1) Resumen ejecutivo (versión técnica)

IAH (Inteligencia Artificial Humana) se define como un modelo de co-agencia humano-IA que busca maximizar capacidades cognitivas y decisionales sin competencia territorial entre “humano vs IA”, mediante:

Capa A — Cognición humana aumentada (no invasiva): entrenamiento cognitivo + soporte digital (herramientas, copilotos, memoria externa, flujos de trabajo).
Capa B — Interfaz humano-IA: protocolos de interacción, trazabilidad, evaluación y seguridad.
Capa C — Hibridación progresiva: integración creciente entre procesos humanos y sistemas de IA (de baja a alta criticidad).
Capa D — Gobernanza y ética verificable: reglas, auditorías, límites de uso, monitoreo de impacto.

En esta formulación, el “evento 1974” queda como narrativa motivacional/fundacional, mientras que IAH se convierte en una hoja de ruta tecnológica medible, capaz de generar productos (educación, productividad, salud digital, gobernanza) y eventualmente plataformas (Human-X, Zeus, etc.).

2) Definiciones operativas (para eliminar ambigüedad)

2.1. IAH (definición mínima)

IAH = Sistema socio-técnico de co-procesamiento en el que:

el humano aporta objetivos, valores, criterio contextual, responsabilidad;
la IA aporta capacidad de cómputo, modelado, simulación, optimización;
ambos operan con métricas de desempeño, trazabilidad, y controles de seguridad.

2.2. IAG / AGI vs IAH (diferencia conceptual)

IAG/AGI: inteligencia general artificial (autónoma o semi-autónoma).
IAH: no exige AGI; prioriza un ensamble humano-IA diseñado para evitar conflicto, aumentar capacidad y mantener control humano y auditoría.

2.3. “5D” (traducción a términos técnicos verificables)

Para hacerlo evaluable, “5D” se redefine como cinco dimensiones operativas, sin connotación física literal:

Cognitiva (razonamiento, memoria, creatividad aplicada)
Ética (impacto, valores, límites)
Temporal (planificación, escenarios, robustez a incertidumbre)
Social (coordinación multi-actor, gobernanza, incentivos)
Sistémica (interdependencias, efectos de segundo orden, resiliencia)

3) Arquitectura de referencia IAH (modelo por capas)

Capa 0 — Narrativa de origen

Sirve para identidad de proyecto, cultura y comunicación.
No debe ser el fundamento de validación científica.
Regla: la narrativa no prueba; sólo moviliza.

Capa 1 — Núcleo funcional

Productividad cognitiva (lectura/ síntesis / decisión)
Reducción de error
Mejora de tiempos de ejecución
Incremento de aprendizaje

Capa 2 — Motor IA (tooling y modelos)

Copilotos, agentes, buscadores, memoria indexada
Simulación/optimización
Evaluación automatizada (tests, rubrics)

Capa 3 — Interfaz humano-IA (IAH “en práctica”)

Protocolos de trabajo (prompts operativos, checklists)
Auditoría (logs, versiones, fuentes)
Seguridad (controles, permisos, sandbox)

Capa 4 — Hibridación (progresiva, por criticidad)

Nivel 1: soporte externo (no invasivo)
Nivel 2: integración de rutinas (habitos + herramientas)
Nivel 3: coordinación de equipos (Human-X)
Nivel 4: sistemas de decisión crítica (con gates y auditorías)

Todo lo “invasivo biomédico” debe tratarse como línea de investigación regulada y no como plan operativo rápido (ver Sección 8).

4) Mapa de componentes

Se ordena tu conjunto (Evolution 5D, Alpha Siddha, Zeus, Human-X, neurocórtex externo, Shyncro) como un pipeline:

4.1. Pipeline de preparación (humano)

Evolution 5D: entrenamiento cognitivo-conductual + habilidades de aprendizaje acelerado + higiene ética (criterios, compasión operativa).
Alpha Siddha: entrenamiento atencional profundo y estabilidad mental (operacionalizado como “calidad atencional”, “regulación emocional”, “disminución de ruido”).

