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==== 📌 Resumen Ejecutivo (audiencia técnica) ====

<syntaxhighlight lang="md">### Resumen Ejecutivo – Experimento Red Social AI-driven

Se propone el diseño de una red social open source, orientada a la colaboración humana asistida por IA, basada en un “cerebro” central que orquesta agentes especializados y valida cada interacción en unidades atómicas de tiempo llamadas ''steps'' (modelo EITL).

La arquitectura prioriza dos variables críticas: optimización del tiempo y maximización de la colaboración, utilizando agentes que gestionan UX, seguridad, privacidad, moderación, y evolución del sistema. Cada interacción es observable, validable y reversible a nivel de step, permitiendo control fino, detección temprana de fallas y experimentación segura.

El sistema está pensado como modular y escalable por ''scopes'' (comunidades barriales, grupos, instituciones, enterprise), con agentes que ayudan a diseñar, validar y evolucionar módulos según impacto medido. La UX se concibe como multimodal (visual, sonora, háptica, física), reduciendo fricción y abstrayendo la complejidad técnica al usuario final.

La seguridad y privacidad son pilares centrales: validación por contexto, identidad social distribuida (padrinos, grados de separación), agentes de cuidado para niños y adolescentes, y exploración futura de criptografía dinámica (incluyendo BB84 como línea de investigación).

El proyecto se plantea como un experimento gradual, con un MVP fuerte, proyección a versión enterprise y una ventana tentativa de madurez hacia Q1 2026, buscando colaboración técnica para cerrar arquitectura, seguridad y criterios de evolución.

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