Ciencia de Datos

Pongo todo y veo qué pasa: el modelo de sepsis de Epic y los datos que no deben entrar

Un modelo predictivo de sepsis llegó a cientos de hospitales de Estados Unidos con una promesa difícil de resistir. Una validación independiente en Michigan Medicine mostró que no detectaba dos de cada tres casos. Qué se pierde cuando nos saltamos la etapa de conocer los datos, y qué columnas nunca deberían entrar a un análisis.

Cuando la IA nos hace olvidar cómo pensar con datos

Antes, el análisis era lento y lleno de dudas. Hoy la máquina responde en segundos y, sin darnos cuenta, dejamos que el cálculo ocupe el lugar del pensamiento. Un recorrido desde los cálculos a mano hasta la inteligencia artificial para entender qué está en juego y qué sigue siendo la parte humana del análisis.

Los datos no recuerdan: por qué esperamos que la mala racha se corrija

Unos segundos frente a una máquina tragamonedas bastan para entender por qué el “casi” no existe en la matemática y por qué seguimos esperando que la realidad compense una mala racha. El mismo mecanismo aparece al analizar datos o evaluar riesgos. Sobre eventos independientes y la memoria que los datos no tienen.

Context Engineering: un dato correcto puede llevar a la conclusión equivocada

Una respuesta rápida no es lo mismo que una respuesta buena. Y la IA, por sí sola, no sabe la diferencia.