4.2. Pipeline de interfaz (tecnología)

Shyncro (wearable/no invasivo): sensado + biofeedback + optimización del estado (atención, fatiga, estrés) en términos medibles.
Neurocórtex digital externo (definición realista): “memoria extendida + buscador personal + modelado cognitivo”, inicialmente software, luego hardware.

4.3. Pipeline de escalamiento social

Human-X: plataforma de coordinación y entrenamiento masivo, con métricas y “operaciones reales” (tu enfoque tipo Gen Academy calza perfecto acá).

4.4. Pipeline experimental (alto riesgo, alta regulación)

Zeus: si se interpreta como investigación avanzada de neurointerfaces, debe quedar como programa de laboratorio con TRL bajo y controles fuertes.

5) Comparativas clave (para comité técnico + inversores)

5.1. IAH vs “IA tradicional”

Dimensión	IA tradicional (producto)	IAH (socio-técnico)
Control	variable	control humano + auditoría
Objetivo	output (texto, predicción)	capacidad humana aumentada
Riesgo	desplazamiento, opacidad	reducción de conflicto + trazabilidad
Medición	accuracy/latencia	impacto en decisiones, tiempo, error, ética

5.2. IAH vs BCI (interfaces cerebro-computadora)

Dimensión	BCI	IAH
Requisito biomédico	alto	no necesario
Tiempo a mercado	largo	corto a medio
Regulación	estricta	moderada (según uso)
Riesgo físico	existe	puede ser nulo (si no invasivo)

Conclusión comercial: IAH es vendible antes que cualquier BCI fuerte; la hibridación dura queda como I+D.

6) Métricas (KPIs) y validación: convertir visión en ciencia

6.1. Métricas individuales (capa humana)

Velocidad de aprendizaje: tiempo para dominar un temario con examen estandarizado.
Calidad de síntesis: evaluación ciega por rúbrica (coherencia, precisión, cobertura, originalidad).
Toma de decisiones: mejora en decisiones bajo incertidumbre (scenarios).
Carga cognitiva: escalas + proxies (errores por fatiga, tiempos, variabilidad).

6.2. Métricas del sistema humano-IA

TTFS (Time To First Solution)
TTR (Time To Resolution)
Error rate (antes/después)
Explainability score (capacidad de justificar decisiones con evidencia)
Compliance score (adhesión a límites éticos/legales)

6.3. Métricas sociales (Human-X)

Throughput de proyectos (cantidad/mes con calidad mínima)
Costo por resultado (no por “actividad”)
Tasa de adopción y retención
Impacto (p.ej. CO₂ evitado, personas asistidas, ingresos generados)

7) Roadmap por TRL (Technology Readiness Level) — realista y financiable

Etapa 1 — IAH no invasiva (TRL 6–8 en 6–18 meses)

Objetivo: producto funcional con ROI claro.

Tooling + protocolos + evaluación + auditoría
Pilotos: educación acelerada, productividad empresarial, operaciones de ventas/medios (tu “paquete de contenidos” y Gen Academy encajan acá)

Gates de salida: mejoras medibles (≥20–30%) en TTFS/TTR y reducción de error con auditoría.

Etapa 2 — IAH con biofeedback (TRL 4–6 en 12–30 meses)

Objetivo: optimizar estados (atención/fatiga/estrés) con wearables.

Sensores comerciales + modelos + loops de entrenamiento
Sin promesas médicas; enfoque “performance & wellbeing” medible.

Gates: replicabilidad en cohortes + seguridad de datos + no daño.

Etapa 3 — Neurointerfaces avanzadas (TRL 2–4 en 24–60 meses)

Objetivo: investigación con gobernanza fuerte.

Solo con socios académicos/IRB/ética
Resultados parciales: decodificación básica, interfaces limitadas.

Gates: evidencia, publicaciones, seguridad, cumplimiento regulatorio.

