Una base de conocimiento viva mejora con el uso. CVS captura las respuestas de los expertos, detecta contradicciones en un grafo de conocimiento temporal y retira hechos obsoletos sin borrar jamás el historial — añadiendo automáticamente entre 30 y 50 entradas verificadas por semana.
El conocimiento entra en CVS de tres formas a la vez. Los expertos añaden hechos manualmente a través de la interfaz web. El ciclo de escalado a agentes captura respuestas a preguntas que la base no podía gestionar antes. Y el diff-reindex reingiere automáticamente los documentos cuando cambian, de modo que las actualizaciones fluyen sin una reconstrucción completa.
Cada canal converge en el mismo camino disciplinado: la entrada en bruto se convierte en hechos atómicos, cada hecho se sella con su procedencia, se ejecuta una comprobación de contradicciones contra el conocimiento existente, y un parche no destructivo aterriza en la base de conocimiento viva. Nada se sobrescribe y todo es atribuible.
Cuando llega un hecho nuevo, CVS no lo añade a ciegas. El hecho antiguo y el nuevo —cada uno con la procedencia de su fuente y un periodo de validez— entran en el grafo de conocimiento temporal, donde el motor razona sobre cómo se relacionan a lo largo del tiempo, no solo sobre si sus textos se solapan.
La comprobación se resuelve en uno de cinco resultados: CONFIRMA, PARCHEA, REEMPLAZA, CONTRADICE o NECESITA REVISIÓN HUMANA. El conocimiento desfasado se retira de la recuperación en el momento en que es reemplazado — pero su historial se conserva, de modo que aún podéis consultar qué creía la base en cualquier fecha pasada.
CVS actualiza el conocimiento a nivel de fragmento, no de documento. Un fragmento evoluciona a lo largo de una cadena de versiones explícita —Documento v1 → fragmento A → parche A1 → parche A2 → reemplazado por Documento v2— con aristas tipadas que registran exactamente cómo cada paso deriva del anterior.
Como los parches son no destructivos, el contenido original nunca se reescribe. La recuperación siempre lee la cadena válida actual, mientras que los auditores pueden recorrer las aristas DERIVED_FROM, PATCHED_BY y SUPERSEDED_BY para reconstruir el linaje completo. Esto es lo que hace que CVS sea defendible bajo SOX y requisitos de control de versiones similares.
Este es el ciclo que casi ninguna IA empresarial cierra. Un empleado pregunta; los cinco retrievers buscan; la confianza cae por debajo del umbral; la pregunta se enruta al experto adecuado; la respuesta del experto se convierte en hechos atómicos; y la siguiente respuesta es instantánea y mejor. El ciclo es operativo, no un botón de «me gusta» en una respuesta de chat.
El enrutamiento fluye a través de Slack, Teams o la cola de escalado de CVS, así que los expertos responden donde ya trabajan. Cada respuesta capturada se analiza en hechos sellados con su procedencia y se parchea en la base, acumulando aproximadamente 30-50 entradas nuevas de conocimiento cada semana — conocimiento que permanece incluso cuando se marcha la persona que lo sabía.
En un piloto de 30 minutos escalaremos una pregunta real sin respuesta, capturaremos la respuesta del experto y mostraremos en directo la comprobación de contradicciones y la actualización de la cadena de versiones.