El artículo demuestra que los conceptos latentes pueden ser identificados en el aprendizaje no supervisado a través de la ortogonalidad funcional, una restricción de ortogonalidad sobre el Jacobiano del mapeo generativo. Esta condición permite la identificabilidad en modelos no lineales generales sin necesidad de independencia estadística ni supuestos causales, siempre que el dominio latente soporte todas las combinaciones de factores. Los experimentos con flujos normalizadores confirman la recuperación confiable de los factores verdaderos, ofreciendo una base viable para el aprendizaje de representaciones desentrelazadas.