¿La Inteligencia Artificial realmente "ve" lo que dicen los datos? 🤔

Imagen creada con IA Copilot.

Recientemente se realizó un experimento muy curioso para poner a prueba a los modelos de lenguaje (LLMs). La idea fue tomar conjuntos de datos clásicos utilizados en R (como el famoso mtcars) y manipularlos a propósito. 🔄 Invirtieron las relaciones entre las variables para ver si la IA era capaz de darse cuenta del cambio o si se dejaba llevar por la costumbre.

¡El resultado fue impactante! 😲 A pesar de que los gráficos mostraban datos modificados, los LLMs ignoraron la evidencia visual e interpretaron los gráficos basándose en lo que esperaban encontrar, no en lo que realmente estaba ahí. Por ejemplo, incluso si los datos sugerían algo ilógico (como que estudiar más horas bajaba las calificaciones), la IA a menudo no detectaba esta anomalía porque su "instinto" le decía lo contrario. 📉➡️📈

¿Por qué sucede esto? 🧠 La razón está en el ADN de estas herramientas. A noviembre de 2025, un LLM funciona prediciendo la siguiente palabra más probable basándose en millones de textos que ha leído previamente y no se ve en el horizonte (a corto -3 años- o mediano plazo -5 años-) que esta forma cambie. 📚

• No manejan certezas absolutas.

• No razonan sobre la causa real de las cosas.

• Su objetivo es darte una respuesta que suene "plausible" o creíble, no necesariamente validar si los datos son ciertos. 🤖💬

Esto nos deja dos grandes reflexiones:

1. Nos parecemos a ellos: El sesgo humano es similar; a menudo nosotros también "vemos solo lo que queremos ver". 👀

2. Los humanos somos necesarios: La estadística pura y la capacidad de interpretar datos siguen siendo vitales. Por muy avanzada que sea la IA, no puede reemplazar el criterio humano. 💪

En un mundo donde los científicos de datos y otros profesionales usan cada vez más asistentes automáticos para tomar decisiones, el verdadero desafío cambia. Ya no se trata solo de pedirle a la IA que haga un gráfico bonito 📊, sino de entrenarla para que integre la evidencia real y sea capaz de alertarnos cuando algo rompe el patrón, en lugar de ocultarlo. La supervisión humana sigue siendo insustituible. 🚫🤖

Como los LLMs simplemente repiten patrones de su entrenamiento, nos surgen preguntas importantes:

• ⚠️ ¿Qué riesgos corremos si delegamos demasiado en la IA para entender datos complejos?

• 🛠️ ¿Cómo podemos enseñar a la IA a detectar anomalías basándose en la evidencia que tiene enfrente y no en sus suposiciones?

Solo el tiempo nos dará estas respuestas. También te invito a escribir en comentarios tu opinión..

🔗 Puedes ver el experimento completo de Posit aquí 👉🏻 https://posit.co/blog/introducing-bluffbench/

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📖 Glosario de términos

• LLMs (Large Language Models): Son "Grandes Modelos de Lenguaje". Se trata de sistemas de inteligencia artificial entrenados con inmensas cantidades de texto para entender y generar lenguaje humano. Funcionan prediciendo qué palabra viene después de otra (ejemplos: ChatGPT, Claude, Gemini, entre otros).

• IA (Inteligencia Artificial): Es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Incluye el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección.

• R: Es un lenguaje de programación y un entorno de software libre diseñado específicamente para el análisis estadístico y la creación de gráficos. Es una herramienta fundamental para estadísticos y analistas de datos. 

