Jorge Rodas-Osollo

This article advances the thesis that knowledge, agency, and responsibility can be stabilised beyond the individual mind within hybrid human–AI systems. It proposes and develops the Cognitive Tapestry as a philosophical framework grounded in computational models of associative memory—Entropic Hetero Associative Memory and Alpha–Beta BAM. Methodologically, it institutes projection–protection barriers to discipline inferences from computational models to philosophical reflection and operationalises four invariants—dispersion (D), redundancy (R), mutual information (I), and revision-readiness (ρ)—that distinguish distributed cognition from mere aggregation. Epistemologically, it reconceives knowledge as resilience under bounded uncertainty, articulated through the categories of phantom objectivities, entropic networks, tacit knowledge, and group agency. Metaphysically, it treats emergence as explanatory rather than ontological and frames post-individual intelligence through controlled indeterminacy. Ethically, it introduces responsibility matrices that scale accountability across human, algorithmic, and institutional roles, illustrated through case studies in pandemic response, medical triage, DevSecOps pipelines, open-source collaboration, and swarm robotics. The article also addresses objections concerning misplaced concreteness, functionalist reductionism, emergence, and the so-called responsibility gap, and positions the framework as an open research line rather than a final doctrine. Its contribution lies in providing a disciplined vocabulary and method for analysing knowledge, agency, and responsibility across socio-technical systems, thereby offering a coherent orientation for philosophical reflection in the Cognitive Era.

This paper advances three interconnected logical claims: First, that epistemological neutrality is fundamentally unattainable due to inherent cognitive, social and historical contingencies; second, that intersubjective frameworks offer a viable alternative to both naïve objectivism and radical relativism; and third, that Complex Domains of Informal Structure provide a particular case in which these epistemic limitations are manifested and can be productively managed through Knowledge Management of Strategic options through Soft Systemic Analysis frameworks. The impossibility of absolute neutrality is demonstrated through theoretical arguments exploring how even foundational scientific theories contain underdetermined elements requiring subjective interpretation; historical arguments showing how paradigmatic shifts reframe supposedly objective truths; and practical arguments revealing how AI solutions trained on ostensibly "neutral" data reproduce social biases. The paper systematically develops its argument through the analysis of fundamental epistemological concepts, drawing on both Western and Eastern philosophical traditions to establish the limitations of traditional epistemology. It then examines how these limitations manifest particularly in Complex Domains of Informal Structure, where tacit knowledge, specialist interpretation, and contextual understanding shape decision-making. Through examination of concrete applications in healthcare, urban planning, and algorithmic governance, the paper demonstrates how intersubjective approaches can acknowledge the unavoidable presence of subjectivity while establishing reliable epistemic frameworks for knowledge validation. This structured reflection ultimately advances a more sophisticated understanding of how knowledge is validated, disseminated, and applied across domains from scientific research to artificial intelligence development.

La era cognitiva representa una transformación en la que el conocimiento y la inteligencia, tanto humana como artificial, impulsan los procesos de innovación y desarrollo. En este contexto, algunas organizaciones pueden considerarse como ecosistemas cognitivos, ya que permiten la integración de datos, tecnologías avanzadas y habilidades humanas para la toma de decisiones inteligentes. Estos ecosistemas definen los ámbitos en los que se toman decisiones y se conceptualizan soluciones para hacer frente a las situaciones problemáticas. Sin embargo, conceptualizar y diseñar soluciones factibles y deseables para estos dominios complejos representan un reto debido a la multiplicidad de factores, a la ambigüedad, al dinamismo del entorno y a la naturaleza mayormente tácita del conocimiento de los especialistas. Este artículo describe la aplicación del marco metodológico KMoS-SSA a dos casos reales con características de dominios complejos de estructura informal, el cual está diseñado para guiar la conceptualización y especificación de soluciones deseable y factibles utilizando la gestión del conocimiento y el pensamiento sistémico. El presente artículo tiene como objetivo evidenciar cómo la aplicación del marco metodológico KMoS-SSA facilitó la conceptualización de soluciones factibles y deseables en dos contextos significativamente diferentes, respondiendo de manera estructurada a las necesidades específicas de cada dominio.

