El uso generalizado de la IA hoy en día ha provocado una necesidad urgente de enfoques y soluciones de IA compatibles con los humanos que puedan explicar su comportamiento y decisiones en términos comprensibles para los humanos, especialmente en dominios críticos, con el fin de garantizar la confiabilidad y respaldar la responsabilidad. El enfoque simbólico/lógico de la IA respalda esta necesidad porque tiene como objetivo reproducir los mecanismos de razonamiento humano. Aunque se ha llevado a cabo mucha investigación sobre estrategias de inferencia individuales, todavía falta un enfoque general para combinarlas. Este documento sostiene la necesidad de un nuevo enfoque general que fusiona todas las estrategias individuales, denominado Basado en un análisis de la investigación sobre inferencia automatizada en IA, selecciona un entorno adecuado para este enfoque, revisa los enfoques más prometedores propuestos para estrategias de inferencia individuales y propone una posible combinación de deducción, abducción, abstracción, inducción, argumentación, incertidumbre y analogía. También presenta el motor de inferencia GEAR (Motor General para el Razonamiento Automatizado), que se ha desarrollado para implementar esta visión.