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Protección de la salud cognitiva para agentes de IA

Lucid monitorea cómo los usuarios interactúan con los sistemas de IA y adapta las respuestas en tiempo real para prevenir la dependencia cognitiva, la tendencia gradual y a menudo invisible de delegar el pensamiento a la IA en lugar de usarla como una herramienta para el crecimiento.

Ver en GitHubNuestro Compromiso Ético

¿Por qué Lucid?

La IA nos hace más productivos, pero las investigaciones demuestran que también puede hacernos cognitivamente perezosos. El problema es sutil: cada interacción individual parece estar bien, pero a lo largo de semanas y meses, los usuarios dejan de pensar por sí mismos gradualmente. Lucid detecta esta desviación e interviene antes de que se arraigue.

3–6 meses

Disminución medible del pensamiento crítico con una fuerte delegación de IA

MIT Media Lab (2025)

r = −0.68

Correlación entre la dependencia de la IA y el pensamiento crítico

Gerlich (2025)

<25

Mayor vulnerabilidad: la corteza prefrontal no está completamente madura

Arain et al. (2013); APA (2025)

Cómo funciona

Lucid funciona como un ciclo de retroalimentación continua entre el usuario, su IA y el sistema de protección cognitiva. La clave: Lucid no bloquea ni filtra nada. Adapta la forma en que la IA responde basándose en los patrones cognitivos del usuario.

El usuario envía un mensaje
│
▼
La IA responde normalmente ← el prompt del sistema incluye las directrices de Lucid
│
▼
Lucid analiza el intercambio a través de LLM ← asíncrono, "fire-and-forget"
│
▼
Actualiza el perfil cognitivo ← El suavizado EMA evita la distorsión
│
▼
Siguiente mensaje: las pautas se adaptan según el perfil actualizado

Latencia cero: track() se ejecuta de forma asíncrona, nunca bloquea la respuesta de la IA. El usuario obtiene su respuesta al instante; el análisis cognitivo ocurre en segundo plano. El formato TOON (Token-Oriented Object Notation) ahorra ~40% de tokens en la salida de LLM en comparación con JSON.

Seis Dimensiones Cognitivas

Cada intercambio de mensajes se puntúa en seis dimensiones, alineadas con escalas psicométricas validadas (GAIDS α=.87, AIMS 2025, Cognitive Offloading Scale α=.90).

Autonomía

0 → 1

Pensamiento independiente vs. delegación a la IA

Aprendizaje

0 → 1

Curiosidad, preguntar "por qué", buscar entender

Compromiso

0 → 1

Calidad y profundidad de la participación

Metacognición

0 → 1

Autoconciencia sobre el propio proceso de pensamiento

Verificación

0 → 1

Evaluación crítica de la salida de la IA

Motivación

type

Por qué el usuario se involucra: intrínseca, instrumental o de evitación

Cuatro capas de protección

1. Adaptación en tiempo real

Las pautas inyectadas en el sistema de IA adaptan las respuestas según el estado cognitivo del usuario: autonomía, aprendizaje, metacognición, verificación, motivación.

2. Detección de fatiga de sesión

Monitorea la duración de la sesión, el volumen de mensajes y los patrones de acortamiento de respuestas para sugerir descansos antes de la sobrecarga cognitiva.

3. Detección de desviación a largo plazo

El Índice de Desviación Cognitiva (CDI) compara los patrones semanales tempranos con los recientes para detectar el declive gradual que las métricas a nivel de sesión no perciben.

4. Conciencia de confianza y motivación

Detecta la confianza excesiva (aceptar todo) y la motivación de evitación (usar la IA para escapar del pensamiento), los dos predictores más fuertes de dependencia cognitiva.

Perfiles cognitivos adaptativos

Las puntuaciones se suavizan utilizando un promedio móvil exponencial con alfa adaptativo. Los perfiles de los nuevos usuarios se forman rápidamente, mientras que los perfiles de los usuarios establecidos son estables y resistentes a las anomalías. Un solo mensaje incorrecto no distorsionará un perfil cognitivo bien establecido.