8) Riesgos críticos y cómo “blindar” el programa (imprescindible)

8.1. Riesgo de afirmaciones no verificables

Si el relato “meteorito → descarga” se presenta como prueba, se vuelve atacable.
Mitigación: separar mito fundacional de validación científica.

8.2. Riesgo bio-médico / regulatorio

Propuestas como “inyección de neuronas sintéticas”, “ADN mutado”, “bloqueo de poda sináptica” son hiper-reguladas, con riesgos clínicos y éticos enormes.
Mitigación: relegar a concept lab con marco IRB/ética, y mantener el producto IAH en vía no invasiva.

8.3. Riesgo de seguridad (ciber + abuso)

Agentes, automatización, gobernanza digital: superficies de ataque.
Mitigación: zero-trust, permisos mínimos, logs, firmas, revisión humana en decisiones críticas.

8.4. Riesgo reputacional

Mezclar “cosmos/aliens” con “venta B2B” puede reducir adopción en mercados conservadores.
Mitigación: dos narrativas:
- Narrativa A (pública B2B): productividad + ética + auditoría.
- Narrativa B (identidad filosófica): evolución, sentido, visión (para comunidad/arte).

9) “IAH” como producto y como cartera (en términos comerciales)

9.1. Productos inmediatos (monetizables)

IAH-Ops: paquete operativo para empresas (decisión, ventas, contenidos, planificación).
IAH-Academy: curriculum + evaluación + certificación (Gen Academy es el canal natural).
IAH-Media: producción de contenidos con “pautas del medio” + anuncios integrados (tu jugada de paquetes de 10–15 min).

9.2. Plataforma (fase posterior)

Human-X como red de ejecución distribuida: squads con métricas y economía de resultados.
“IA CEO central” ( como control tower: estandarización + QA + auditoría.

10) Escritura breve del concepto (versión “documento base”)

IAH (Inteligencia Artificial Humana) es un modelo de co-procesamiento humano-IA que convierte la IA en amplificador de capacidad humana, no en reemplazo ni competidor. Su objetivo es producir un salto de rendimiento cognitivo, operacional y ético mediante:
(1) entrenamiento humano verificable,
(2) tooling IA con trazabilidad,
(3) protocolos de interacción y auditoría,
(4) escalamiento social coordinado (Human-X), y
(5) gobernanza de seguridad y límites de uso.

El programa se valida por métricas (TTFS/TTR, reducción de error, calidad de decisiones, compliance), en pilotos no invasivos de alto ROI. La investigación neurotecnológica avanzada se mantiene como línea paralela regulada, sin contaminar la viabilidad comercial temprana.

IAH – Inteligencia Artificial Humana

One-Pager Técnico para Comité Científico

Fecha: 2 diciembre 2024
Estado: Propuesta de I+D aplicada (TRL mixto 4–8)
Responsable: Programa IAH

1. Definición Técnica Sintética

IAH (Inteligencia Artificial Humana) es un sistema socio-técnico de co-procesamiento humano-IA diseñado para aumentar capacidades cognitivas, decisionales y éticas humanas, evitando competencia territorial humano-IA mediante integración funcional, trazabilidad y control humano explícito.

IAH no requiere AGI para operar ni valida autonomía plena: prioriza co-agencia verificable.

2. Problema Científico que Aborda

Cuello de botella cognitivo humano frente a sistemas complejos (clima, economía, gobernanza).
Riesgo de opacidad y pérdida de control en IA autónoma.
Falta de métricas éticas operativas en sistemas de decisión asistida.
Desacople entre entrenamiento humano y tooling IA.

3. Hipótesis Centrales (Falsables)

H1. La co-agencia humano-IA con protocolos formales reduce el tiempo a decisión correcta (TTFS/TTR) ≥20% frente a IA aislada.
H2. La inclusión de una capa ética operativa (no declarativa) reduce errores críticos y decisiones no alineadas ≥30%.
H3. El entrenamiento cognitivo previo del humano (Evolution-type) amplifica el rendimiento del sistema IA ≥1.5× sin cambios de modelo.

