Categoría: Predicción

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

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.

Seguir leyendo «Pensar antes de predecir: una guía práctica con el AI canvas»

AlphaGo: ¿predicción… o pensamiento divino?

thebayesianfoxDeja un comentario

En 2016 ocurrió algo que, durante décadas, muchos expertos consideraban improbable: una máquina fue capaz de derrotar a uno de los mejores jugadores del mundo en un juego que simbolizaba la intuición humana.

El sistema era AlphaGo, desarrollado por DeepMind, y su oponente era el campeón surcoreano Lee Sedol.

A primera vista, podría parecer simplemente otro avance tecnológico. Pero lo que ocurrió en aquellas partidas fue algo más profundo: por primera vez, una máquina no solo competía con un humano en un terreno complejo, sino que lo hacía de una forma que desafiaba nuestra propia manera de pensar.

Seguir leyendo «AlphaGo: ¿predicción… o pensamiento divino?»

Tres predicciones para 2026 (revisión primer trimestre)

thebayesianfoxDeja un comentario

A comienzos de año planteé tres predicciones para 2026 siguiendo un enfoque explícitamente probabilístico: no tanto para acertar una cifra concreta, sino para dejar claro el razonamiento detrás de cada escenario. Como se prometió entonces, el objetivo no era solo predecir, sino también revisar.

Tras el cierre del primer trimestre, ya disponemos de nueva información relevante —tanto en el ámbito macroeconómico como en el mercado inmobiliario y en el contexto político— que justifica actualizar esas previsiones. En las siguientes secciones reviso cada una de las tres predicciones iniciales, ajustando la tasa base, los motores y los frenos para reflejar mejor el estado actual del mundo.

Seguir leyendo «Tres predicciones para 2026 (revisión primer trimestre)»

TBF crece: de la explicación a la construcción

thebayesianfoxDeja un comentario

En las últimas semanas he seguido dando forma a la estructura del blog. No tanto por añadir contenido nuevo, sino por ordenar mejor las piezas que ya forman parte del proyecto.

Si hasta ahora había una separación clara entre divulgación y predicción, a partir de ahora se añade un tercer elemento: la contrucción de modelos de predicción cuantitativa.

Una nueva página de Proyectos

He creado una página específica donde se recopilan los proyectos que voy desarrollando y publicando en GitHub.

Seguir leyendo «TBF crece: de la explicación a la construcción»

Del absentismo a la contratación temporal: un proyecto de regresión lineal simple paso a paso

thebayesianfoxDeja un comentario

A menudo se habla de predicción cuantitativa como si fuera un terreno reservado a modelos complejos, librerías sofisticadas y sistemas difíciles de explicar. Pero no siempre hace falta empezar por ahí. De hecho, muchas veces creo que ocurre lo contrario: para entender bien qué significa predecir con datos, conviene empezar por un modelo pequeño, transparente y fácil de interpretar.

Por eso he querido compartir en GitHub un proyecto completo construido alrededor de una pregunta muy concreta: cómo estimar cuántos días de contratos temporales de cobertura pueden generarse cuando aumenta el absentismo laboral por incapacidad temporal (IT). No he preparado este repositorio para presentar un gran sistema productivo ni una solución definitiva. Lo he hecho para mostrar, de forma reproducible, cómo puede utilizarse una regresión lineal simple como método de predicción cuantitativa.

La idea del proyecto no es solo enseñar una ecuación. Es enseñar un recorrido. Cómo se parte de una pregunta real, cómo se traduce esa pregunta a variables medibles, cómo se preparan los datos, cómo se comprueba si la relación tiene sentido y cómo se convierte finalmente el modelo en una pequeña aplicación utilizable. En el fondo, lo que me interesaba compartir no era solo el resultado, sino el proceso.

Seguir leyendo «Del absentismo a la contratación temporal: un proyecto de regresión lineal simple paso a paso»

La regresión lineal simple: el primer puente entre datos y predicción

thebayesianfoxDeja un comentario

En muchos contextos cotidianos observamos relaciones entre variables: más horas de estudio suelen asociarse con mejores notas, viviendas más grandes suelen tener precios más altos, y más entrenamiento suele mejorar el rendimiento deportivo.

La pregunta que surge de forma natural es sencilla pero profunda: ¿podemos cuantificar estas relaciones para anticipar lo que ocurrirá en el futuro?

Uno de los modelos más simples y elegantes para responder a esta pregunta es la regresión lineal simple. A pesar de su aparente sencillez, este modelo constituye uno de los pilares fundamentales de la predicción cuantitativa.

Seguir leyendo «La regresión lineal simple: el primer puente entre datos y predicción»

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

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

Seguir leyendo «Historia de la regresión: de la regla de tres al machine learning»

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

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:

  1. Definir el objetivo
  2. Adquirir los datos
  3. Explorar la información
  4. Preparar el dataset
  5. Construir el modelo
  6. 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

Seguir leyendo «De la pregunta a la predicción: cómo se construye un modelo cuantitativo»

El Método Delphi: cuando la predicción cualitativa se vuelve estructurada

thebayesianfoxDeja un comentario

En un post anterior clasificábamos los métodos de previsión en dos grandes familias: cuantitativos y cualitativos. Dentro de los cualitativos podemos distinguir aquellos basados en juicio individual (opinión experta, analogías históricas, escenarios narrativos) y aquellos que intentan estructurar el juicio colectivo para reducir sesgos. El método Delphi pertene a esta segunda categoria.

No es predicción basada en datos en sentido estricto porque no parte de series temporales ni modelos matemático pero tampo es simple intuición. Es, probablemente, el intento más sofisticado del siglo XX de convertir el juicio experto en una herramienta sistemática de predicción.

Este método nació además en un contexto donde equivocarse podía significar una guerra nuclear.

Seguir leyendo «El Método Delphi: cuando la predicción cualitativa se vuelve estructurada»

Predicción cuantitativa por simulación: cuando proyectar no basta y necesitamos recrear el sistema

thebayesianfoxDeja un comentario

En el post anterior vimos cómo la predicción cuantitativa analítica parte de una estructura estimada y la proyecta hacia el futuro. Funciona especialmente bien cuando el fenómeno es relativamente estable y las relaciones pueden formalizarse mediante una ecuación o función. Pero no todos los sistemas se comportan así.

Hay contextos donde:

  • Las interacciones entre elementos generan dinámicas emergentes.
  • La incertidumbre es central y acumulativa.
  • Los resultados no dependen de una única trayectoria, sino de muchas posibles.
  • El comportamiento futuro depende de decisiones que se retroalimentan.

En estos casos, en lugar de resolver un modelo, necesitamos simular un sistema. Eso nos lleva a la segunda gran familia de la predicción cuantitativa: la predicción basada en simulación.

Seguir leyendo «Predicción cuantitativa por simulación: cuando proyectar no basta y necesitamos recrear el sistema»