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Algo no está bien Un stakeholder te manda un mensaje por Slack: “El modelo está mal.” Lo descartás inicialmente porque las métricas parecían bien, probablemente mala suerte. Pero revisás, y no es mala suerte. Funciona mal. Entonces hacés lo que suelen hacer los equipos cuando se enfrentan a un sistema de machine learning que rinde menos de lo esperado: te apurás a intentar arreglar el propio modelo. Tu primer reflejo: ajustar el modelo En este escenario el modelo puede ser cualquier cosa. Una regresión lineal, un clasificador de imágenes, un LLM al que accedés vía la API de un tercero, o lo que sea que tome datos y devuelva datos mediante la interacción de parámetros aprendidos. ...

Me preguntan seguido cómo hago para manejar la avalancha de nuevos modelos/capacidades/evals/buzzwords en IA. Este post responde a eso. Considerar que mi foco está en cosas que tengan una aplicación relevante e inmediata en la industria, lo que significa que debería haber un modelo que pueda correr, una API que pueda llamar o algo del estilo. No me interesa mantenerme al día con los desarrollos académicos; si lo que necesitás es mejorar tu ratio señal/ruido en arXiv este post no te va a servir mucho. ...

Mi historia educativa y laboral es poco estándar para el rubro en el que trabajo. Tengo una licenciatura y una maestría en economía, y trabajé 8 años en políticas públicas en CERES, donde lideraba todo lo que era análisis macro global y regional. También estaba encargado de diseñar y mantener actualizados la mayoría de los modelos econométricos. Mi tesis de maestría es un DSGE para la economía uruguaya que me dio mucho más trabajo del que me gusta admitir. ...