• mtcars: Es un conjunto de datos (dataset) muy famoso que viene incluido por defecto en el lenguaje de programación R. Contiene información real extraída de la revista estadounidense Motor Trend de 1974 sobre el diseño y rendimiento de 32 automóviles (como su consumo de combustible, número de cilindros y potencia). Es el ejemplo clásico que utilizan estudiantes y profesionales para practicar y enseñar análisis estadísticos. 🚗📊 

• Sesgo: Es un peso desproporcionado a favor o en contra de una cosa, persona o grupo en comparación con otra, generalmente de una manera que se considera injusta o poco objetiva. En IA, ocurre cuando el modelo prefiere ciertas respuestas debido a cómo fue entrenado, ignorando la realidad objetiva. 

• Científico de datos: Es un profesional experto en recopilar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos. Su objetivo es encontrar patrones, explicar tendencias y ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones basadas en evidencia. Para ello usa diversas herramientas tecnológicas, entre las cuales se destaca R y Python. 

Idea original...

💡Cuando los datos mienten… y los LLMs creen 🤯
¿Pueden los LLMs realmente "ver" lo que los datos muestran? Un experimento manipuló datasets clásicos de R como mtcars para invertir relaciones entre variables y evaluar cómo interpretan los gráficos.👇🧵#stats #analytics #RStats pic.twitter.com/8dwp6WjBGk

— Rosana Ferrero 📈📊🙌 (@RosanaFerrero) November 18, 2025

¿𝗖𝗼́𝗺𝗼 𝗰𝗿𝗲𝗮𝗿 𝗽𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁𝘀 𝗿𝗲𝗮𝗹𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗲𝗳𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗼𝘀?⁣