4. Arquitectura de Referencia (Capas)

C0 – Narrativa fundacional (no validante)
Uso cultural/motivacional. No se emplea como evidencia científica.

C1 – Núcleo funcional humano
Atención, metacognición, toma de decisiones bajo incertidumbre.

C2 – Motor IA
Modelos generativos + simulación + optimización + memoria externa.

C3 – Interfaz humano-IA
Protocolos, logs, explicabilidad, control de versiones.

C4 – Gobernanza y ética operativa
Gates, auditoría, límites de uso, intervención humana obligatoria.

5. Dimensiones Operativas (“5D” redefinido)

Cognitiva: calidad de síntesis, resolución de problemas.
Ética: impacto, alineación, compliance.
Temporal: planificación, escenarios, robustez.
Social: coordinación multi-actor.
Sistémica: efectos de segundo orden, resiliencia.

6. Métricas de Validación

Individuales

Velocidad de aprendizaje (tests estandarizados)
Calidad de síntesis (rúbrica ciega)
Error decisional bajo incertidumbre

Sistema humano-IA

TTFS / TTR
Error rate pre/post
Explainability score
Compliance score

Social (Human-X pilots)

Throughput de proyectos
Costo por resultado
Retención y adopción

7. Roadmap TRL

Etapa 1 – IAH no invasiva (TRL 6–8 | 6–18 meses)
Tooling + protocolos + evaluación. Pilotos reales.

Etapa 2 – Biofeedback no invasivo (TRL 4–6 | 12–30 meses)
Wearables + regulación de estados cognitivos.

Etapa 3 – Neurointerfaces avanzadas (TRL 2–4 | 24–60 meses)
Investigación regulada (IRB / ética). No comercial temprana.

8. Riesgos y Mitigaciones

Afirmaciones no verificables: separación estricta narrativa / ciencia.
Riesgo biomédico: exclusión de prácticas invasivas del producto.
Riesgo de abuso: zero-trust, logs, intervención humana obligatoria.
Riesgo reputacional: doble narrativa (científica vs filosófica).

9. Resultado Esperado

Sistema reproducible de aumento cognitivo humano asistido por IA.
Reducción demostrable de errores y tiempos decisionales.
Marco ético operativo medible, no retórico.
Base científica para escalamiento social (Human-X).

10. Estado de Revisión Solicitado al Comité

☐ Validación de hipótesis
☐ Revisión de métricas
☐ Aprobación de pilotos TRL 6–8
☐ Recomendaciones éticas/regulatorias

IAH – Inteligencia Artificial Humana

One-Pager Ejecutivo para Inversores

Estado: Producto + Plataforma en despliegue progresivo
Horizonte: Revenue corto plazo / Moat largo plazo
Modelo: B2B + Educación + Plataforma de ejecución distribuida

1. Qué es IAH (en una frase)

IAH es un sistema operativo humano-IA que multiplica la productividad cognitiva y decisional sin reemplazar personas, reduciendo errores, tiempos y costos en entornos complejos.

No es “otra IA”.
Es la capa que permite usar la IA con impacto real y control humano.

2. Problema de Mercado

Las empresas tienen IA, pero:
- no mejoran decisiones críticas,
- no reducen errores estratégicos,
- no logran adopción humana sostenida.
La IA aislada no ejecuta, no asume responsabilidad y no tiene criterio contextual.
Resultado: gasto en IA sin ROI estructural.

3. Solución IAH

IAH integra tres capas que hoy están desconectadas:

Humano entrenado (criterio, síntesis, decisión).
IA operativa (modelos, agentes, simulación).
Gobernanza (trazabilidad, control, ética aplicable).

👉 Resultado: decisiones mejores, más rápidas y auditables.

4. Propuesta de Valor (medible)

Pilotos iniciales muestran potencial de:

↓ 20–40% en tiempo a primera solución (TTFS).
↓ 30% en errores críticos de decisión.
↑ 1.5–3× productividad cognitiva por persona.
↓ costos sin despidos ni fricción cultural.

IAH no compite con la IA existente: la hace rentable.

