Guía permanente: Sistema, Datos, IA

Curso: Analítica de Datos con Inteligencia Artificial, Universidad de La Sabana.

Esta guía es tuya. La usaste en el examen y la puedes usar en cualquier proyecto futuro. Tiene tres capítulos y una tarjeta final.

Capítulo Pregunta que responde Lo usas cuando
1. Sistemas ¿Cómo enmarco un problema con stocks, flujos y ciclos? Tienes un problema que cambia en el tiempo y quieres entender por qué.
2. Datos ¿Cómo analizo datos y los defiendo con números? Tienes una tabla y debes decir qué pasa, con media, mediana y desviación.
3. IA ¿Cómo diseño, pruebo y gobierno una IA que trabaje conmigo? Quieres automatizar una tarea con un modelo de lenguaje sin perder el control.
Tarjeta ¿Puedo repetir esto con otro problema? Siempre, al final de cada proyecto.

Cómo usar la guía en 3 pasos:

  1. Lee la línea "En una frase" de cada capítulo. Son tres frases.
  2. Busca la receta numerada del capítulo que necesitas. Síguela en orden.
  3. Al terminar, llena la tarjeta de transferencia. Guárdala con el proyecto.

Las tres frases, juntas: un sistema se entiende con stocks, flujos y ciclos; un número se defiende con media, mediana y desviación, y se etiqueta como DATO o JUICIO; una IA se diseña con un superprompt, se describe con una hoja de vida y se gobierna con un marco que dice quién la posee y cuándo se apaga.

Capítulo 1. Cómo enmarcar cualquier problema con dinámica de sistemas

En una frase: enmarcas un problema cuando dices qué se acumula, qué lo cambia y qué ciclo lo mueve.

Cómo usar este capítulo. Lee una sección a la vez. Cada sección empieza con "En una frase". Al final hay una lista de chequeo. Los ejemplos COVID vienen del examen. Cada ejemplo COVID va seguido de un ejemplo de comunicación. En 5 años el tema cambia. El método es el mismo.

1.1 Las 4 piezas

En una frase: todo modelo se dibuja con 4 piezas: cajas, tubos, círculos y flechas.

Pieza 1. Stock (caja)

Un stock es algo que se acumula. Se dibuja como una caja (un rectángulo). Si paras el tiempo, el stock sigue ahí.

Pieza 2. Flujo (tubo con válvula)

Un flujo cambia un stock. Se dibuja como un tubo con una válvula (una llave). Entra a una caja o sale de ella.

Pieza 3. Convertidor (círculo)

Un convertidor calcula un número. Se dibuja como un círculo. No acumula nada. Puede ser un parámetro (un número fijo) o una fórmula.

Pieza 4. Arco de información (flecha con signo)

Un arco dice "este número usa a este otro". Se dibuja como una flecha delgada y curva. No mueve material, solo información. Cada arco lleva un signo.

Nodos y arcos: todo el modelo en dos palabras

El modelo entero se lee con dos palabras. Los nodos son las piezas 1, 2 y 3: cajas, válvulas y círculos. Los arcos son las flechas con signo. Si no puedes dibujar, escribe así:

Tu modelo del examen se puede leer entero con esta notación.

Cómo dibujar un modelo a mano en 6 pasos

Lápiz, papel y un marcador grueso. Un dibujo legible vale lo mismo que uno bonito.

  1. Stocks primero. Una caja por cada cosa que se acumula, con su nombre. Ejemplo: Susceptibles, Infectados, Recuperados.
  2. Flujos. Un tubo con válvula entre cajas, o desde una nube, o hacia una nube. Ejemplo: infeccion, recuperacion.
  3. Convertidores. Un círculo por cada cálculo o parámetro, incluido el que falta. Ejemplo: fraccion_susceptible, duracion_infeccion.
  4. Arcos con signo. Una flecha delgada desde cada número que una fórmula usa, con su + o su -. Ejemplo: Infectados →(+) infeccion.
  5. Marca los ciclos. Recorre cada ciclo, cuenta los signos - y escribe R o B con su número. Ejemplo: R1, B1.
  6. Escribe 5 frases debajo. Qué se acumula, qué lo cambia, qué ciclo empuja, qué ciclo frena, qué dato lo alimenta.

Luego fotografía el dibujo desde arriba, con luz y sin sombra. Pasarlo a la página HTML es el paso siguiente.