𝗛𝗮𝗰𝗸𝘀 𝗡𝗲𝗴𝗼𝗰𝗶𝗼𝘀 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲𝘀: 𝗟𝗮 𝗔𝗻𝗮𝘁𝗼𝗺í𝗮 𝗱𝗲 𝘂𝗻 𝗣𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁 𝗣𝗲𝗿𝗳𝗲𝗰𝘁𝗼⁣ ⁣ Escribir prompts para ChatGPT parece fácil… hasta que obtienes respuestas vagas, poco útiles o que no cumplen con lo que esperabas. 🤯 ¿Te ha pasado?⁣ ⁣ El problema no es la IA, 𝘀𝗶𝗻𝗼 𝗰𝗼́𝗺𝗼 𝗹𝗲 𝗽𝗶𝗱𝗲𝘀 𝗹𝗮 𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻. La clave está en estructurar tu prompt de manera precisa. Ben Hylak, junto a Shawn swyx W para Latent Space Podcast, creó una estructura que ha sido respaldada por Greg Brockman, presidente de OpenAI.⁣ ⁣ 💡 ¿𝗖𝗼́𝗺𝗼 𝗰𝗿𝗲𝗮𝗿 𝗽𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁𝘀 𝗿𝗲𝗮𝗹𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗲𝗳𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗼𝘀?⁣ ⁣ La metodología propone dividir el prompt en 𝗰𝘂𝗮𝘁𝗿𝗼 𝘀𝗲𝗰𝗰𝗶𝗼𝗻𝗲𝘀 𝗲𝘀𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮𝗹𝗲𝘀:⁣ ⁣ 1️⃣ 𝗠𝗲𝘁𝗮 𝗰𝗹𝗮𝗿𝗮 → ¿Qué resultado esperas obtener? Explica de manera directa y específica la información que necesitas. Ejemplo:⁣ 🚫 “Dame ideas de contenido.”⁣ ✅ “𝘎𝘦𝘯𝘦𝘳𝘢 10 𝘪𝘥𝘦𝘢𝘴 𝘥𝘦 𝘤𝘰𝘯𝘵𝘦𝘯𝘪𝘥𝘰 𝑝𝘢𝘳𝘢 𝘳𝘦𝘥𝘦𝘴 𝘴𝘰𝘤𝘪𝘢𝘭𝘦𝘴 𝘴𝘰𝘣𝘳𝘦 𝘐𝘈 𝘦𝘯 𝘯𝘦𝘨𝘰𝘤𝘪𝘰𝘴, 𝘤𝘰𝘯 𝘦𝘯𝘧𝘰𝘲𝘶𝘦 𝘦𝘯 𝑝𝘳𝘰𝘥𝘶𝘤𝘵𝘪𝘷𝘪𝘥𝘢𝘥.”⁣ ⁣ 2️⃣ 𝗙𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗼 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗿𝗲𝘀𝗽𝘂𝗲𝘀𝘁𝗮 → ¿Cómo debe estructurarse la salida? Define si quieres una lista, tabla, párrafo detallado, código, etc. Ejemplo:⁣ 🚫 “Recomiéndame herramientas de IA.”⁣ ✅ “𝘏𝘢𝘻 𝘶𝘯𝘢 𝘵𝘢𝘣𝘭𝘢 𝘤𝘰𝘯 𝘩𝘦𝘳𝘳𝘢𝘮𝘪𝘦𝘯𝘵𝘢𝘴 𝘥𝘦 𝘐𝘈 𝑝𝘢𝘳𝘢 𝘮𝘢𝘳𝘬𝘦𝘵𝘪𝘯𝘨. 𝘐𝘯𝘤𝘭𝘶𝘺𝘦 𝘯𝘰𝘮𝘣𝘳𝘦, 𝘧𝘶𝘯𝘤𝘪𝘰́𝘯 𝘺 𝘤𝘰𝘴𝘵𝘰.”⁣ ⁣ 3️⃣ 𝗔𝗱𝘃𝗲𝗿𝘁𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮𝘀 𝘆 𝗿𝗲𝗾𝘂𝗶𝘀𝗶𝘁𝗼𝘀 → ¿Qué errores debe evitar el modelo? Especifica criterios clave para filtrar la información. Ejemplo:⁣ 🚫 “Dame tendencias en redes sociales.”⁣ ✅ “𝘔𝘶𝘦𝘴𝘵𝘳𝘢 𝘵𝘦𝘯𝘥𝘦𝘯𝘤𝘪𝘢𝘴 𝘦𝘯 𝘳𝘦𝘥𝘦𝘴 𝘴𝘰𝘤𝘪𝘢𝘭𝘦𝘴 𝘴𝘰𝘣𝘳𝘦 𝘐𝘈 𝘦𝘯 𝘭𝘰𝘴 𝘶́𝘭𝘵𝘪𝘮𝘰𝘴 3 𝘮𝘦𝘴𝘦𝘴, 𝘦𝘹𝘤𝘭𝘶𝘺𝘦𝘯𝘥𝘰 𝘤𝘰𝘯𝘵𝘦𝘯𝘪𝘥𝘰 𝘥𝘦 𝘪𝘯𝘧𝘭𝘶𝘦𝘯𝘤𝘦𝘳𝘴.”⁣ ⁣ 4️⃣ 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁𝗼 𝗮𝗱𝗶𝗰𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 → ¿Qué información extra ayuda a mejorar la respuesta? Puedes incluir restricciones, propósitos específicos o referencias previas. Ejemplo:⁣ 🚫 “Explícame el impacto de la IA en negocios.”⁣ ✅ “𝘌𝘹𝑝𝘭í𝘤𝘢𝘮𝘦 𝘦𝘭 𝘪𝘮𝑝𝘢𝘤𝘵𝘰 𝘥𝘦 𝘭𝘢 𝘐𝘈 𝘦𝘯 𝘯𝘦𝘨𝘰𝘤𝘪𝘰𝘴 𝘥𝘦𝘴𝘥𝘦 𝘶𝘯𝘢 𝑝𝘦𝘳𝘴𝑝𝘦𝘤𝘵𝘪𝘷𝘢 𝘧𝘪𝘯𝘢𝘯𝘤𝘪𝘦𝘳𝘢, 𝘦𝘯𝘧𝘰𝘤𝘢𝘥𝘢 𝘦𝘯 𝘳𝘦𝘥𝘶𝘤𝘤𝘪𝘰́𝘯 𝘥𝘦 𝘤𝘰𝘴𝘵𝘰𝘴 𝘺 𝘢𝘶𝘮𝘦𝘯𝘵𝘰 𝘥𝘦 𝑝𝘳𝘰𝘥𝘶𝘤𝘵𝘪𝘷𝘪𝘥𝘢𝘥.”⁣ ⁣ 📌 𝗕𝗲𝗻𝗲𝗳𝗶𝗰𝗶𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝗮𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝗿 𝗲𝘀𝘁𝗮 𝗺𝗲𝘁𝗼𝗱𝗼𝗹𝗼𝗴í𝗮 𝗲𝗻 𝘁𝘂 𝗻𝗲𝗴𝗼𝗰𝗶𝗼:⁣ - 𝗠𝗮𝘆𝗼𝗿 𝗽𝗿𝗲𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼́𝗻: Respuestas alineadas a lo que realmente necesitas. ⁣ - 𝗠𝗲𝗻𝗼𝘀 𝗶𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻𝗲𝘀: Evitas ajustes innecesarios al prompt. ⁣ - 𝗠𝗲𝗷𝗼𝗿 𝗰𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝗱: Obtienes información más útil y estructurada. ⁣ ⁣

