verificador-de-ontolog-as-normalizadas

name: Verificador de Ontologías Normalizadas para Cumplimiento Regulatorio description: Skill para analizar documentos normativos/regulatorios, buscar ontologías de compliance en internet y seleccionar la que mejor aplica

🔍 Skill: Análisis y Selección de Ontologías para Cumplimiento Normativo

[!IMPORTANT] Este skill permite analizar un documento regulatorio o normativo, consultar fuentes en internet y recomendar la ontología normalizada más apropiada para estructurar rúbricas de cumplimiento.

Flujo de Trabajo Automatizado

flowchart TD
    A[📄 Documento Normativo] --> B[Análisis de Contenido]
    B --> C{Tipo de Regulación}
    C -->|Legal / Contractual| D[Buscar FIBO / LegalRuleML]
    C -->|Gestión de Riesgos| E[Buscar COSO / ISO 31000]
    C -->|Compliance General| F[Buscar ISO 37301 / UCO]
    C -->|Sector Específico| G[Buscar Ontologías Sectoriales]
    D --> H[🌐 Consulta Internet]
    E --> H
    F --> H
    G --> H
    H --> I[Comparar Especificaciones]
    I --> J[📊 Matriz de Puntuación]
    J --> K[✅ Ontología Recomendada]

Paso 1: Análisis del Documento Normativo

Cuando el usuario proporcione un documento normativo, seguir estos pasos:

1.1 Extraer Características del Documento

# Características a identificar en el documento
caracteristicas = {
    "tipo_documento": "",        # ley, reglamento, resolución, norma técnica, política
    "ambito": "",                # legal, operacional, técnico, financiero, ambiental
    "sector": "",                # financiero, salud, industrial, gubernamental, TI
    "audiencia": [],             # auditores, directivos, operadores, reguladores
    "proposito": "",             # regular, fiscalizar, certificar, controlar, mitigar
    "estructura": "",            # jerárquica, por artículos, por requisitos, modular
    "nivel_criticidad": "",      # operacional, técnico-regulatorio, alta_criticidad
    "tiene_sanciones": False,
    "requiere_evidencia": False,
    "es_certificable": False,
    "marco_referencia": ""       # ISO, COSO, Basel, NIST, sector-específico
}

1.2 Palabras Clave de Clasificación

Paso 2: Búsqueda en Internet

2.1 Fuentes Oficiales a Consultar

Usar la herramienta search_web para buscar especificaciones actualizadas:

2.2 Consultas Recomendadas

# Búsquedas sugeridas según el tipo de documento:

# Para documentos legales/regulatorios:
search_web("LegalRuleML ontology regulatory compliance rules representation")
search_web("LKIF core legal ontology normative reasoning")

# Para gestión de riesgos:
search_web("COSO ERM ontology risk control framework")
search_web("ISO 31000 risk management ontology")

# Para compliance general:
search_web("ISO 37301 compliance management system ontology")
search_web("unified compliance ontology framework")

# Para sector financiero:
search_web("FIBO financial industry ontology regulatory compliance")
search_web("Semantic Compliance regulatory reporting ontology")

2.3 Verificar Compatibilidad

Buscar información sobre:

• Formalización en OWL/RDF del estándar
• Compatibilidad con sistemas GRC existentes
• Herramientas de validación de cumplimiento disponibles
• Casos de uso en auditorías similares

Paso 3: Matriz de Evaluación y Puntuación

3.1 Criterios de Evaluación

3.2 Algoritmo de Decisión

def calcular_ontologia_optima(documento: dict) -> tuple[str, float]:
    """
    Calcula la ontología más apropiada basándose en las características
    del documento normativo/regulatorio.
    
    Args:
        documento: Dict con características extraídas del documento
        
    Returns:
        Tuple con (nombre_ontologia, puntuacion)
    """
    pesos = {
        "obligaciones": 0.25,
        "evidencia": 0.20,
        "interoperabilidad": 0.15,
        "riesgos": 0.15,
        "simplicidad": 0.10,
        "sanciones": 0.15
    }
    
    puntuaciones = {
        "LegalRuleML": {
            "obligaciones": 5,
            "evidencia": 4,
            "interoperabilidad": 5,
            "riesgos": 3,
            "simplicidad": 2,
            "sanciones": 5 if documento.get("tiene_sanciones") else 3
        },
        "COSO_ISO31000": {
            "obligaciones": 3,
            "evidencia": 5 if documento.get("requiere_evidencia") else 3,
            "interoperabilidad": 2,
            "riesgos": 5,
            "simplicidad": 4,
            "sanciones": 3
        },
        "FIBO": {
            "obligaciones": 4,
            "evidencia": 3,
            "interoperabilidad": 5,
            "riesgos": 4,
            "simplicidad": 2,
            "sanciones": 4 if documento.get("sector") == "financiero" else 2
        },
        "ISO_37301": {
            "obligaciones": 4,
            "evidencia": 5,
            "interoperabilidad": 3,
            "riesgos": 4,
            "simplicidad": 4,
            "sanciones": 4 if documento.get("es_certificable") else 3
        },
        "Dublin_Core": {
            "obligaciones": 2,
            "evidencia": 2,
            "interoperabilidad": 5,
            "riesgos": 2,
            "simplicidad": 5,
            "sanciones": 1
        }
    }
    
    resultados = {}
    for ontologia, scores in puntuaciones.items():
        total = sum(scores[k] * pesos[k] for k in pesos)
        resultados[ontologia] = round(total, 2)
    
    mejor = max(resultados, key=resultados.get)
    return mejor, resultados[mejor]

