hipótesis previamente fijadas del análisis posterior.

Ver la fuente

Datos abiertos · 3 sept. 2026

egsim — pilot materials

Datos piloto, recalibraciones y código congelado. El piloto informa el diseño y la potencia estadística, no confirma los resultados.

Ver la fuente

Datos abiertos · 15 sept. 2026

egsim — confirmatory materials

270 celdas experimentales, análisis congelado, código y materiales reproducibles. El depósito trata de una simulación; la aplicación a misiones reales requiere pruebas adicionales.

Ver la fuente

Código abierto

egsim — escalation-gap simulator

Código del simulador, escenarios, entorno experimental, textos e instrucciones de reproducción. El repositorio público permite examinar el método y sus limitaciones.

Ver la fuente

Comunidad científica, talleres y grupos de trabajo

Actividades confirmadas y debates abiertos. Revisar, presentar un artículo y dar una charla son actividades distintas; aquí no se afirma la aceptación de un artículo ni una ponencia realizada.

Debate · desde septiembre de 2026

AAIF Identity & Trust: autoridad inaccesible

Presentamos un caso de autorización cuando la autoridad externa es inaccesible. El debate aborda alcance, revocación y rechazo seguro. Se proponen pruebas conjuntas del veto vinculante, evidencias obsoletas y efectos ya ejecutados; aún no hay resultados.

Ver la fuente

Caso abierto · octubre de 2026

Comparación de decisión, efecto y resultado

La incidencia nº13 propone un entorno reproducible para comparar Alakris, MintID y Proofable, separando autoridad al envío, efecto comprometido y resultado de la tarea. El experimento conjunto está en preparación.

Ver la fuente

Contactos científicos · 6 oct. 2026

Mapa de participantes de AAIF Identity & Trust

Selección documentada de diez participantes en nuestros debates, con sus funciones y proyectos. No es un directorio oficial AAIF ni una lista de socios de Alakris.

Ver la fuente

Invitación aceptada · 17 sept. 2026

NeurIPS 2026 Meta-Agents: revisión científica

Vladislav Kostitsyn aceptó revisar trabajos de Managing Agents that Manage Agents. Es revisión del taller, no de la conferencia principal, y no implica artículo aceptado ni papel de ponente.

Ver la fuente

Red de investigación

Participamos en debates de AAIF Identity & Trust sobre la autoridad de los agentes. La participación individual no implica una alianza con sus empleadores. Los contactos y fuentes públicas están en la sección de comunidad.