6. Lo Que Queda Abierto — Puente hacia el Artículo 4

El arco recorrido por este artículo puede resumirse en pocas frases. La Sección 0 diagnosticó una laguna dejada por los Artículos 1 y 2: ambos evalúan un juicio — el de la IA, el del supervisor — después de producido, sin ningún vocabulario para clasificar, antes de eso, la propia tarea que está siendo juzgada. La Sección 1 recuperó la arquitectura funcional de la CCT de Hammond que llena esa laguna: dos polos, un punto medio dominante, un mecanismo de inducción tarea→cognición. La Sección 2 eligió, entre dos formulaciones competidoras, la lista de once propiedades de Doherty & Kurz (1996), interpretada a través de la distinción superficie/profundidad de Hammond (1988) — y resolvió, con justificación propia, una polaridad que la literatura deja abierta. La Sección 3 mapeó esas once propiedades hacia el dominio AI-IoT, mediante una arquitectura de tres niveles. La Sección 4 formalizó ese mapeo en un índice — $TCI_\ell$ y $\Delta TCI$ — declarado como construcción original, no como recuperación de un instrumento validado. La Sección 5 puso a prueba ese índice contra dos casos concretos, y descubrió, al calcular, un techo matemático y un punto ciego que ninguna de las secciones anteriores había anticipado.

Cerrar un artículo no significa resolver todo lo que en él se abrió. Tres deudas quedan explícitamente sin saldar, y vale la pena enumerarlas aquí, juntas, en lugar de dejarlas dispersas en las notas bibliográficas donde fueron señaladas:

• El caso del asterisco (Secciones 5.1, 5.2): la propiedad "número de pistas", tal como se heredó de la CCT clásica, no distingue "pocas pistas analizables" de "ninguna pista, solo una conclusión" — un fallo de la propia propiedad, no de un caso específico, que esta trilogía señala pero no corrige.
• La cita Juslin/Olsson (Sección 2): usada para caracterizar la polaridad opuesta de la relación pistas–criterio, permanece por verificar directamente contra las publicaciones originales antes de cualquier cita formal.
• La opacidad no detectada (Sección 5.2): $\Delta TCI$ detecta desplazamiento estructural de modo entre niveles, pero no detecta un principio organizador que se vuelve opaco sin desplazar las demás propiedades — una frontera de aplicación del índice, no un error de cálculo.

Ninguna de estas tres es urgente al punto de detener el Artículo 4. Pero hay una cuarta: el límite $|\Delta TCI_{\text{IA-sup}}| \leq 8/11 \approx 0.73$, descubierto en la Sección 5.3, no es una curiosidad matemática para archivar — es una pregunta de diseño para la cual este artículo no tiene vocabulario. Si ninguna interfaz supervisora, por minimalista que sea, puede empujar $\Delta TCI_{\text{IA-sup}}$ más allá de aproximadamente $0.73$, entonces la pregunta relevante deja de ser "cuál es el valor de $\Delta TCI$ de esta tarea" — la Sección 5 ya mostró cómo calcularlo — y pasa a ser: dentro de ese intervalo acotado, ¿qué posición elige ocupar un diseño de sistema determinado, y qué autoridad debería esa posición justificar que se le asigne a la IA?

Esa es exactamente la pregunta con la que abre el Artículo 4. Las cuatro arquitecturas que allí se examinan — autonomía humana asistida, humano-en-el-loop, humano-sobre-el-loop, autonomía operacional acotada — difieren, entre otras cosas, en cuánto de la estructura de la tarea se expone al supervisor humano: exactamente la palanca de diseño que la Sección 5.1 manipuló al comparar un panel rico con uno pobre para la misma detección térmica. Es tentador concluir, a partir de esto, que las arquitecturas de mayor autonomía algorítmica deberían reservarse para tareas de $\Delta TCI$ elevado, y viceversa — pero el propio Artículo 4 rechaza ese atajo en su sección de cierre, que se declara un "heurístico de diseño, no una tabla de correspondencia". $\Delta TCI$ entrará allí como un input heurístico entre varios, no como clave de consulta. Este artículo no resuelve esa cuestión — establece solamente que ahora puede plantearse con precisión, lo cual antes de la Sección 4 no era posible.

Vale la pena cerrar señalando dónde deja este artículo a la trilogía, en términos de su propio linaje. La Sección 1 ya señaló que Hammond fue alumno directo de Brunswik, y que la CCT nace como extensión del lens model brunswikiano del lado de la tarea. Este artículo importó precisamente ese lado — lo que la tarea exige de quien la juzga. El Artículo 5, ya escrito en sus primeras secciones, regresa al otro lado del mismo linaje: el lens model original de Brunswik, y la exactitud del juicio frente a un criterio distal. El Artículo 4, situado entre los dos, es donde la clasificación de tareas encuentra, por primera vez en esta trilogía, una decisión de ingeniería — donde "qué tipo de tarea es esta" se transforma en "quién, o qué, debería estar decidiendo aquí". Es esa transformación, no su respuesta, lo que este artículo deja abierto.

(Nota bibliográfica: esta sección no introduce citas nuevas. Las deudas listadas remiten a notas bibliográficas ya registradas en las Secciones 2 y 5.)