 Fuente: https://www.linkedin.com/posts/danielramirezsv_dtnschool-negociosinteligentes-ia-activity-7301247345747214336-2VuK  

Simula una entrevista laboral vía voz gracias a la inteligencia artificial.

Sin duda, uno debe estar siempre listo para nuevos desafíos y escenarios, en donde uno de estos corresponde a la entrevista de trabajo. Ya seas joven o todo un experimentado trabajador, nunca está de más el poder contar con un feedback e instancias en donde puedas practicar y así evitar los vacíos mentales o divagaciones. Es por ello, que a través del siguiente prompt, la inteligencia artificial te puede ayudar a poder enfrentar mejor este escenario. Dentro de las inteligencias artificiales a disponibles a diciembre de 2024, ChatGPT y su capacidad de responder en voz a tiempo real, permite crear entrevistas simuladas y brindando comentarios a lo tratado.

Para poder usarlo, solo debes seguir los siguientes pasos:

1. Abra el modo de voz avanzado de ChatGPT en su dispositivo móvil.
2. Configure su escenario de entrevista específico y el contexto de la industria.
3. Participe en una entrevista simulada realista con preguntas centradas en la industria.
4. Obtenga retroalimentación inmediata sobre sus respuestas y presentación.

Consejo: si necesita más tiempo para formular las respuestas, puedes personalizar cómo responde la IA en Instrucciones personalizadas de ChatGPT.

Prompt:

«Tengo una próxima entrevista para [puesto] en [tipo de industria]. Actúe como un entrevistador experimentado en este campo. Realice un simulacro de entrevista centrado en [habilidades/experiencia específicas]. Proporcione retroalimentación sobre mi claridad de respuesta, ejemplos relevantes y áreas de mejora.» 

Obviamente, el prompt entregado debe ser modificado a la realidad necesaria para que opere como debe ser.

Hasta la próxima.

Guía Paso a Paso: Cartas de Presentación Personalizadas con IA

Hoy quiero compartir con ustedes un flujo de trabajo súper útil para aquellos que están en la búsqueda de empleo. Utilizando una Inteligencia Artificial (IA), podemos crear una carta de presentación personalizada y atractiva, basada en el análisis de la empresa que ofrece el puesto laboral y nuestro currículum vitae. ¡Vamos a ver cómo hacerlo paso a paso!

Paso a Paso para Crear una Carta de Presentación con IA

1. Reúne la Información Necesaria:

   • Descripción del Trabajo: Guarda en un documento de texto la descripción del puesto al que deseas postularte.
   • Información de la Empresa: Recopila información relevante sobre la empresa y guárdala en otro documento de texto.
   • Currículum Vitae: Asegúrate de tener tu currículum vitae actualizado en un archivo de texto.

