Hace poco publiqué una entrada en la que trataba de un sesgo bien documentado: aferrarse a sistemas existentes porque el esfuerzo pasado pesa más de lo que debería en la toma de decisión. La falacia del coste hundido aplicada a modelos de aprendizaje automático en producción produce inercia técnica, deuda acumulada, y decisiones de mantenimiento que se justifican con argumentos … [Leer más...] acerca de Síndrome del objeto brillante en ciencia de datos: el error simétrico a los costes hundidos
Opinión
La sección de opinión es la más personal y subjetiva del blog. Aquella en la se publican las opiniones, reflexiones, recomendaciones, análisis de datos o modelos. Por lo que el contenido siempre está sujeto a la interpretación de los autores.
Costes hundidos en ciencia de datos: cuándo mantener un modelo y cuándo migrar
Imagina la situación. Tu equipo lleva tres años con un modelo en producción. No es el estado del arte, pero funciona: predice razonablemente bien, el pipeline de datos está estabilizado, el sistema de monitorización detecta la mayoría de las derivas, y todo el mundo sabe cómo tocarlo sin romper nada. Es el tipo de sistema que genera confianza silenciosa — nadie habla de él … [Leer más...] acerca de Costes hundidos en ciencia de datos: cuándo mantener un modelo y cuándo migrar
El mayor riesgo de la inteligencia artificial conversacional: cuando la IA confirma lo que ya pensabas – Conversar con una inteligencia artificial – Parte III
Cerramos esta serie sobre inteligencia artificial y chatbots abordando su implicación más sutil —y probablemente más importante—: su capacidad para reforzar lo que ya pensamos.Si en los artículos anteriores analizamos por qué los chatbots tienden a resultar agradables y en qué se diferencian de los algoritmos de las redes sociales, en esta última parte nos centramos en un … [Leer más...] acerca de El mayor riesgo de la inteligencia artificial conversacional: cuando la IA confirma lo que ya pensabas – Conversar con una inteligencia artificial – Parte III
Chatbots vs redes sociales: la diferencia clave entre la inteligencia artificial y los algoritmos de recomendación – Conversar con una inteligencia artificial – Parte II
Seguimos con esta serie sobre inteligencia artificial y chatbots en la que exploramos cómo funcionan realmente y qué riesgos implican. En este segundo artículo analizamos en profundidad las diferencias entre los chatbots de IA y las redes sociales, comparando sus algoritmos, sus objetivos y el impacto que tienen en la forma en la que consumimos información.La serie completa … [Leer más...] acerca de Chatbots vs redes sociales: la diferencia clave entre la inteligencia artificial y los algoritmos de recomendación – Conversar con una inteligencia artificial – Parte II
Por qué los chatbots de inteligencia artificial parecen estar siempre de acuerdo contigo – Conversar con una inteligencia artificial – Parte I
Hoy iniciamos una serie de tres entradas en la que vamos a analizar los peligros de conversar con una inteligencia artificial. Las entradas de esta serie son:Hasta la aparición de los chatbots basados en modelos grandes de lenguaje imaginábamos que hablar con una inteligencia artificial sería algo parecido a discutir con un ser superior frío y lógico. Un sistema que … [Leer más...] acerca de Por qué los chatbots de inteligencia artificial parecen estar siempre de acuerdo contigo – Conversar con una inteligencia artificial – Parte I
Probabilidades y tests: por qué un resultado positivo no significa lo que crees
Hoy en día es habitual someterse a múltiples pruebas o tests y, por tanto, recibir con frecuencia una confirmación como esta: «Tu test ha dado positivo». En ese momento, da igual el tipo de prueba: la detección de un contaminante, un sensor de seguridad o una prueba médica rutinaria. Nuestra atención se fija inmediatamente en esa palabra: positivo.Y entonces la mente … [Leer más...] acerca de Probabilidades y tests: por qué un resultado positivo no significa lo que crees
Qué es la variabilidad estadística y cómo evitar errores al analizar datos
La variabilidad es uno de los conceptos más importantes —y a la vez menos comprendidos— de la estadística. Es la idea de que prácticamente todo cambia, y que esos cambios no representan errores ni anomalías: forman parte natural del funcionamiento del mundo. Entender esto es esencial para interpretar correctamente cualquier dato o estudio, desde el clima hasta la economía, … [Leer más...] acerca de Qué es la variabilidad estadística y cómo evitar errores al analizar datos
Riesgo relativo vs riesgo absoluto: la trampa de los titulares alarmistas
Muchos titulares sobre salud y ciencia utilizan cifras impactantes para captar la atención de los lectores. Frases como «El riesgo de X aumenta un 200%» pueden sonar alarmantes, pero casi nunca explican lo fundamental: un aumento relativo del riesgo no significa nada por sí mismo si no conocemos el riesgo absoluto del que partimos. Si el riesgo inicial es insignificante, aunque … [Leer más...] acerca de Riesgo relativo vs riesgo absoluto: la trampa de los titulares alarmistas
¿Qué significa realmente un porcentaje? Por qué no es lo mismo subir un 20% que bajar un 20%
Los porcentajes están por todas partes: descuentos, inversiones, noticias económicas, encuestas, salarios, estadísticas de salud o conversaciones cotidianas. Son tan frecuentes que parece que su interpretación es sencilla e intuitiva. Pero no lo es tanto. Los porcentajes pueden resultar engañosos cuando no se entienden bien o cuando se usan de forma imprecisa —a veces incluso … [Leer más...] acerca de ¿Qué significa realmente un porcentaje? Por qué no es lo mismo subir un 20% que bajar un 20%
Efecto arrastre y sesgo de confirmación: cómo nuestra mente distorsiona los números
Las matemáticas son objetivas, eso no se discute. Por eso, cuando hablamos de estadística, datos, porcentajes o probabilidades solemos pensar que la parte difícil consiste simplemente en realizar los cálculos de forma correcta. Sin embargo, uno de los mayores desafíos no está en los números, sino en la manera en la que nuestra mente los interpreta. Los seres humanos no somos … [Leer más...] acerca de Efecto arrastre y sesgo de confirmación: cómo nuestra mente distorsiona los números
Los 7 mitos sobre la Lotería de Navidad (y qué dicen los datos)
Como cada mes de diciembre en España, millones de personas compran décimos de la Lotería de Navidad con la esperanza de que la suerte les sonría, por presión social o simplemente por FOMO (“miedo a perderse algo”) y ser los únicos de la oficina a los que no les toca. El sorteo de la Lotería de Navidad es el más importante del año —representa alrededor del 30 % de los ingresos … [Leer más...] acerca de Los 7 mitos sobre la Lotería de Navidad (y qué dicen los datos)
Poka-Yoke para Ciencia de Datos: Cómo prevenir errores antes de que ocurran
En ciencia de datos, muchos errores no se ven hasta que es demasiado tarde: modelos que predicen absurdos, notebooks que se rompen por una entrada inesperada, APIs que fallan en producción por un simple None. ¿Y si te dijera que hay una filosofía japonesa, nacida en las fábricas de Toyota, pensada justamente para prevenir errores antes de que ocurran?Esa filosofía se llama … [Leer más...] acerca de Poka-Yoke para Ciencia de Datos: Cómo prevenir errores antes de que ocurran