El sistema transforma reglas de dominio y datos organizacionales en estructuras lógicas formales que permiten razonamiento deductivo con garantías matemáticas.

El sistema define las reglas lógicas del dominio mediante ontologías OWL DL: qué clases de entidades existen, qué propiedades tienen, qué restricciones deben cumplirse. La ontología actúa como sistema axiomático que gobierna el razonamiento.

Las ontologías no son esquemas de datos: son sistemas lógicos formales con semántica precisa. Cada declaración ontológica establece axiomas que el razonador aplicará durante la inferencia. Las restricciones ontológicas actúan como leyes que ninguna conclusión puede violar.

Los datos organizacionales se representan como grafos RDF donde cada entidad, propiedad y relación respeta las restricciones ontológicas. El grafo no solo almacena información: captura su semántica formal.

Cada triple del grafo constituye una proposición lógica que participa en el razonamiento. Los nodos representan individuos del dominio, las aristas representan relaciones tipadas entre ellos. La estructura del grafo refleja la estructura lógica del conocimiento, no simplemente su organización documental.

Motores de inferencia lógica aplican algoritmos tableaux sobre ontologías y datos, derivando conocimiento implícito mediante reglas formales: clasificación taxonómica, propagación de propiedades transitivas, detección de inconsistencias.

El proceso no aplica heurísticas ni aproximaciones estadísticas: ejecuta demostraciones lógicas con garantías formales de corrección. Si el razonador concluye que una proposición es verdadera, existe una prueba formal de que se deriva necesariamente de los axiomas y los datos. No son conjeturas: son teoremas.

Cada conclusión viene con su justificación completa: qué axiomas se aplicaron, qué hechos se consultaron, qué reglas de inferencia se ejecutaron. El razonamiento es transparente e inspeccionable.

La explicabilidad no es añadida: es intrínseca al proceso deductivo. Para cualquier conclusión, el sistema puede generar la cadena completa de razonamiento que la justifica, desde los axiomas ontológicos hasta los hechos específicos del grafo. Esta trazabilidad permite auditoría completa de cualquier decisión derivada del razonamiento.

El razonador detecta automáticamente contradicciones lógicas, violaciones de restricciones ontológicas e inconsistencias en los datos. Resulta imposible afirmar simultáneamente hechos contradictorios sin que el sistema lo identifique.

Las inconsistencias se detectan formalmente, no mediante scoring probabilístico. Si los datos violan alguna restricción ontológica, el razonador identifica exactamente qué axioma se ha violado y qué hechos específicos generan la contradicción. Esta capacidad resulta crucial para mantener integridad en sistemas donde la corrección lógica es requisito operativo.

Cuando se añade información nueva, el sistema recalcula solo las inferencias afectadas por el cambio. El razonamiento evoluciona con el conocimiento sin necesidad de reentrenamiento global.

Añadir un dato no implica reconstruir el modelo: solo derivar sus consecuencias lógicas. El razonador identifica qué conclusiones previas pueden verse afectadas por el nuevo hecho y recalcula únicamente esa porción del espacio de inferencias. Este enfoque incremental permite sistemas que mantienen consistencia lógica en tiempo real mientras los datos evolucionan.