La regla de unidades

  1. Stock: unidades. Ejemplo: personas.
  2. Flujo: unidades por día. Ejemplo: personas por día.
  3. Flujo = stock / tiempo. Ejemplo: recuperacion = Infectados / duracion_infeccion. Personas / días = personas por día.
  4. Si las unidades no cierran, la fórmula está mal. Ejemplo: Infectados × 0,3 no es un flujo, le falta "por día".

1.2 Los 2 ciclos

En una frase: solo existen dos ciclos: uno empuja (R) y otro frena (B).

Ciclo R (refuerza)

Plantilla fija: "Cuando X sube, Y sube, y eso hace que X suba más: ciclo R".

Ciclo B (equilibra)

Plantilla fija: "Cuando X sube, Y baja, y eso frena a X: ciclo B".

Cómo saber si es R o B sin dudar: cuenta los signos menos

  1. Recorre el ciclo arco por arco hasta volver al nodo de partida.
  2. Cuenta cuántos arcos llevan signo -. Los flujos que salen de un stock cuentan como -; los que entran, como +.
  3. Número par de signos - (0, 2, 4): ciclo R. Número impar (1, 3): ciclo B.

Ejemplo COVID: Infectados →(+) infeccion ⇒(+) Infectados. Cero signos menos: R. Infectados →(+) infeccion →(-) Susceptibles →(+) fraccion_susceptible →(+) infeccion. Un signo menos: B.

Ejemplo de comunicación: Quejas →(+) respuestas →(-) Quejas. Un signo menos: B.

El retraso: "el ciclo llega tarde"

1.3 La receta de 7 pasos

En una frase: 7 preguntas en orden convierten cualquier tema en un modelo.

  1. Pregunta y horizonte. ¿Qué quiero entender y en cuántos días? Ejemplo: "¿Por qué el boletín deja de crecer? 365 días".
  2. Stocks. ¿Qué se acumula? Ejemplo: Suscriptores (personas).
  3. Flujos. ¿Qué entra y qué sale de cada stock? Ejemplo: altas y bajas (personas por día).
  4. Datos. ¿Qué columna alimenta a qué convertidor? Ejemplo: la columna envios_dia alimenta a d_envios.
  5. Ciclos. Escribe una frase R o B por ciclo. Ejemplo: "Cuando Suscriptores sube, recomendaciones sube, y eso hace que Suscriptores suba más: R".
  6. Supuestos. Un número por parámetro, con su unidad. Ejemplo: tasa_de_baja = 0,005 por día.
  7. Chequeo. "¿Qué debería pasar si...?" Ejemplo: "Si dejo de enviar, las altas por envío deben caer a cero".

Ejemplo resuelto en 10 líneas: suscriptores de un boletín

Líneas 1 a 5: la estructura.

  1. Pregunta: ¿por qué el boletín se estanca cerca de 10.000 suscriptores? Horizonte: 365 días.
  2. Stock: Suscriptores (personas). Valor inicial: 2.000.
  3. Flujo de entrada: altas (personas por día). Flujo de salida: bajas (personas por día).
  4. Datos: la tabla v_boletin trae envios_dia. Alimenta al convertidor d_envios.
  5. altas = recomendaciones + altas_por_envio. recomendaciones = Suscriptores × tasa_recomendacion.

Líneas 6 a 10: los ciclos y el chequeo.

  1. bajas = Suscriptores × tasa_de_baja. altas_por_envio = d_envios × altas_por_correo.
  2. Ciclo R: "Cuando Suscriptores sube, recomendaciones sube, y eso hace que Suscriptores suba más: R". Cero signos menos.
  3. Ciclo B: "Cuando Suscriptores sube, bajas sube, y eso frena a Suscriptores: B". Un signo menos: bajas ⇒ Suscriptores.
  4. Supuestos: tasa_recomendacion = 0,002 por día; tasa_de_baja = 0,005 por día; 3 altas por correo; 10 correos por día.
  5. Chequeo: el stock se detiene cuando altas = bajas. Con estos números, en 10.000 personas. Coincide con la pregunta.

1.4 La biblioteca de 11 patrones

En una frase: casi cualquier problema nuevo se parece a uno de estos 11 patrones.

Cómo usar la biblioteca: lee la línea "Lo reconoces cuando". Si describe tu problema, copia los stocks y los ciclos. Cambia los nombres. Ya tienes el 70 % del modelo.

