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# Ontoref — Por qué los DAGs de ontoref son diferentes
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Referencia para posts, slides, presentaciones.
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Contexto: análisis de por qué DAGs son ubicuos pero nadie tiene la perspectiva de ontoref.
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## DAGs son ubicuos — y todos hacen lo mismo
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En CI/CD, compiladores, runbooks, Airflow, dbt, Bazel: el DAG es un **modelo de ejecución**.
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Las aristas significan "esto antes que aquello". El grafo describe *cómo se computa*,
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no *qué es lo que se computa*. Es ordenación topológica, no conocimiento.
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CI/CD: test → build → deploy
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Compiler: parse → typecheck → codegen → link
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Runbook: check_health → drain → restart → verify
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Todos inerts. El grafo no sabe qué es el proyecto. No tiene semántica sobre sus propias aristas.
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## Ontoref usa DAGs en dos modos distintos
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**DAG ontológico — aristas con tipo semántico:**
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Practice "ncl-schemas" --implements--> Principle "type-safety"
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Practice "ncl-schemas" --enforces--> Constraint "zero-runtime-deps"
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Practice "ncl-schemas" --enables--> Capability "agent-queryable-state"
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Practice "ncl-schemas" --tension--> Practice "adoption-friction"
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No es "esto antes que aquello". Es conocimiento — compromisos formales sobre qué ES
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el proyecto y cómo se relacionan sus conceptos. El equivalente sería un compilador
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que sabe por qué existe y qué trade-offs tomó.
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**DAG de reflexión — aristas con contrato ejecutable + restricción de actor:**
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step "validate-state" (actor: any) --> step "run-mode" (actor: developer)
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step "run-mode" (actor: developer) --> step "report" (actor: agent|developer)
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No es solo ejecución. El DAG es validado como contrato antes de ejecutarse,
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registra su propio progreso, y sabe quién puede hacer qué.
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## El gap que nadie ha cerrado
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Knowledge Graph world: semántica sobre el dominio del negocio
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Software tooling world: DAGs sobre la ejecución del software
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ontoref: semántica sobre el proyecto de software en sí mismo
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El mundo de knowledge graphs (W3C, RDF/OWL, Talisman) aplica semántica a dominios
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empresariales — productos, clientes, transacciones. Nunca al proyecto de software mismo.
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El mundo de herramientas de software (GitHub, Jira, CI/CD) trata el conocimiento del
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proyecto como documentos no tipados. Usa DAGs para ejecución, nunca para representación
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de conocimiento.
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## La pieza que lo hace no-trivial
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Los dos DAGs se hablan:
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- El DAG ontológico dice *qué es* el proyecto (prácticas, principios, constraints activos)
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- El DAG de reflexión *opera sobre ese estado* — detecta deriva, ejecuta modos, registra transiciones
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- Las migraciones propagan cambios del DAG ontológico a proyectos consumidores
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Sin esa conexión: ontología bonita que nadie mantiene (buenas intenciones)
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o runbooks sin semántica (ejecución ciega).
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## Por qué no había emergido antes
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Tres condicionantes que ahora se alinean:
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1. **Agentes AI** — que necesitan consumir conocimiento estructurado del proyecto,
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no texto libre. Antes no había consumidor que lo requiriera con urgencia.
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2. **NCL/Nickel** — contratos y tipos que permiten expresar ontología sin triplestore externo.
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RDF/OWL requería infraestructura pesada y expertise especializado.
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3. **La escala correcta** — Knowledge Graphs empresariales son proyectos de años.
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Ontoref opera a escala de repositorio, con adopción incremental y sin enforcement.
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## Para slides
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**Una línea:** Todos usan DAGs para HACER cosas. Ontoref usa DAGs para CONOCER cosas
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sobre el proyecto, Y para HACER cosas, Y hace que las dos capas se hablen.
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**Contraste:**
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| DAGs tradicionales | DAGs en ontoref |
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| Modelo de ejecución | Modelo de conocimiento + ejecución |
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| Aristas: "depende de" | Aristas: `implements`, `enforces`, `tension`, `enables` |
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| Inert respecto al proyecto | Semánticamente cargado con el estado del proyecto |
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| Evalúa y descarta | Evalúa, registra, propaga |
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| Grafo describe proceso externo | Grafo describe el proyecto mismo |
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