// Alfa disminuye a medida que se analizan más mensajes

α = max(0.02, 0.1 / log₁₀(total_messages + 10))

MensajesAlfa (α)Efecto
1 (usuario nuevo)~10%Los formularios de perfil son rápidos y responden a los patrones iniciales
50~6%Estableciéndose, moderadamente estable
100~5%Bien establecido, resistente a anomalías
500+~4%Estable — la detección de deriva a largo plazo se activa
5000+2% (mín.)Muy estable, requiere un cambio consistente para modificarse

Andamiaje Progresivo

Basado en la Zona de Desarrollo Próximo de Vygotsky, Lucid reduce progresivamente el soporte de IA a medida que los usuarios crecen. El nivel de andamiaje se determina por las puntuaciones de autonomía, aprendizaje y metacognición; la metacognición es la señal más fuerte de preparación.

full

Guía paso a paso, verificación de la comprensión en cada paso

guided

Pistas estructuradas, preguntas orientadoras, soluciones parciales

hints

Empujones mínimos, dejar que el usuario dirija y confirme la dirección

challenge

Diálogo socrático, empujar los límites, proponer problemas más difíciles

Protección basada en la edad

Los usuarios menores de 25 años reciben umbrales más estrictos basados en investigaciones sobre la maduración de la corteza prefrontal. La neuroplasticidad elevada del cerebro en desarrollo lo hace más adaptable y más vulnerable.

Adultos (25+)

  • Límite de sesión: 45 min
  • Límite de mensajes: 30/sesión
  • Pautas estándar

Menores de 25

  • Límite de sesión: 30 min
  • Límite de mensajes: 20/sesión
  • Enfoque de enseñanza primero, siempre activo

Inicio rápido

SDK de integración directa. Funciona con cualquier proveedor compatible con OpenAI a través de baseURL.

// Install

npm install @tetiai/lucid

// Track each exchange (fire-and-forget)

lucid.track(userId, {

userMessage: "Write the code for me",

aiResponse: "Sure, here's the implementation...",

topicId: "conversation-123",

}).catch(console.error)"

// Inject guidelines into your AI system prompt

const guidelines = await lucid.getGuidelines(userId);

systemPrompt += guidelines;

Almacenamiento y analizadores flexibles

MemoryStore

dev

Desarrollo/pruebas — cero configuración, en memoria

PrismaStore

prod

Producción — PostgreSQL, MySQL, SQLite, MongoDB

RedisStore

prod

Implementaciones distribuidas, sesiones compartidas

El analizador LLM utiliza el SDK de OpenAI como cliente universal — funciona con Together AI, Groq, Ollama, OpenRouter y cualquier proveedor compatible a través de baseURL. Los modelos económicos y rápidos (Llama 3.1 8B, Gemini Flash) funcionan muy bien — no se requieren modelos de vanguardia.

Filosofía

No es un juez

No hay puntuaciones “buenas” o “malas”. El sistema se adapta, no evalúa.

Invisible por defecto

Los usuarios no ven las puntuaciones a menos que usted se las muestre.

Privacidad primero

Solo métricas agregadas, nunca el contenido del mensaje.

Preparado para GDPR

deleteUser() para la eliminación completa de datos a pedido.

Lucid×Teti AI

Lucid es el motor detrás de la protección cognitiva de Teti

Cada conversación en Teti AI es analizada por Lucid en segundo plano. Tu perfil cognitivo se adapta con el tiempo, y el comportamiento de la IA cambia en consecuencia — haciendo más preguntas cuando delegas, desafiándote más cuando prosperas y sugiriendo descansos cuando aparece la fatiga.

Lee Nuestro Compromiso ÉticoGitHub — TetiAI/lucid
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