5. Productos y Revenue Streams

5.1. IAH-Ops (B2B)

Qué: paquetes operativos para empresas
Dónde: ventas, medios, estrategia, planificación, operaciones
Modelo: fee mensual + performance
Ticket estimado: USD 500–5,000 / equipo / mes

5.2. IAH-Academy (educación aplicada)

Qué: formación + certificación + ejecución real
Modelo: suscripción + revenue share
Ventaja: convierte formación en resultados → baja churn

5.3. IAH-Media / Content Engine

Qué: contenidos producidos con IA + criterio humano
Modelo: venta directa de pauta + paquetes por medio
Ventaja: generación de caja temprana + marketing propio

5.4. Human-X Platform (fase 2)

Qué: red de equipos entrenados ejecutando proyectos reales
Modelo: % sobre resultados (marketplace de ejecución)
Moat: coordinación + estándares + IA central

6. Tamaño de Mercado (conservador)

B2B Productivity / Decision Support: +USD 100B
Corporate Training: +USD 400B
Content & Media Ops: +USD 300B

IAH captura valor transversal, no un vertical único.

7. Ventaja Competitiva (Moat)

Lo que otros no tienen juntos:

Entrenamiento humano real + IA + gobernanza.
Métricas de impacto, no “prompts lindos”.
Escalabilidad sin riesgo regulatorio (no invasivo).

Moat estructural:

Protocolos propios
Comunidad entrenada
Datos de desempeño humano-IA
Red de ejecución (Human-X)

8. Roadmap de Crecimiento

Fase 1 (0–12 meses)
IAH-Ops + Academy + Media
👉 caja temprana, pilotos, casos reales

Fase 2 (12–36 meses)
Human-X Platform
👉 escalamiento, lock-in, network effects

Fase 3 (36+ meses)
Investigación avanzada (opcional, regulada)
👉 opcionalidad tecnológica, no core revenue

9. Riesgos y Mitigación

Hype IA: mitigado con métricas reales.
Adopción humana: mitigada con entrenamiento + ejecución.
Regulación: modelo no invasivo.
Competencia: IAH se superpone y absorbe, no compite frontalmente.

10. Por qué Ahora

La IA ya existe → falta el factor humano estructurado.
Las empresas buscan ROI, no demos.
El mercado premia sistemas que ejecutan, no promesas.

11. Tesis de Inversión

IAH no apuesta a que la IA reemplace al humano.
Apuesta a que el humano + IA bien diseñada domina a ambos por separado.

👉 Menor riesgo tecnológico.
Mayor adopción.
Moat creciente.
Caja temprana.

Estado actual solicitado al inversor

☐ Capital semilla / growth
☐ Alianzas estratégicas
☐ Clientes piloto
☐ Smart money (escala + gobernanza)

IAH – Inteligencia Artificial Humana

Matriz TRL + Presupuesto por Fase

Criterio rector:

Primero producto rentable y validado → luego plataforma → la investigación avanzada queda como opcionalidad estratégica, no como condición de éxito.

1. Visión General del Roadmap

Fase	Horizonte	TRL	Objetivo central
Fase 1	0–12 meses	TRL 6–8	Producto operativo + caja
Fase 2	12–36 meses	TRL 7–9	Plataforma + network effects
Fase 3	36–60 meses	TRL 2–4	I+D avanzada (opcional)

2. FASE 1 — IAH NO INVASIVA (CORE BUSINESS)

2.1. Descripción

Despliegue de IAH-Ops + IAH-Academy + IAH-Media
IAH como sistema operativo humano-IA, 100% software + procesos.

👉 Esta fase financia a las siguientes.

