B6. ARGOS como sistema de inteligencia competitiva y alerta estratégica
Abstract
Nota de versión: este artículo es un documento fechado. Describe el ecosistema ODISEO tal como estaba constituido al 17 de mayo de 2026 y se publica sin reescritura posterior. Para el estado posterior, véanse el Paper 0-II (10.5281/zenodo.21997492), B20 — TELOS (10.5281/zenodo.21997650), B21 — ODOS (10.5281/zenodo.21998634) y el artículo comprehensivo, versión 3. Reserva de parámetros: Los cortes de brecha competitiva y los horizontes de urgencia de señal se reservan por política comercial; el Índice de Ventaja Competitiva se publica en forma simbólica. Declaración de uso de inteligencia artificial: este trabajo se elaboró con asistencia de herramientas de IA generativa en la formalización y la redacción; la concepción, la dirección teórica, la verificación y la responsabilidad del contenido corresponden íntegramente al autor. Conforme a la práctica editorial vigente, las herramientas de IA no figuran como autoras. Este artículo modela ARGOS como el sistema de inteligencia competitiva del ecosistema ODISEO. Su función es convertir el entorno competitivo del cliente en un campo observable, comparable y accionable. ARGOS no sustituye la estrategia, sino que produce la evidencia estructurada que permite diseñarla: escanea macroentorno, perfila competidores, ubica la posición relativa del cliente, detecta señales tempranas y sintetiza recomendaciones ejecutivas. La tesis central es que ARGOS puede formalizarse como un operador de observación estratégica: donde `E` es el entorno, `C` el conjunto de competidores, `P` la posición del cliente, `F` las fuentes disponibles y `S` las señales observadas. La salida incluye radar de entorno, perfiles competitivos, posicionamiento, alertas e inteligencia estratégica. ARGOS opera bajo una restricción ética fuerte: solo usa información pública, consentida o legítimamente disponible, con fuente y fecha declaradas.
Fields of Study & Subjects
Competitive and Knowledge Intelligence
Business
Innovation
and Economy
Education
Mathematics Research
Publication details
- Journal / source
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Publication date
- 17 May 2026
- Language
- ES
- Document type
- Preprint