IA – The Bayesian Fox

Machine Learning vs. superforecasters: quién gana depende de la pregunta

junio 2, 2026junio 3, 2026 thebayesianfoxDeja un comentario

Como ya vimos en el post sobre el mapa de métodos de previsión, no todas las predicciones pertenecen a la misma familia. El método adecuado depende mucho del tipo de problema que queremos anticipar: no es lo mismo prever una serie mensual de ventas, estimar el gasto de personal de una organización o asignar una probabilidad a un acontecimiento político.

Por eso resulta útil una distinción propuesta recientemente en el debate sobre ForecastBench: la diferencia entre dataset questions y market questions. Dicho de forma sencilla: hay preguntas que se parecen mucho a un problema de datos y otras que se parecen más a un problema de juicio.

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AlphaFold: la inteligencia artificial que predijo la forma de la vida

mayo 12, 2026mayo 12, 2026 thebayesianfoxDeja un comentario

La vida funciona gracias a moléculas diminutas que no vemos, pero que trabajan constantemente dentro de las células. Algunas transportan sustancias, otras aceleran reacciones químicas, otras envían señales y otras ayudan a construir tejidos. Entre todas ellas, las proteínas ocupan un lugar central.

Una proteína es una molécula formada por una cadena de piezas más pequeñas llamadas aminoácidos. Podemos imaginar los aminoácidos como las letras de un alfabeto químico. Al combinarse en distinto orden, forman cadenas diferentes. Pero en biología no basta con conocer la secuencia de esas “letras”. Lo decisivo es la forma que adopta la cadena cuando se pliega en el espacio.

Esa forma tridimensional determina qué puede hacer una proteína. Si encaja con otras moléculas, si participa en una reacción, si transporta una sustancia o si está relacionada con una enfermedad depende, en gran parte, de su estructura. Por eso, durante décadas, una de las grandes preguntas de la biología fue: si conocemos la secuencia de aminoácidos de una proteína, ¿podemos predecir su forma?

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Pensar antes de predecir: una guía práctica con el AI canvas

abril 28, 2026abril 28, 2026 thebayesianfoxDeja un comentario

Cuando se habla de inteligencia artificial, muchas veces se empieza por el modelo. Pero antes de elegir una técnica conviene hacerse una pregunta más importante: qué decisión queremos mejorar.

Para eso resulta útil el AI canvas, una herramienta explicada en el libro Máquinas predictivas. Su función es muy simple: ayudar a ordenar un caso de uso de IA antes de construirlo. En lugar de quedarse en una idea vaga como “aquí podríamos usar IA”, obliga a concretar qué queremos predecir, para qué serviría esa predicción, qué datos harían falta y cómo sabríamos si el sistema funciona bien.

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Historia de la regresión: de la regla de tres al machine learning

marzo 17, 2026marzo 12, 2026 thebayesianfoxDeja un comentario

Cuando hoy escuchamos palabras como machine learning o inteligencia artificial, es fácil imaginar algoritmos sofisticados trabajando sobre enormes bases de datos. Sin embargo, la idea fundamental detrás de muchos de estos modelos es mucho más antigua. En el fondo, todos intentan responder una pregunta sencilla: si una variable cambia, cómo cambia otra.

Responder a esa pregunta con números ha sido una preocupación constante durante siglos. Mucho antes de que existiera la estadística formal, científicos, comerciantes y astrónomos ya intentaban encontrar patrones que permitieran anticipar resultados.

La regresión moderna es el resultado de ese largo esfuerzo intelectual. Su historia no es una ruptura tecnológica reciente, sino una evolución gradual de ideas que comienzan con cálculos muy simples y terminan en los algoritmos de aprendizaje automático actuales.

1. Cuando predecir era hacer cuentas

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De la pregunta a la predicción: cómo se construye un modelo cuantitativo

marzo 10, 2026abril 29, 2026 thebayesianfoxDeja un comentario

Cuando se habla de inteligencia artificial o aprendizaje automático, muchas veces se piensa inmediatamente en algoritmos complejos. Sin embargo, en la práctica los modelos son solo una pequeña parte del trabajo.

La predicción cuantitativa no consiste simplemente en “aplicar un algoritmo”. Consiste en recorrer un proceso estructurado que transforma datos en conocimiento útil para tomar decisiones.

Ese proceso es lo que en ciencia de datos se conoce como el ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning.

Aunque los modelos puedan ser muy diferentes —desde una simple regresión hasta sistemas avanzados de deep learning—, casi todos los proyectos siguen una lógica muy similar.

En términos generales, este recorrido puede resumirse en seis etapas:

Definir el objetivo
Adquirir los datos
Explorar la información
Preparar el dataset
Construir el modelo
Desplegar y monitorizar

En este post veremos brevemente qué ocurre en cada una de estas fases. En futuras publicaciones iré mostrando proyectos reales que siguen exactamente esta misma estructura. Estos nos servirán de ejemplo de los modelos de predicción cuantitativa más utilizados

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Reseña del libro «Máquinas Predictivas: La economía simple de la Inteligencia Artificial»

enero 20, 2026abril 28, 2026 thebayesianfoxDeja un comentario

Introducción

Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence, publicado en 2018 por Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb, parte de una idea tan simple como potente: el principal impacto de la inteligencia artificial no es que las máquinas “piensen”, sino que reducen drásticamente el coste de la predicción. Y dado que toda decisión incorpora algún tipo de predicción, este abaratamiento tiene consecuencias económicas de gran alcance.

El libro se publicó cuatro años antes del lanzamiento de ChatGPT, anticipándose al auge masivo de la IA generativa y al debate actual sobre su impacto. En un momento en el que la IA aún se percibía como una tecnología especializada, los autores ya señalaban que el verdadero cambio no vendría de aplicaciones llamativas, sino de la incorporación silenciosa de la predicción barata en millones de decisiones cotidianas.

Desde una perspectiva económica y pragmática, la IA se presenta como una continuación de avances previos —como las hojas de cálculo o los sistemas de optimización— que transformaron la toma de decisiones al reducir costes. La diferencia ahora es la escala: pequeñas mejoras en precisión, aplicadas de forma sistemática, generan un valor enorme.

A lo largo del libro, esta tesis se desarrolla en tres grandes bloques: qué es la predicción desde el punto de vista económico, cómo su abaratamiento transforma decisiones y organizaciones, y qué implicaciones estratégicas se derivan de un mundo donde predecir es cada vez más barato, pero el juicio humano sigue siendo escaso y valioso.

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