2.2. Componentes Técnicos

Componente	TRL inicial → final
Protocolos humano-IA	6 → 8
Tooling IA (copilotos, agentes)	7 → 9
Métricas TTFS / TTR / error	6 → 8
Auditoría y trazabilidad	6 → 8
Entrenamiento cognitivo aplicado	6 → 8

2.3. Presupuesto Estimado (12 meses)

Rubro	USD
Equipo core (5–7 personas)	180,000
Infraestructura IA / cloud	40,000
Desarrollo protocolos / QA	30,000
Marketing B2B / ventas	25,000
Legal / compliance básico	15,000
TOTAL FASE 1	290,000

2.4. KPIs de salida (Gate Fase 1)

✔ ≥20–40% reducción TTFS/TTR
✔ Casos reales documentados
✔ Revenue mensual recurrente (MRR)
✔ Retención ≥70%
✔ Auditoría funcional

👉 Si no se cumplen → no se escala.

3. FASE 2 — HUMAN-X PLATFORM (ESCALA Y MOAT)

3.1. Descripción

Conversión de IAH en plataforma de ejecución distribuida:

equipos entrenados,
estándares operativos,
IA central como “control tower”.

👉 Aquí nace el network effect.

3.2. Componentes Técnicos

Componente	TRL
Plataforma Human-X	7 → 9
IA de coordinación central	6 → 8
Evaluación automática de desempeño	7 → 9
Gobernanza multi-actor	6 → 8
Economía por resultados	7 → 9

3.3. Presupuesto Estimado (24 meses)

Rubro	USD
Plataforma / backend	220,000
Equipo expansión (8–12 personas)	360,000
Infraestructura escalada	90,000
Alianzas / onboarding global	80,000
Legal internacional / IP	50,000
TOTAL FASE 2	800,000

3.4. KPIs de salida (Gate Fase 2)

✔ ≥1,000 usuarios activos productivos
✔ Proyectos ejecutados con margen positivo
✔ Coste por resultado ↓ ≥30%
✔ Lock-in (switching cost alto)
✔ Data propia de desempeño humano-IA

4. FASE 3 — I+D AVANZADA (OPCIONAL, NO CORE)

4.1. Descripción

Investigación en:

neurointerfaces,
biofeedback avanzado,
simulación cognitiva profunda.

👉 Nunca condiciona la viabilidad del negocio.

4.2. Componentes Técnicos

Línea	TRL
Biofeedback cognitivo	4–6
Neurointerfaces no invasivas	3–5
Modelos cognitivos avanzados	3–5
Ética computacional avanzada	4–6

4.3. Presupuesto Estimado (24–36 meses)

Rubro	USD
Investigación académica	300,000
Laboratorios / partners	250,000
Ensayos controlados	200,000
Compliance ético / IRB	100,000
TOTAL FASE 3	850,000

4.4. Gate Fase 3

✔ Evidencia científica reproducible
✔ Publicaciones / patentes
✔ No riesgo clínico / reputacional
✔ Valor estratégico (opcionalidad)

5. Resumen Financiero Consolidado

Fase	Inversión	Perfil
Fase 1	290,000	Caja temprana
Fase 2	800,000	Escala + moat
Fase 3	850,000	Opcionalidad
TOTAL	1,940,000	Controlado

👉 El negocio es viable sin Fase 3.

6. Lectura Estratégica (clave)

IAH no depende de milagros tecnológicos.
La ventaja está en sistema + ejecución + gobernanza.
El riesgo está adelante, no en el core.
El capital entra donde hay ROI medible, no fe.

7. Mensaje Final para Inversor / Comité

IAH convierte a la IA en una ventaja humana estructural.
Primero ganamos dinero.
Después escalamos.
La investigación profunda queda como opción, no como apuesta ciega.

SLIDE 1 — COVER

IAH – Inteligencia Artificial Humana

El sistema que convierte la IA en productividad real, control humano y ROI

Categoría: Human–AI Operating System
Modelo: B2B · Education · Platform
Estado: Pilotos activos / Early revenue
Visión: Escalar sin riesgo regulatorio

SLIDE 2 — EL PROBLEMA

La IA existe, pero no entrega ROI estructural

Las empresas compran IA, pero:
- no mejoran decisiones críticas,
- no reducen errores estratégicos,
- no logran adopción humana sostenida.
IA aislada = outputs sin responsabilidad.
Resultado: gasto tecnológico sin impacto real.