2. Accede a tu IA Favorita:

   • Puedes usar IA como Claude, Gemini, Meta, GPT, entre otras, pero eso sí: Deben de permitir subir varios archivos.

3. Analiza la Empresa y el Puesto Laboral:

   • Carga los documentos de la descripción del trabajo y la información de la empresa en la IA.
   • Usa el siguiente prompt sugerido:

     Eres un hábil profesional de RRHH con especialización en elaboración y contratación de personas para cupos laborales. La tarea es crear un análisis de la empresa y el puesto laboral que este ofrece, con el cual poder tener una idea más concreta de lo que esta empresa busca y desea de la persona que contrate. El tono del análisis debe ser profesional y detallado. Para lo solicitado, solamente debes basarte en los documentos que te entrego.
     

4. Crea la Carta de Presentación:

   • Con el análisis creado, pide a la IA que redacte una carta de presentación personalizada basada en el análisis de la empresa y tu currículum vitae.
   • Usa el siguiente prompt sugerido:

     Considerando el análisis que has creado, más el currículum vitae que te entrego, debes redactar una carta de presentación personalizada y en tono formal.
     

5. Personaliza el Borrador:

   • Lo que te entregue la IA es el
     
     borrador. Revísalo y agrega tu toque personal para asegurarte de que la versión final realmente represente tu voz y tus experiencias.

Consejo Final

Recuerda que, aunque la IA puede ayudarte a crear una base sólida, es importante que la carta de presentación refleje tu personalidad y experiencias únicas. ¡Buena suerte en tu búsqueda de empleo!

Espero que este flujo de trabajo les sea de gran ayuda. ¡Nos vemos en la próxima.

La correlación puede no significar lo que crees que significa, por Rosana Ferrero, PhD

Interesantes observaciones sobre la correlación. A tenerlos presente cuando se trabaje con datos y se deba usar.

Cuestionario interactivo, Claude.AI y sus Artefactos (a julio 2024)

Gracias a la última actualización a su IA (Claude 3.5 Sonnet a julio 2024), Claude ha ganado muchísimas funciones, como la de crear instancias interactivas. En esta oportunidad, se explica el cómo activar los Artifacts de Claude y crear así un cuestionario interactivo que permita estudiar un tema de interés para uno.

Para activar estas actualizaciones y poder disfrutarlas, se debe activar los "Artifacts" (Artefactos de Claude). Para ello, una ves que se esté en la web de https://claude.ai/ se debe hacer clic en donde está el asterisco en ROJO de la siguiente imagen (puede hacer clic sobre la imagen para ver en tamaño más grande).

Lo anterior, hará que se abra una ventana en donde se debe de activar "Artifacts", tal como se muestra en la siguiente imagen.

Una vez activado, ya se podrá hacer varias cosas, como la que a continuación se explica.

Pasos para la creación del Cuestionario Interactivo.

1. Inicie sesión con su cuenta en Claude.AI
2. En la sección del prompt podrá adjuntar un documento (que se recomienda que sea del tipo texto plano) o pegar el texto base desde el cual se desea hacer el cuestionario.
3. Agregue al prompt: "Crea un cuestionario interactivo de X preguntas con explicaciones cuando la respuesta sea incorrecta. Para este cuestionario básate solamente del archivo/texto que te proporciono." (La X del prompt, deberá ser reemplazado por un número de preguntas que se desee responder. El máximo dependerá de la extensión del archivo/texto que se proporcione). 
   

Si se siguieron los pasos, Claude debiese entregar un cuestionario interactivo. Las siguientes imágenes muestran el resultado.

 

Se puede ir mejorando el cuestionario, por lo cual ahí entra la imaginación de uno. El "Code" (código) usado por Claude.AI para mostrar el cuestionario interactivo es en React. 

Si te gustó o sirvió, házmelo saber en los comentarios y compártelo. 

Hasta la próxima.