La tecnología desempeña un papel fundamental, influyendo en todos los aspectos de nuestra vida y marcando el comienzo de una era de transformación digital y cognitiva; aquellos que se adaptan a esta ingresan en la Era Cognitiva, donde la Inteligencia Artificial y las Tecnologías de la Información brindan soporte en la toma de decisiones. No obstante, esta transición puede generar ansiedad debido a la necesidad de implementar cambios organizacionales y tecnológicos rápidos y a menudo inadecuados, propiciados por una simplificación excesiva de dominios complejos para que sean más accesibles a la IA y las TI. Este artículo presenta el marco metodológico KMoS-SSA como una herramienta integradora que fusiona la Gestión del Conocimiento con el Enfoque Sistémico para desarrollar soluciones efectivas en dominios complejos. Este enfoque integral reconoce la importancia del conocimiento tácito de los especialistas y ofrece una vía adecuada para enfrentar desafíos asociados con la transformación digital y cognitiva.

This chapter emphasizes the importance of identifying and managing knowledge from Informally Structured Domains, especially in the medical field, where very short and repeated serial measurements are often present. This information is made up of attributes of both patients and their treatments that influence their state of health and usually includes measurements of various parameters taken at different times during the duration of treatment and usually after the application of the therapeutic resource. The chapter communicates the use of the KDSM methodology through a case study and the importance of paying attention to the characteristics of the domain to perform appropriate knowledge management in the domain.

Para diversas organizaciones, se ha vuelto parte fundamental de sus principios el tener que adaptarse a una era cognitiva que se basa en presentar estrategias apropiadas y efectivas para la resolución de problemas utilizando el conocimiento organizacional. Por ello, se suele utilizar estas herramientas para la toma de decisiones con base en la información que han ido obteniendo a través del tiempo en sus campos. Con el propósito de modelar y tener la posibilidad de consultar el conocimiento disponible de algún dominio de estructura informal, el presente documento introduce una estrategia general basada en un conjunto de actividades que sustentarán la creación de ontologías para este tipo de dominios, implementada en lenguaje OWL. Esta estrategia fue probada empleando dos casos de estudio distintos: la terapia electroconvulsiva y el estrés laboral, resultando favorable en ambos casos y demostrando su efectividad y posible implementación para cualquier otro dominio de este tipo.

Este artículo tiene como objetivo comunicar los resultados del uso de la metodología KDSM (Knowledge Management in Serial Measurements) para gestionar conocimiento proveniente de un estudio que emplea la Terapia Electro-Convulsiva (TEC) en 183 pacientes con diversos padecimientos psiquiátricos severos. La organización de la información de la TEC es singular, pues caracteriza cuantitativa y cualitativamente tanto al paciente como a la TEC misma, y además abarca medidas seriadas muy cortas y repetidas donde se ejerce un factor de bloque por parte del paciente y que representa el monitoreo de la evolución del mismo tras cada aplicación de un electrochoque (ES). La implementación de la metodología KDSM permite al especialista obtener conocimiento valioso que posibilita visualizar e interpretar la respuesta de los pacientes y la misma TEC y, a la postre, optimizar cada sesión de ES y consecuentemente minimizar los efectos secundarios, como lo es la pérdida de memoria.

The quantity of information in the world is increasing every day on a fast level. This fact will be an obstacle in some situations; text summarization is involved in this kind of problem. It is used to minimize the time that people spend searching for information on the web and in a lot of digital documents. In this chapter, three algorithms were compared; all of them are an extractive text summarization algorithm. Popular libraries that influence the performance of these kinds of algorithms were used. It was necessary to configure and modify these methods so that they work for the Spanish language instead of their original one. The authors use some metrics found in the literature to evaluate the quality and performance of these algorithms.