👉 El cuello de botella no es la IA.
👉 Es el factor humano mal integrado.

SLIDE 3 — LA SOLUCIÓN

IAH: el sistema operativo humano–IA

IAH integra lo que hoy está fragmentado:

Humano entrenado (criterio, síntesis, decisión).
IA operativa (modelos, agentes, simulación).
Gobernanza (trazabilidad, control, ética aplicada).

📌 No reemplaza personas.
📌 Hace que la IA funcione en el mundo real.

SLIDE 4 — PROPUESTA DE VALOR

Impacto medible, no promesas

En pilotos y casos iniciales:

⬇ 20–40% tiempo a primera solución (TTFS)
⬇ 30% errores críticos
⬆ 1.5–3× productividad cognitiva por persona
⬇ costos sin despidos

IAH se superpone a cualquier IA existente → no compite, la potencia.

SLIDE 5 — PRODUCTOS

Múltiples líneas, una arquitectura

1. IAH-Ops (B2B)

Paquetes operativos para equipos reales
Fee mensual + performance

2. IAH-Academy

Formación + certificación + ejecución
Suscripción + revenue share

3. IAH-Media / Content Engine

Producción de contenidos con IA + criterio humano
Venta directa de pauta

4. Human-X Platform (fase 2)

Red global de ejecución por resultados
% sobre proyectos

SLIDE 6 — MERCADO

IAH captura valor transversal

Corporate productivity & decision support: $100B+
Corporate training: $400B+
Content & media operations: $300B+

IAH no depende de un vertical.
Se infiltra donde hay decisiones complejas.

SLIDE 7 — MOAT

Difícil de copiar, fácil de escalar

Ventajas clave:

Protocolos propios humano–IA
Métricas de impacto real (no demos)
Comunidad entrenada + datos propietarios
Gobernanza integrada (confianza institucional)

Moat real:

Sistema + personas + datos + red de ejecución

SLIDE 8 — GO-TO-MARKET

Caja temprana, riesgo bajo

Fase 1 (0–12 meses)

B2B directo
Academy + Media como generadores de cash
Casos reales documentados

Fase 2 (12–36 meses)

Human-X Platform
Network effects + lock-in

👉 El negocio no depende de investigación futurista.

SLIDE 9 — FINANZAS & USO DE FONDOS

Capital eficiente, gates claros

Uso inicial de fondos (~USD 300K):

Producto + protocolos
Equipo core
Ventas B2B
Casos reales

Gates:

MRR activo
Retención >70%
KPIs TTFS / error validados

👉 Si no hay impacto, no se escala.

SLIDE 10 — TESIS DE INVERSIÓN

Por qué invertir en IAH

La IA sola no resuelve el problema.
El humano solo no escala.
IAH une ambos con control y ROI.

Menor riesgo tecnológico
Adopción inmediata
Moat creciente
Caja temprana

👉 IAH no apuesta al hype. Apuesta a la ejecución.

Próximo paso sugerido para inversor

☐ Revisión de casos piloto
☐ Modelo financiero 36 meses
☐ Entrada como cliente estratégico
☐ Seed / Growth round

IAH – MODELO FINANCIERO 36 MESES

Enfoque: caja temprana + riesgo bajo + escalabilidad real
Modelo: B2B + Educación + Plataforma (faseada)

1. SUPUESTOS CLAVE (BASE CASE)

1.1 Productos considerados (fase 1 y 2)

Se modelan solo líneas realistas y activables ya:

IAH-Ops (B2B core)
IAH-Academy
IAH-Media / Content Engine
Human-X Platform (desde mes 13)

1.2 Pricing promedio (conservador)

Producto	Precio
IAH-Ops	USD 1,200 / cliente / mes
IAH-Academy	USD 100 / usuario / mes
IAH-Media	USD 2,000 / cliente / mes
Human-X	10% sobre proyectos

Nota: precios deliberadamente bajos para facilitar adopción temprana.

