Categoría: Toma de decisiones

Predecir nuevas maternidades mensuales: un proyecto de regresión lineal múltiple paso a paso

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En predicción cuantitativa, el primer reto no suele ser elegir un algoritmo complicado, sino formular bien el problema. Antes de entrenar un modelo, hay que decidir qué queremos predecir, cómo vamos a medirlo y qué información puede ayudarnos a anticiparlo.

Con esa idea he preparado un nuevo proyecto en GitHub aplicado a un problema de gestión de personal hospitalario: la predicción mensual de nuevas bajas maternales equivalentes de trabajadoras de un hospital. La pregunta es concreta: ¿podemos estimar cuántas nuevas bajas maternales equivalentes se producirán cada mes entre las trabajadoras de un hospital usando datos agregados sobre plantilla, estabilidad contractual, estructura familiar aproximada y riesgo durante el embarazo?

El objetivo no es predecir decisiones individuales ni explicar la maternidad como fenómeno personal. El proyecto se centra en algo más práctico: construir una estimación mensual agregada que pueda ayudar a planificar sustituciones, prever carga organizativa y reducir parte de la incertidumbre en la gestión de personal.

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

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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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Predicciones cualitativas: cómo predecir antes de cuantificar

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Cuando se habla de predicción, la conversación suele girar rápidamente hacia modelos cuantitativos, datos y algoritmos. Sin embargo, en muchos contextos reales, la mejor estrategia predictiva no es cuantitativa, ni tampoco una simulación formal.

Antes de números, a menudo solo hay experiencia, analogías, narrativas plausibles y/o juicios informados.

A eso lo llamamos predicción cualitativa y lejos de ser un recurso “menor”, es una estrategia legítima y, en muchos casos, necesaria.

1. ¿Cuándo conviene usar predicción cualitativa?

La predicción cualitativa es especialmente útil cuando forzar una predicción cuantitativa sería artificial o engañoso. No siempre faltan datos; a veces lo que falta es estructura, comparabilidad o estabilidad.

Hay cuatro situaciones típicas:

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La tasa base: el punto de partida de toda predicción sensata

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Cuando intentamos predecir algo —el precio de la vivienda, la inflación, la probabilidad de aprobar unos presupuestos o incluso el absentismo laboral— solemos empezar por las historias: explicaciones plausibles, datos recientes, señales llamativas. El problema es que, muy a menudo, empezamos por el lugar equivocado.

Antes de añadir matices, escenarios o modelos sofisticados, hay una pregunta más simple y más incómoda que deberíamos hacernos siempre:

¿Qué suele pasar, de media, cuando no sabemos nada más?

Esa respuesta es lo que llamamos tasa base.

¿Qué es exactamente una tasa base?

La tasa base es la frecuencia histórica con la que ocurre un evento en una población o contexto comparable. No explica por qué ocurre algo, solo con qué frecuencia ocurre normalmente.

Ejemplos sencillos:

  • ¿Qué porcentaje de proyectos públicos se retrasa?
  • ¿Cuántos años, de media, la inflación supera el 3 %?
  • ¿Con qué frecuencia se prorrogan los presupuestos en sistemas parlamentarios fragmentados?

La tasa base no pretende ser brillante. Pretende ser estable y ahí está su fuerza.

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La burbuja de la IA: un ejemplo actual de cómo intentamos anticipar un Cisne Gris… con resultados inciertos

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Con este post se culmina el recorrido iniciado al distinguir entre Mediocristán y Extremistán, al trazar los cuatro cuadrantes de Taleb y al explorar los sesgos —narrativos, de confirmación y de supervivencia— que nos impiden ver los eventos extremos antes de que ocurran. En el camino aprendimos que muchos fenómenos no fallan por falta de datos, sino por una mala comprensión del tipo de mundo en el que nos movemos. Los cisnes grises, esos eventos improbables pero imaginables, emergen precisamente en esa frontera. Y la llamada burbuja de la IA nos ofrece hoy un caso vivo para observar cómo intentamos anticiparlos… mientras seguimos atrapados en la incertidumbre.

Un cisne gris en directo

La inteligencia artificial no es una promesa vacía. Hay avances técnicos reales, mejoras de productividad tangibles y un cambio profundo en cómo se desarrollan productos y servicios. Precisamente por eso, la hipótesis de una burbuja resulta incómoda. No encaja bien con una narrativa basada en fundamentos sólidos. Sin embargo, que algo sea real no lo hace inmune a la sobrevaloración.

Aquí aparece el cisne gris: sabemos que los mercados tecnológicos pueden sobrecalentarse, sabemos que las historias de disrupción atraen capital de forma no lineal y sabemos que las expectativas pueden adelantarse muchos años a los resultados. Nada de esto es impensable. Lo difícil es integrarlo sin caer ni en el alarmismo ni en el entusiasmo acrítico.

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Por qué no podemos predecir Cisnes Negros (I): el poder distorsionador del sesgo narrativo y del sesgo de confirmación

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Este artículo forma parte de la serie dedicada a explorar las ideas esenciales de El Cisne Negro, de Nassim Nicholas Taleb. Tras analizar los cuadrantes, Mediocristán vs. Extremistán y algunos ejemplos históricos, hoy entramos en un terreno incómodo pero fundamental: los sesgos cognitivos que nos impiden ver —y predecir— lo que realmente importa.

Cuando hablamos de predicción solemos pensar en modelos, datos y algoritmos. Pero la mayor parte de nuestros errores no provienen de limitaciones estadísticas, sino de limitaciones humanas. Taleb insiste una y otra vez en que no vemos el mundo tal como es, sino a través de filtros cognitivos que distorsionan la información. Y dos de esos filtros —quizás los más insidiosos— son el sesgo narrativo y el sesgo de confirmación.

