Reasoning
Frontier

Investigación independiente en IA · Japón

Menos personas.
La misma sociedad.
¿Qué puede asumir la IA?

La población activa de Japón se reduce, pero el trabajo que mantiene en marcha la sociedad no. Investigamos una IA que amplíe lo que una fuerza laboral más pequeña puede hacer —sistemas de razonamiento, robótica física y agentes autónomos— y medimos si de verdad lo consigue.

Ver las líneas de investigación Cómo medimos
Investigación en cursoFase inicial. Líneas de investigación públicas y pruebas controladas.
Los resultados aparecen aquí solo cuando se publican con fecha.
EL ESTÁNDAR DE INVESTIGACIÓN

Plantear una pregunta clara.

Hacerla verificable.

Mostrar la evidencia.

01 / El problema

En 2040, a Japón podrían faltarle
más de 11 millones de trabajadores.

El trabajo no desaparece cuando faltan los trabajadores. Las carreteras siguen necesitando mantenimiento, los pacientes siguen necesitando cuidados y las pequeñas empresas siguen teniendo que cerrar sus cuentas.

Déficit de mano de obra previsto, JapónPROYECCIÓN PÚBLICA · 2023

Dónde será mayor la brecha en 2040

Déficit previsto como porcentaje de la demanda de mano de obra, por ocupación

% DE LA DEMANDA
  1. Cuidados de larga duración25,3 %
  2. Ventas24,8 %
  3. Transporte y conducción24,2 %
  4. Construcción22,0 %
  5. Profesionales sanitarios17,5 %
  6. Hostelería15,1 %
  7. Producción13,3 %
  8. Oficina, técnicos y profesionales6,8 %
Fuente: Recruit Works Institute, 「未来予測2040 労働供給制約社会がやってくる」 (marzo de 2023). La proyección supone un crecimiento económico casi nulo; con crecimiento, la demanda de mano de obra y el déficit probablemente serían mayores.
Ver las cifras por ocupación
Déficit previsto de oferta de mano de obra en Japón en 2040, por ocupación. Fuente: Recruit Works Institute (2023).
OcupaciónDéficit (miles de trabajadores)% de la demanda
Cuidados de larga duración58025,3
Ventas108924,8
Transporte y conducción99824,2
Construcción65722,0
Profesionales sanitarios81617,5
Hostelería56615,1
Producción112413,3
Oficina, técnicos y profesionales15666,8

Oficina, técnicos y profesionales registra el mayor déficit absoluto, pero el menor porcentaje de la demanda; según el informe, allí la oferta y la demanda están más o menos equilibradas.

02 / Nuestra hipótesis de trabajo

La IA es más valiosa cuando aumenta la capacidad efectiva de la sociedad.

Las puntuaciones en benchmarks son un medio, no un fin. En cada proyecto nos preguntamos: ¿cuánto trabajo real, trabajo que de otro modo quedaría sin hacer, puede asumir este sistema de forma fiable? ¿Y cómo lo sabríamos?

JAPAN 2040 · INDICADOR CLAVE

Ratio de compensación laboral por IA (AI Labor Offset Ratio) = ganancia equivalente en trabajo gracias a la IA ÷ pérdida de mano de obra prevista

03 / Cuatro líneas de investigación

Dónde puede ayudar la IA.
Qué debe mostrar la evidencia.

Cada línea parte de una pregunta práctica y define qué contaría como evidencia antes de afirmar nada.

Leer el programa de investigación completo
RF-JP-00101

Sociedad y sistemas · Infraestructura

Japón 2040

¿Dónde quedará trabajo sin hacer, y cuánto de él puede cubrir la IA de forma realista?

Mapeamos la brecha laboral de Japón sector por sector —de los cuidados al mantenimiento de infraestructuras y los servicios regionales— y modelizamos hasta qué punto la productividad impulsada por la IA podría cerrarla.

Cómo lo pondremos a prueba

Qué mediremos

El ratio de compensación laboral por IA, por sector.

Evidencia necesaria

Estadísticas públicas fechadas, escenarios transparentes y análisis de sensibilidad.

RF-JP-00202

Sociedad y sistemas · IA física

Robótica ante la escasez de mano de obra

¿Qué tareas físicas pueden asumir los robots, y cuándo compensa un robot?

Partimos de las fortalezas de Japón en robótica e ingeniería de precisión para identificar qué tareas son desplegables, dónde los modelos fundacionales para robots superan a la automatización fija y dónde un robot se amortiza.

Cómo lo pondremos a prueba

Qué mediremos

Un índice de desplegabilidad de la IA física (Physical AI Deployability Index) y umbrales de retorno de la inversión por sector.

Evidencia necesaria

Una taxonomía de tareas, pruebas repetibles en condiciones acotadas y un análisis del coste total frente a los costes de las vacantes y de los fallos del servicio.