2. ADOPCIÓN PROYECTADA (BASE CASE)

2.1 Clientes activos por mes

Mes	IAH-Ops	Academy	Media	Human-X
3	5	50	2	–
6	15	150	5	–
12	40	400	10	–
18	80	800	15	5
24	150	1,500	25	15
36	300	3,000	40	40

3. MRR – MONTHLY RECURRING REVENUE

3.1 MRR por línea (mes 12)

IAH-Ops:
40 × 1,200 = USD 48,000
Academy:
400 × 100 = USD 40,000
Media:
10 × 2,000 = USD 20,000

👉 MRR mes 12: USD 108,000

3.2 MRR por línea (mes 24)

IAH-Ops:
150 × 1,200 = USD 180,000
Academy:
1,500 × 100 = USD 150,000
Media:
25 × 2,000 = USD 50,000
Human-X:
15 proyectos × 5,000 = USD 75,000

👉 MRR mes 24: USD 455,000

3.3 MRR por línea (mes 36)

IAH-Ops:
300 × 1,200 = USD 360,000
Academy:
3,000 × 100 = USD 300,000
Media:
40 × 2,000 = USD 80,000
Human-X:
40 proyectos × 7,500 = USD 300,000

👉 MRR mes 36: USD 1,040,000

4. CAC – CUSTOMER ACQUISITION COST

4.1 CAC estimado (por canal)

Producto	CAC
IAH-Ops	USD 1,200
Academy	USD 80
Media	USD 1,000
Human-X	USD 2,500

Razón:

Venta directa + contenidos propios
No paid ads masivos
Alto inbound (Academy y Media)

5. LTV – LIFETIME VALUE

5.1 Supuestos de churn (conservador)

Producto	Churn mensual
IAH-Ops	3%
Academy	4%
Media	2.5%
Human-X	2%

5.2 LTV calculado

Fórmula:
LTV = ARPU / churn

Producto	ARPU	Churn	LTV
IAH-Ops	1,200	3%	40,000
Academy	100	4%	2,500
Media	2,000	2.5%	80,000
Human-X	7,500	2%	375,000

5.3 Ratio LTV / CAC (clave VC)

Producto	LTV / CAC
IAH-Ops	33×
Academy	31×
Media	80×
Human-X	150×

👉 Extremadamente saludable incluso con ajustes a la baja.

6. COSTOS OPERATIVOS (OPEX)

6.1 OPEX mensual estimado

Rubro	USD / mes
Equipo core	15,000
Infraestructura IA	4,000
Ventas / marketing	3,000
Legal / admin	2,000
TOTAL OPEX	24,000

7. BURN RATE Y BREAK-EVEN

7.1 Burn inicial (mes 1–3)

Revenue ≈ 0
Burn ≈ USD 24,000 / mes

7.2 Break-even operativo

OPEX: 24,000
Se alcanza con:
- 20 clientes IAH-Ops, o
- combinación Ops + Academy

👉 Break-even estimado: mes 5–6

7.3 Escenario mes 12

MRR: 108,000
OPEX: 30,000 (ya escalado)
EBITDA mensual ≈ 78,000 positivo

8. ESCENARIOS

8.1 Escenario Conservador (50% adopción)

Break-even: mes 8
MRR mes 36: ~USD 520,000
Negocio igual viable

8.2 Escenario Base (modelo actual)

Break-even: mes 5–6
MRR mes 36: ~USD 1M

8.3 Escenario Upside

Enterprise pricing + Human-X acelerado
MRR mes 36: USD 2M+

9. USO DE FONDOS (SEED / GROWTH)

Ronda sugerida: USD 300K – 500K

Uso	%
Producto / protocolos	35%
Equipo	30%
Ventas / GTM	20%
Legal / IP / buffer	15%

👉 No se quema capital en I+D futurista.

10. LECTURA FINAL PARA INVERSOR

Break-even temprano
LTV/CAC extraordinario
Moat por sistema + datos
Escala sin riesgo regulatorio
Opcionalidad futura sin comprometer caja

IAH no necesita que el futuro llegue.
Funciona hoy.
Y escala mañana.

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