English Abstract: This document serves as the foundational conceptual manifesto and technical justification for the adoption of the Global Sigma Public Standard. Rather than presenting the operational clauses of the standard itself, this text reveals the profound socio-technical and systemic risks that necessitate its implementation within high-risk sectors (categorized under T3-High Risk and T4-Critical levels). Through a rigorous Eleven-Capital framework analyzed under a synchronous Dual Perspective (system operator vs. decision recipient) , this paper exposes how algorithmic failures in critical environments trigger a multidimensional degradation of value that extends far beyond traditional economic or software-centric parameters. It articulates the urgent need for a verifiable standard by bringing to light three major blind spots in contemporary AI governance : Natural Capital (the irreversible ecological costs of blind algorithmic optimization) , Intellectual Capital (the generational atrophy of professional human judgment and differential criteria) , and Manufactured Capital (the direct physical consequences of software failures in critical infrastructure). Ultimately, this document demonstrates that a forensic, immutable auditing standard is not a restrictive barrier, but an essential infrastructure required to restore accountability, protect human dignity, and provide a legal and technical "Defense-in-Depth" for professionals and institutions in the age of automated decisions. Español Resumen: Este documento constituye el manifiesto conceptual fundacional y la justificación técnica indispensable para la adopción del Global Sigma Public Standard. Lejos de presentar las cláusulas operativas del estándar en sí, este texto revela los profundos riesgos sociotécnicos y sistémicos que hacen urgente su implementación en sectores de alto riesgo (categorizados bajo los niveles T3-Alto Riesgo y T4-Crítico). A través de un riguroso marco de Once Capitales analizados bajo una Perspectiva Dual sincrónica (operador del sistema vs. receptor de la decisión) , el manuscrito expone cómo los fallos algorítmicos en entornos críticos desencadenan una degradación multidimensional del valor que supera por completo los parámetros económicos o de software tradicionales. El texto articula la necesidad de un estándar de certificación al visibilizar tres grandes puntos ciegos de la gobernanza contemporánea de la IA : el Capital Natural (los costes ecológicos irreversibles de la optimización algorítmica ciega) , el Capital Intelectual (la atrofia cognitiva generacional del criterio profesional humano) , y el Capital Manufacturado (las consecuencias físicas directas de los fallos de software en infraestructuras críticas). En última instancia, este documento demuestra que un estándar de auditoría forense e inmutable no es una barrera restrictiva, sino una infraestructura de responsabilidad esencial para restituir el accountability, proteger la dignidad humana y proveer una "Defensa en Profundidad" legal y técnica para los profesionales e instituciones en la era de las decisiones automatizadas. Keywords / Palabras Clave AI Governance, High-Risk AI, Algorithmic Risk Manifesto, Multi-Capital Framework, Dual Perspective, Natural Capital, Intellectual Atrophy, Critical Infrastructure, Regulatory Justification, Socio-Technical Risk, Gobernanza de IA, IA de Alto Riesgo, Manifiesto de Riesgo Algorítmico, Marco Multicapital, Perspectiva Dual, Capital Natural, Atrofia Intelectual, Infraestructura Crítica, Justificación Regulatoria, Riesgo Sociotécnico, LUNA Research. Digital Repository & Open Access License / Repositorio Digital y Licencia GitHub Repository: https://github.com/lunalfaro/global-sigma-standard License / Licencia: Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
Paula Melissa Alfaro-Montero (Fri,) studied this question.