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¿Qué se necesita para lograr estimaciones realmente confiables?

La presión por acelerar decisiones convive con la necesidad de mantener control sobre los datos. ¿Es posible habilitar autonomía sin comprometer la calidad y la trazabilidad?

La gobernanza de datos no suele fallar en el diseño, sino en su implementación. Cuando llega el momento de ejecutarla, aparecen tensiones entre cultura, prioridades y decisiones.

La información gana protagonismo en toda la organización, pero no necesariamente bajo un mismo criterio. A medida que se multiplica su uso, también lo hacen las diferencias en cómo se interpreta y se gestiona. ¿En qué momento eso empieza a impactar en las decisiones?

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.

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.

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.

El Consejo Empresarial para la Ética de la Inteligencia Artificial en Uruguay, con el apoyo de la UNESCO, desarrollará entre octubre y noviembre una propuesta gratuita dirigida a empresas, instituciones y profesionales.

Más de 130 asistentes, once oradores y una misma pregunta atravesó la segunda edición del encuentro de la consultora internacional QUANAM: si la tecnología ya está disponible, ¿qué decisiones hacen falta para convertirla en resultados?

Las organizaciones pueden invertir en tecnología, datos y talento, pero el verdadero desafío aparece cuando esas capacidades deben integrarse en un modelo de gestión que inspire confianza y permita responder por cada decisión.

La inteligencia artificial deja de ser una promesa tecnológica cuando entra al Sistema de Responsabilidades de la organización.

No todas las decisiones sobre inteligencia artificial se resuelven con más tecnología. Algunas exigen detenerse a reflexionar sobre sus impactos, sus límites y el tipo de organización que queremos construir a partir de ellas.