Paso 4: Generar Recomendación

4.1 Formato de Salida

## 📋 Análisis de Ontología para: [Nombre del Documento Normativo]

### Características Detectadas
- **Tipo**: [tipo_documento]
- **Sector**: [sector]
- **Nivel de Criticidad**: [nivel_criticidad]
- **Requiere evidencia trazable**: [Sí/No]
- **Incluye sanciones**: [Sí/No]

### 🌐 Fuentes Consultadas
1. [Fuente 1](url)
2. [Fuente 2](url)

### 📊 Puntuaciones
| Ontología | Puntuación | Razón |
|-----------|------------|-------|
| LegalRuleML | X.XX | ... |
| ISO 37301 | X.XX | ... |

### ✅ Recomendación Final
**Ontología recomendada**: [Nombre]
**Puntuación**: X.XX/5.00
**Justificación**: [Explicación detallada]

Instrucciones de Ejecución

Para el Agente AI:

1. Recibir documento: Obtener el documento normativo/regulatorio del usuario
2. Analizar contenido: Extraer características usando el esquema definido
3. Buscar en internet: Usar search_web para consultar fuentes actualizadas
4. Leer especificaciones: Usar read_url_content para obtener detalles técnicos
5. Calcular puntuaciones: Aplicar la matriz de evaluación
6. Generar reporte: Presentar la recomendación con justificación

Ejemplo de Ejecución:

Usuario: "Analiza este reglamento de seguridad industrial y recomienda la mejor ontología"

Agente:
1. Lee el documento proporcionado
2. Identifica: tipo=reglamento, sector=industrial, tiene_sanciones=True
3. Ejecuta: search_web("LegalRuleML regulatory compliance industrial safety")
4. Ejecuta: search_web("ISO 37301 compliance management system industrial")
5. Compara especificaciones actuales
6. Calcula: LegalRuleML=4.15, ISO_37301=4.05, COSO=3.60, FIBO=2.85
7. Recomienda: LegalRuleML con justificación detallada

Ontologías Soportadas

1. LegalRuleML (OASIS Standard)

Mejor para: Normativas con obligaciones, prohibiciones, sanciones y razonamiento lógico.

2. COSO ERM / ISO 31000

Mejor para: Gestión de riesgos, controles internos, auditorías de procesos.

[!NOTE] COSO es un marco conceptual, no una ontología formal en OWL. Se usa como referencia semántica para estructurar la evaluación de controles.

3. FIBO (Financial Industry Business Ontology)

Mejor para: Regulación financiera (Basel, SOX, MiFID), contratos, instrumentos financieros.

4. ISO 37301 (Compliance Management Systems)

Mejor para: Sistemas de gestión de cumplimiento certificables, políticas internas.

5. Dublin Core (DC)

Mejor para: Metadatos básicos de catalogación de documentos normativos.

[!TIP] Dublin Core es complementario a las ontologías de compliance. Se usa para catalogar y descubrir documentos, no para modelar obligaciones.

Selección Rápida por Tipo de Documento

Relación con el Sistema RubricAI

Este skill se integra con el sistema de generación de rúbricas de cumplimiento normativo:

1. Ontólogo Agent → Usa la ontología seleccionada para extraer entidades (requisitos, obligaciones, sanciones) y relaciones (REQUIERE, REGULA, DEFINE)
2. Rubricador Agent → Genera la rúbrica con criterios alineados a la estructura de la ontología
3. Evaluador Agent → Evalúa documentos contrastándolos con la rúbrica y el contexto normativo en Qdrant
4. Corrector Agent → Sugiere correcciones para alinear el texto con la normativa de referencia

Niveles de Exigencia del Sistema

📐 Directrices para Diseño de Rúbricas con Criterios Medibles

[!IMPORTANT] Toda rúbrica de cumplimiento debe evitar criterios vagos y asegurar que cada área sea verificable mediante evidencia observable.

Principio Fundamental: EVIDENCIA + INDICADOR

Términos a Evitar vs. Alternativas

Requisitos Mínimos Estándar

Toda rúbrica generada debe incluir una sección de REQUISITOS MÍNIMOS PARA APROBACIÓN con:

1. Evidencia documental: Registros, reportes y documentación trazable
2. Umbrales cuantificables: Porcentajes, plazos, cantidades mínimas
3. Referencias normativas: Artículos o secciones específicas de la norma base
4. Criterios de no conformidad: Condiciones explícitas de incumplimiento

Ejemplo de Criterio Bien Formulado

### Criterio: Gestión de No Conformidades

**EVIDENCIA Observable:**
- Registro de no conformidades con fecha, descripción y responsable
- Plan de acción correctiva documentado para cada no conformidad
- Evidencia de cierre (firma del auditor + fecha de verificación)

**INDICADOR de Cumplimiento:**
- 100% de no conformidades registradas en < 48 horas
- Plan de acción emitido en < 5 días hábiles
- Cierre verificado en < 30 días calendario

**NOTA:** Este criterio evalúa la gestión documental del proceso,
NO la calidad técnica de la solución implementada.

Referencias

• LegalRuleML (OASIS)
• FIBO (EDM Council)
• COSO Framework
• ISO 37301:2021
• ISO 31000:2018
• NIST Cybersecurity Framework
• Dublin Core Metadata
• Semantic Compliance (FinRegOnt)

[!TIP] Para documentos normativos con obligaciones y sanciones explícitas, LegalRuleML es generalmente la mejor opción. Para sistemas de gestión de cumplimiento certificables, ISO 37301 es la referencia más adecuada. Ambas pueden combinarse para una cobertura completa.