RF-JP-00303

Sociedad y sistemas · Organizaciones autónomas

La pyme autónoma

¿Puede una pequeña empresa mantener todas sus funciones en marcha sin contratar a alguien para cada una?

Agentes de IA como una capa adicional de capacidad operativa para pequeñas y medianas empresas —contabilidad, RR. HH., compras, atención al cliente y cumplimiento normativo—, con cinco niveles de autorización, desde solo lectura hasta ejecución autónoma.

Cómo lo pondremos a prueba

Qué mediremos

Finalización de flujos de trabajo, carga de revisión humana y recuperación ante errores.

Evidencia necesaria

Decisiones trazables, límites de permisos claros y una comparación con los flujos de trabajo existentes.

RF-LIFE-00104

Ciencia · Envejecimiento celular

Rejuvenecimiento celular

¿Puede la IA ayudarnos a entender cómo envejecen las células, para que las personas se mantengan sanas e independientes durante más tiempo?

Una exploración computacional del envejecimiento celular —senescencia, células iPS, reprogramación parcial y diseño de proteínas— basada únicamente en datos públicos e investigación publicada.

Cómo lo pondremos a prueba

Qué mediremos

Reproducibilidad en conjuntos de datos públicos sobre envejecimiento y robustez con datos reservados.

Evidencia necesaria

Procedencia de los datos, controles contra la filtración de datos y validación independiente en laboratorio.

Computacional y exploratorio. No se afirma ningún beneficio terapéutico ni de longevidad.

RF-SAFETY-001

Fundamentos · Seguridad de la IA

Seguridad de la IA, medida mediante evaluación

¿Se puede mantener a los agentes de IA que usan herramientas dentro de límites aprobados, y demostrarlo con evidencia en lugar de suponerlo?

Una línea de investigación que respalda todas las anteriores: pruebas adversarias, resistencia a la inyección de instrucciones, uso de herramientas con privilegios mínimos y supervisión independiente de los agentes de IA antes de que asuman trabajo operativo.

Qué mediremos

Éxito de los ataques bajo red teaming adaptativo, exhaustividad de la supervisión con una tasa fija de falsos positivos y proporción de acciones relevantes de los agentes cubiertas por controles independientes.

Evidencia necesaria

Escenarios y referencias fijos, controles contra la manipulación de las evaluaciones y un registro trazable que vincula cada afirmación con su prueba.

Línea de investigación activa. No se hace ninguna afirmación de seguridad hasta que se publique un informe de evaluación fechado.

Leer la línea de investigación

04 / Nuestra postura

Diseñado para las limitaciones
que tiene el mundo real.

01 / Modelos pequeños

Más capacidad con sistemas limitados.

Las residencias, los servicios regionales y las pequeñas empresas no van a ejecutar modelos a escala de frontera. Estudiamos cuánta capacidad ofrecen los modelos pequeños con datos, cómputo y personal limitados, y dónde exactamente fallan.

02 / Razonamiento operativo

Evidencia antes de actuar.

Triaje de incidentes basado en evidencia, decisiones guiadas por procedimientos y análisis riguroso de fallos, estudiados en escenarios controlados.

03 / Fiabilidad

Saber cuándo detenerse.

El trabajo operativo no puede absorber errores cometidos con aplomo. Construimos un razonamiento que cita sus fuentes, expresa su incertidumbre y se detiene antes de conclusiones que la evidencia no respalda.

05 / Cómo lo sabremos

Cada afirmación, ligada a una prueba que otros pueden comprobar.

Una puntuación más alta no es una prueba. Cada línea pasa por las mismas cuatro etapas, e informamos tanto de lo que falla como de lo que funciona.

Explorar el programa de publicaciones
  1. 01

    Plantear la pregunta

    Definir la tarea, las limitaciones y qué significaría el éxito.

  2. 02

    Fijar una referencia justa

    Fijar la prueba, la versión de los datos y los recursos, para comparar cada resultado en igualdad de condiciones.

  3. 03

    Probar. Revisar. Repetir.

    Informar de los retrocesos y los modos de fallo junto con los avances.

  4. 04

    Compartir lo que se sostiene

    Publicar resultados fechados con su incertidumbre y sus limitaciones intactas.

06 / Dónde estamos

En fase inicial, independientes
y transparentes sobre ambas cosas.

Acerca de

Fundada por Arnel Perez Posadas

Reasoning Frontier es una iniciativa de investigación independiente que abarca el razonamiento de la IA, la evaluación, la fiabilidad operativa, la transformación industrial y la ciencia asistida por IA. Hoy eso significa líneas de investigación públicas, prototipos y pruebas controladas. Los resultados fechados y reproducibles se publicarán aquí a medida que se completen.

Hasta entonces, nada de lo que aparece en este sitio constituye evidencia de rendimiento en producción, ciberseguridad, ámbito médico, seguridad o inversión.

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Los datos de contacto se añadirán una vez verificado un canal público específico.