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Los cuatro cuadrantes de Taleb: una brújula para saber cuándo no debemos predecir

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Este post forma parte de la serie dedicada a explorar las ideas esenciales de El Cisne Negro, de Nassim Taleb, cuyo objetivo es mejorar nuestra capacidad predictiva entendiendo, precisamente, cuándo la predicción funciona… y cuándo no.*

Cuando intentamos anticipar el futuro, solemos asumir que las herramientas estadísticas funcionan igual en todas partes. Pero Taleb nos recuerda que no vivimos en un único tipo de mundo. Hay entornos donde los datos se comportan de manera estable y predecible, y otros donde un solo suceso extremo puede cambiarlo todo. Para orientarnos entre estos dos mundos propone un mapa simple pero poderoso: los cuatro cuadrantes de la incertidumbre.

Este mapa cruza dos ejes fundamentales:

  1. el tipo de decisión que queremos tomar (simple o compleja), y
  2. la naturaleza del entorno (Mediocristán o Extremistán).

A continuación, exploramos cada uno de estos cuadrantes de forma clara y práctica.

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Mediocristán vs Extremistán: dos mundos que deciden si tu modelo predictivo acierta o falla

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Este post inaugura una nueva serie del blog dedicada a explorar ideas esenciales de El Cisne Negro de Nassim Taleb. Igual que hicimos con otros libros clave, iremos desgranando conceptos y reflexionando sobre ideas que nos ayudarán a aprender a predecir mejor.

Y no hay mejor punto de partida que uno de los pilares del pensamiento de Taleb: la diferencia radical entre Mediocristán y Extremistán.

Dos mundos, dos tipos de aleatoriedad

Taleb distingue entre dos “países probabilísticos” que se parecen tanto entre sí como un estanque tranquilo respecto a un tsunami.

  • Mediocristán, donde reina la aleatoriedad suave, “domesticada”, con variaciones pequeñas.
  • Extremistán, donde domina la aleatoriedad salvaje, con eventos capaces de romper cualquier estadística.

La idea es simple: algunos fenómenos del mundo real no pueden crecer más allá de ciertos límites físicos (por ejemplo, cuánto mide una persona). Otros, en cambio, pueden escalar sin límite conocido (por ejemplo, cuánto dinero puede generar un libro o un software).

Y esa diferencia lo cambia TODO: cómo modelamos, cómo interpretamos los datos, qué tan seguros podemos estar… y cuán vulnerables somos a un Cisne Negro.

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Reseña del libro «El cisne negro»

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Introducción

El Cisne Negro, publicado en 2007 por Nassim Nicholas Taleb, es un libro que explora uno de los conceptos más influyentes de la última década: la idea de que los eventos raros, inesperados y de enorme impacto —los llamados cisnes negros— son los verdaderos motores de la historia. Taleb, matemático, inversor y filósofo del riesgo, sostiene que lo que desconocemos es mucho más importante que lo que creemos saber, y que nuestra incapacidad para comprender probabilidades extremas nos deja peligrosamente expuestos a estos fenómenos.

La relevancia del libro quedó demostrada solo un año después de su publicación, con la crisis financiera global de 2008. Un evento improbable, devastador y posteriormente “explicado” con aparente claridad: el ejemplo perfecto del cisne negro que Taleb había advertido. Desde entonces, su obra se ha convertido en una referencia imprescindible para entender la fragilidad de los sistemas financieros, tecnológicos y sociales. Y hoy, en una época marcada por pandemias, disrupciones tecnológicas y volatilidad geopolítica, el mensaje de Taleb es más actual que nunca.

A lo largo del libro, Taleb desarrolla su argumento en tres grandes bloques: primero, analiza por qué nuestros cerebros interpretan mal la probabilidad y el riesgo; después, examina la profunda incapacidad humana para predecir en entornos complejos; y finalmente, expone cómo incluso los “expertos” se equivocan sistemáticamente y qué podemos hacer para reducir nuestra vulnerabilidad ante estos eventos imprevisibles.

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“Siempre lo supe”: el engañoso poder del sesgo retrospectivo

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Finalizamos hoy nuestra serie dedicada a Pensar rápido, pensar despacio hablando de uno de los sesgos cognitivos más insidiosos: el sesgo retrospectivo, o como solemos decir coloquialmente, el “ya lo sabía”.

¿Cuántas veces has escuchado —o dicho— frases como “era obvio que iba a pasar”, “se veía venir” o “yo ya lo intuía”? Después de que algo ocurre, nuestra mente tiene una habilidad casi mágica para convencernos de que lo habíamos previsto. No se trata de arrogancia (aunque a veces se parezca), sino de una ilusión cognitiva: una reconstrucción engañosamente coherente del pasado.

¿Cómo funciona el sesgo retrospectivo?

El sesgo retrospectivo consiste en sobreestimar nuestra capacidad de haber predicho un evento una vez que ya conocemos su desenlace. En otras palabras, una vez que algo ha ocurrido, nos parece que era más predecible de lo que realmente era.

Kahneman y Tversky lo demostraron en múltiples experimentos. En uno de ellos, los participantes debían estimar la probabilidad de distintos desenlaces históricos o políticos. Cuando algunos de ellos conocían el resultado real, tendían a asignarle una probabilidad mucho mayor que los que no lo sabían. El conocimiento del desenlace no sólo cambia lo que pensamos, sino lo que recordamos haber pensado.

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