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Momentum Skills — Paper de visión (núcleo · capa 2)

Capa 2. Construido SOBRE research/pure/ (locked v1.0) vía bridge-table.md. Cada afirmación con peso traza a un finding (R-nodo) o se marca [HIPÓTESIS ESTRATÉGICA]. Léxico canon-v2 (research/thesis-canon-v2.md). Voz McKinsey. Versión núcleo (esencia); el paper Typst extenso se re-fundamenta contra esto.

0. Tesis (una frase)​

La IA vuelve abundante la generación; Momentum vuelve verificable la capacidad. No construimos otra capa que genera contenido —ya sobran—, sino la capa que verifica que el trabajo asistido produjo un resultado real, evaluado contra el criterio del propio cliente. (bridge #2 ← R13)

1. El problema (del research neutral, sin Momentum)​

Tres hechos del mercado, no opiniones:

  1. El contenido dejó de ser el cuello de botella. El mercado EdTech es enorme pero su promesa falla donde importa: completion de cursos masivos en dígitos simples, ~30% de la formación llega a aplicarse, los líderes de L&D no saben articular el ROI, y solo el 16% confía en que un título prepara para el trabajo. (R10, R14, R16)
  2. La IA invirtió la escasez. Generar —texto, código, lecciones, incluso corregir (grading ICC 0,94-0,97)— es casi gratis. Lo que sigue escaso es la autonomía fiable: los agentes resuelven 15% de tareas reales donde el humano hace 92% (GAIA), <50% en interacción dinámica (τ-bench). Y la capacidad avanza rápido (METR: el horizonte de tareas se duplica cada ~4,3 meses). (R13)
  3. El mundo aún no sabe medir esto. El golpe laboral temprano no es el paro, es la puerta de entrada que se cierra a los noveles (−16% empleo en 22-25 expuestos). Y las métricas de "exposición a la IA" son frágiles: ×3,6 de divergencia entre modelos para la misma tarea. (R18)

Conclusión neutral (RQ-22, R25): cuando generar es gratis y medir es frágil, el valor migra de vender contenido/saber a garantizar y verificar que algo se hizo. Ese es el hueco.

2. El movimiento Momentum (capa 2 — aquí entra el producto)​

  • Verified Output (ancla). La unidad no es el curso ni el vídeo: es el artefacto producido sobre la herramienta real del cliente, evaluado contra un criterio explícito que el cliente posee. (bridge #1 ← R10/R14)
  • Empezamos donde el trabajo ya ocurre. Misiones sobre herramientas reales = práctica deliberada situada a escala — lo que la pedagogía sabe que funciona (1-a-1, feedback, contexto real; 2σ de Bloom) pero antes era inviable. (bridge #3 ← R14)
  • Verified Execution (claim honesto V1). Hoy afirmamos lo construible hoy: el artefacto se produjo y corre end-to-end. "Capability" es claim de 2º orden. (canon-v2)
  • Transfer Probe (acuñación propia). Capability = estimación acumulada con incertidumbre, no afirmación de una observación: re-ejecución sin andamiaje + demora. Convierte "capacidad" de marketing en medición. (bridge #5 ← R19-R23)
  • Agregado by-design (inviolable, no es opción de marketing). Todo a nivel equipo/rol/proceso con el rubric del cliente; nunca ranking individual. Medir personas con scores de exposición = constructo inválido (×3,6) + riesgo legal (EU AI Act Anexo III, GDPR Art.22). Governance-by-design: no es scoring de RRHH, bias audit, derecho de impugnación, grafo exportable y propiedad del cliente. (bridge #4 ← R18)

3. Léxico de acuñación (para el repositorio de vocabulario · Sheet tab)​

Liderar: Verified Output (ancla) · Verified Execution (claim V1) · Transfer Probe (medición de transferencia). Cuerpo/2º orden: Verification Economy, Verified Capability Layer, Execution-to-Capability Loop, Weighted Verified Outputs, "AI adoption you can audit". NO liderar "Verified Capability Graph" (colonizado por incumbentes HR-tech) — reservado a visión 2027+. (canon-v2 decisión 2)

4. B2B y B2C (misma capa, dos compras)​

  • B2B (enterprise): compra outcomes/retención/ROI y adopción auditable de IA en el flujo de trabajo. Momentum = instrumento agregado que muestra, con los datos de trabajo y el rubric del cliente, dónde la IA ya ejecuta y dónde aún requiere verificación humana — "AI adoption you can audit". (bridge #6 ← R15-R17)
  • B2C (individuo): compra empleabilidad/ejecución verificable frente al título-filtro inflado; un registro de outputs verificados, propiedad del individuo y exportable. (bridge #1/#5 ← R16/R21)

5. Posicionamiento frente a los escenarios 2027-2030​

El escenario más probable es "augmentación estable" (B): la capacidad sube pero compliance/confianza frenan la delegación total — domina el humano-verifica-IA (57/43). Momentum gana ahí sin necesitar full-autonomía: la verificación vale precisamente porque la delegación total no llega. Es además hedge: si llega "compresión" (A), la verificación de capability es aún más crítica; si hay "meseta" (C), sigue siendo copiloto + verificación. (bridge #7 ← R23)

6. Lo que NO afirmamos (la regla de oro)​

  • ❌ "Medimos la reemplazabilidad de cada rol." ❌ "capacidad medible" como hecho.
  • ✅ "Tu primer output verificado sobre tu herramienta real; con el tiempo y evidencia, eso estima —no afirma— dónde se ha formado capacidad real."
  • Momentum se sitúa en el desplazamiento learning management → capability verification. (canon-v2)

7. Gaps honestos (heredados del research)​

  • Sesgo geográfico US del corpus → la lectura B2C EU/España necesita triangulación. (R25)
  • Fuentes secundarias clave (Susskind/Hattie/HolonIQ) a triangular antes de usarlas como pilar de inversor. (R27)
  • Cifras netas de creación/destrucción de empleo y rentabilidad outcome-based: el corpus no las da. (R25)

Próximo: re-fundamentar el paper Typst extenso (paper/momentum-vision-paper.typ) contra esta tabla + poblar el Sheet tab Vocabulario con el léxico §3.