El asistente de alcance combina tres piezas diferentes. Separarlas evita dos afirmaciones incorrectas: que el modelo generativo fue entrenado con 2.215 certificados y que un experimento estadístico retrospectivo valida la salida actual del producto.
1. La instantánea descriptiva
El 17 de febrero de 2026 se procesaron 2.215 registros capturados de una fuente pública ENS. El análisis local calculó:
- distribución de categorías y fechas;
- longitud y estructuras de los textos;
- frecuencia y coocurrencia de términos;
- agrupaciones temáticas;
- localización cuando pudo clasificarse;
- experimentos retrospectivos de clasificación.
Es una instantánea fechada. No representa el registro actual y esquema.dev no concede una licencia sobre derechos que correspondan a la fuente o a terceros.
2. El experimento estadístico
Una regresión logística basada en texto obtuvo exactitud media de 0,688 y F1 medio de 0,581 en validación cruzada. La clase mayoritaria ofrecía una exactitud de 0,646.
El experimento responde a una pregunta limitada: cuánto puede asociarse el texto ya publicado con la etiqueta de categoría dentro de ese conjunto. No demuestra causalidad, no decide la categoría de un sistema nuevo y no valida el código que atiende hoy a los usuarios.
Otros análisis, como NMF y una red de coocurrencias, sirven para describir temas y términos que aparecen juntos. Tampoco son reglas de alcance.
3. El heurístico que usa el producto
El asistente en ejecución utiliza datos de referencia curados y un cálculo aditivo de log odds. Combina señales de las respuestas del usuario, sector, tipos de datos y servicios. Después transforma la puntuación en una sugerencia.
Ese heurístico está escrito manualmente. No es la regresión logística del estudio, no aprende automáticamente con cada uso y no ha sido validado como sustituto de la categorización formal.
Su función es orientar preguntas y ordenar alternativas. La organización debe realizar la valoración de las cinco dimensiones y obtener las aprobaciones correspondientes.
4. Las herramientas del agente
El flujo de alcance puede consultar cuatro herramientas internas:
- estadísticas de referencia;
- asociaciones entre términos y categorías;
- comunidades de servicios;
- datos de estilo y longitud.
La secuencia ayuda al modelo a fundamentar una propuesta en datos disponibles. Una herramienta puede devolver una asociación descriptiva, pero la respuesta no debe convertirla en obligación.
5. El modelo generativo
Un modelo generativo recibe el perfil facilitado por el usuario, resultados del heurístico y referencias recuperadas. Produce variantes de alcance que se transmiten a la interfaz para revisión.
El modelo no se entrenó en el repositorio local de 2.215 registros. El corpus actúa como referencia estructurada en determinadas herramientas. Tampoco conoce la arquitectura real más allá de lo que el usuario declara.
6. Revisión y control
Cada propuesta debe comprobarse contra:
- catálogo real de servicios;
- arquitectura e inventario;
- contratos y proveedores;
- responsables designados;
- categorización y Declaración de Aplicabilidad.
El usuario puede editar y refinar la salida. Esa interacción no convierte el texto en aprobado. Conserva la versión revisada, la identidad de quien la aprueba y la evidencia utilizada.
Limitaciones
- Los datos de referencia son una captura de febrero de 2026.
- El experimento retrospectivo tiene rendimiento moderado.
- El heurístico de producción no tiene una validación clínica, legal o de auditoría.
- Las respuestas incompletas producen propuestas incompletas.
- Un modelo generativo puede omitir, mezclar o inventar detalles.
- Ninguna salida garantiza categoría, conformidad o aceptación.
Reproducibilidad
Los artefactos de datos, resultados y código de producto se conservan en el repositorio de esquema.dev. La versión pública de esta metodología debe revisarse cuando cambien el heurístico, las fuentes o el modelo.
Fuentes
- Real Decreto 311/2022, artículos 40 y 41
- Guía CCN-STIC 803
- Instantánea, resultados analíticos y código del producto de esquema.dev, revisados el 29 de julio de 2026.