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Ensayos y análisis sobre decisiones con inteligencia artificial — más breves y frecuentes que las publicaciones formales.
Adjuntamos valores de confianza a las afirmaciones, así que le debemos al lector una definición: una confianza declarada es una promesa sobre frecuencia — de las afirmaciones que marcamos 0,86, unas 86 de cada 100 deberían resultar ciertas. Este es el estándar que exigimos a esos números, y de dónde viene.
Enpath está diseñada como una organización de largo plazo, no como una startup — para merecer confianza mucho después de quienes la fundaron.
La capacidad analítica detrás de una decisión seria siempre ha sido de quienes podían pagarla. Esa es la desigualdad que queremos terminar.
El mundo al que llegamos no es algo que nos ocurre. Es la suma de decisiones — y las decisiones se pueden tomar con más criterio.
Cuando cualquier máquina puede dar una respuesta segura, una respuesta segura deja de valer mucho. Esto es lo que pasa a ser valioso.
Cómo construir una IA que amplíe lo que una persona puede considerar y luego se aparte — en lugar de decidir por ella en silencio.
Una disciplina breve y práctica para quien tiene que actuar sobre análisis generado por máquinas: cinco chequeos, dos minutos, antes de decidir.
El mundo es rico en marcos —objetivos de desarrollo, acuerdos climáticos, principios de gobernanza— y pobre en la capa de traducción que los convierte en una decisión que una ciudad pueda tomar de verdad.
Los gobiernos gastan cerca de 13 billones de dólares al año en contratos públicos. Cada uno de esos contratos es una decisión — y la evidencia muestra que hacer esas decisiones inspeccionables cambia lo que le pasa al dinero.
Los pronósticos han mejorado más rápido que las decisiones que deberían disparar. El espacio entre una alerta emitida y una acción tomada es un problema de decisión — y es donde de verdad se salvan o se pierden vidas.
En buena parte del mundo, desconfiar de las instituciones es la actitud racional por defecto. Los sistemas construidos para esa realidad —verificables por diseño, no dependientes de la buena voluntad— terminan siendo más confiables en todas partes.
Buena parte del mundo se gobierna sin datos confiables — censos ausentes, economías informales sin medir, indicadores que sencillamente no existen. Una herramienta de decisión honesta debe cargar ese silencio, no taparlo.
Los modelos de lenguaje suenan igual de seguros cuando aciertan y cuando se equivocan. La investigación publicada sobre alucinación y calibración muestra por qué la seguridad es la señal equivocada — y qué pedir en su lugar.
Una definición breve del término que más usamos — y cómo se diferencia de la analítica, los tableros y la IA que solo responde preguntas.
Una prueba simple y pública para saber si una recomendación merece que se actúe sobre ella — y por qué la aplicamos primero a nuestro propio trabajo.