# Extractions — Steal This Deck (Talisman, KGC 2026)

Source: Jessica Talisman, "Stop Betting, Start Building", Knowledge Graph Conference 2026.
Newsletter: Intentional Arrangement (Substack). Received: 9 May 2026.
Full deck: `Steal_This_Deck.pdf`

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## Framing / Intro hooks

**Para abrir cualquier presentación de ontoref:**

> *"AI is a knowledge tool. Not a data tool. That breaks every assumption underneath many AI strategies."*

Adaptado a ontoref: los agentes AI que trabajan sobre tu repositorio operan sobre correlación estadística si no hay infraestructura de conocimiento. Ontoref es esa infraestructura, pero para proyectos de software.

> *"Agentic AI is not a model upgrade away. It is a shared language, from which to act."*

Este cierre del deck es el mejor hook de intro para ontoref: un modelo más grande no sabe qué es tu proyecto, qué decisiones tomaste, ni en qué estado está. Eso requiere conocimiento estructurado, no un token window mayor.

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## Datos citable para el problema

Todos con fuente verificable — útiles en posts y slides sin necesitar justificación propia:

| Dato | Fuente |
|---|---|
| 89% de empresas reportan **cero impacto de productividad** de AI en 3 años | NBER, Feb 2026, n=5.937 execs |
| Developers experimentados fueron **19% más lentos** con herramientas AI | METR RCT, 2025 |
| Ganancia neta semanal del trabajador AI-promedio: **−14 minutos** | Foxit/Sapio, March 2026 |
| 1.7× más issues en PRs escritos por AI | CodeRabbit, 2025 |
| 46% del código en GitHub escrito por Copilot | Octoverse 2025 |

**El argumento que emerge:** *AI is not saving time. It is generating volume. Without a knowledge backbone, its only measurable output is noise.*

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## El argumento central — para slides y posts

**El stack de conocimiento (Talisman lo llama "knowledge infrastructure"):**

```
1. Controlled vocabularies  — términos con significado único y autoritativo
2. Taxonomies               — organización jerárquica
3. Thesauri                 — equivalencias, relaciones cruzadas
4. Ontologies               — compromisos formales: clases, propiedades, constraints
5. Knowledge graphs         — live, queryable, governable
```

> *"You cannot skip layers. You cannot start at five and reverse-engineer to one."*

**Ontoref implementa este stack para proyectos de software:**
- Schemas NCL → vocabularios controlados
- `.ontology/core.ncl` → nodos Practice/Concept con edges tipados
- DAG-formalized knowledge → el knowledge graph
- ADRs + migrations + `state.ncl` → governance

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## El argumento de precisión — para posts técnicos

> *"The accuracy gap is not closed by a bigger model. It is closed by a defined schema, an ontology, and a validated query."*

Con datos:
- **16% → 72%** en question-answering sobre SQL enterprise con ontology checks (Allemang & Sequeda, data.world AI Lab, 2024)
- **3.4×** GraphRAG vs vector RAG en 43 queries enterprise (Diffbot KG-LM Benchmark, 2023)
- Vector RAG colapsa a **0% past 5 entities per query**. KG-grounded retrieval sostiene.

> *"Defining your terms is the cheapest accuracy and cost lever in the LLM stack."*

Ontoref es exactamente esto: `ontoref describe` y el sistema Q&A (ADR-003) son el vocabulario controlado que reduce el espacio de alucinación cuando un agente trabaja sobre el proyecto.

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## El argumento de MCP — crítico para el posicionamiento técnico

> *"MCP and A2A are transport. Not semantics. They move bytes between endpoints. They do not establish shared meaning."*
>
> *"Two agents connected by MCP exchange text bytes. They do not truly share context."*

**Ontoref cierra este gap:** tiene superficie MCP (`ontoref-daemon/src/mcp/`) encima de una capa ontológica. El protocolo mueve bytes; ontoref provee el significado que hace que esos bytes sean conocimiento, no texto.

Esto es diferenciación directa respecto a "simplemente exponer tu repo por MCP".

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## El argumento cultural — para posts de opinión

> *"The industry is optimized to ship solutions, not to own problems."*

| Celebrado | Huérfano |
|---|---|
| Launching new platforms | Maintaining existing platforms |
| AI-generated content | Taxonomy work |
| Ontologies built on the fly | Domain expertise |

> *"Knowledge work IS the maintenance. Yet it keeps getting cut."*

Ontoref formaliza exactamente lo que siempre se corta: las decisiones arquitectónicas (ADRs), el estado del proyecto (`state.ncl`), la memoria operacional (`.coder/`). Lo hace queryable y machine-readable para que no dependa de que alguien lo recuerde.

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## El close — para cualquier formato

> *"The organizations that close the perception/reality gap first won't be the ones with the best models. They'll be the ones who finally did the work."*

Adaptado: los proyectos donde los agentes AI trabajan mejor no son los que tienen el modelo más grande. Son los que tienen conocimiento estructurado sobre sí mismos.

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## Atribución

Jessica Talisman, MLS — Semantic Engineer, Information Architect, Knowledge Infrastructure Strategist.
Newsletter: *Intentional Arrangement* (Substack).
Talk: "Stop Betting, Start Building", Knowledge Graph Conference 2026, Technology Track, May 6, 2026.

Al usar cualquiera de estos puntos en público, citar la fuente — es un argumento de autoridad que refuerza, no debilita, la posición de ontoref.