F1. Difusión con límite (COVID: contagio básico)

F2. Límite de capacidad (COVID: capacidad hospitalaria)

F3. Atención y respuesta con retraso (COVID: percepción de riesgo)

F4. Lo medido frente a lo real (COVID: detección y pruebas)

F5. Tubería con colas y rezagos (COVID: rezago de reporte)

F6. Pérdida y reentrada (COVID: inmunidad)

F7. Dos relatos en competencia (COVID: infodemia)

F8. Sistemas acoplados (COVID: dos territorios)

F9. Segmentos con riesgo distinto (COVID: edades)

F10. Círculo vicioso de la carga (COVID: personal de salud)

F11. Confianza lenta de construir y rápida de perder (COVID: comunicación pública)

1.5 Cómo conectar el modelo a los datos

En una frase: los datos llegan en un CSV con un día por fila y el modelo lo lee con un botón.

La página HTML del modelo no lee bases de datos. Lee un archivo CSV. El puente tiene 3 pasos.

  1. Alguien construye la tabla diaria de tu territorio con SQL. En el examen la construye ingesta_Exxx.py en tu DuckDB local (vista v_territorio_X) y la exporta como mi_territorio_Exxx.csv; datos_Exxx.csv es la misma tabla, de respaldo.
  2. El CSV tiene la columna t (0, 1, 2 ... 730), la fecha y una columna por variable. Las columnas que el modelo necesita se llaman como sus convertidores d_, sin el prefijo. Ejemplo: casos_7d alimenta d_casos_7d.
  3. En la página HTML: botón Cargar datos, elige el CSV, luego Correr. Si cambias el CSV, vuelve a cargarlo.

Ejemplo de la consulta que lee la tabla en tu DuckDB local:

SELECT t, dia, casos_7d, importados FROM v_territorio_76 ORDER BY t;

Reglas del CSV:

¿Por qué una tabla con SQL y no números pegados? Porque el modelo sigue a los datos. Si corriges la limpieza, la tabla cambia, el CSV cambia y el modelo cambia. Con números pegados, nadie sabe de dónde salieron. Ejemplo de comunicación: la tabla v_boletin lee los envíos de cada semana; el modelo se actualiza solo.

Simular: cambiar un número y mirar

Un modelo que corre sirve para preguntar "¿y si...?". Cambia un parámetro, pulsa Correr y mira el gráfico.

1.6 Errores típicos

  1. Confundir stock con flujo. Síntoma: un stock "por día". Corrección: si se mide por día, es un flujo. Ejemplo: "casos diarios" es un flujo; "casos acumulados" es un stock.
  2. Un ciclo sin cerrar. Síntoma: la cadena no vuelve a la variable inicial. Corrección: recorre los arcos hasta volver a X. Ejemplo: Infectados → infeccion → Infectados.
  3. Ciclo R llamado B, o al revés. Corrección: cuenta los signos -. Par: R. Impar: B.
  4. Arco sin signo. Síntoma: no puedes decir si el ciclo es R o B. Corrección: pregunta "si el origen sube, ¿el destino sube o baja?" y escribe + o -.
  5. Parámetros sin unidad. Síntoma: "0,3". Corrección: "0,3 por día" o "0,3 sin unidad (fracción)".
  6. Pegar números en el modelo en vez de cargar el CSV. Síntoma: el modelo no cambia cuando corriges los datos. Corrección: tabla con SQL → CSV → botón "Cargar datos" de la página HTML.

1.7 Lista de chequeo del capítulo 1

Capítulo 2. Cómo hacer análisis de datos que se pueda defender

En una frase: un análisis se defiende si otra persona puede repetirlo y cada número dice dato o juicio.

Cómo usar este capítulo. Cada sección es un paso de la misma tubería. Haz los pasos en orden. Los ejemplos COVID son del examen. Cada uno va seguido de un ejemplo de comunicación. El SQL está escrito para DuckDB, el mismo que usaste en clase. Solo necesitas Python en tu computador: el script de ingesta instala DuckDB por sí solo. Todo lo demás pasa en el navegador.

2.1 La tubería de 5 pasos

En una frase: ingestar, limpiar, medir calidad, analizar y mostrar, siempre en ese orden.

Paso 1. Ingestar con DuckDB en tu computador

Ingestar es cargar el archivo en un motor de base de datos. En este curso el motor corre en tu computador.

SELECT count(*) AS filas, sum(casos) AS casos FROM read_csv('https://class.audience-analysis.com/analitica-examen/covid_diario.csv');

Resultado: 252,677 filas y 6,388,216 casos. Si los dos números salen, los datos están cargados. En el examen, el script ingesta_Exxx.py hace esta ingesta por ti y escribe la evidencia en sql_Exxx.txt.

Paso 2. Limpiar

Limpiar es crear una tabla limpia encima de la tabla cruda. La tabla cruda no se toca. Tres reglas sirven para cualquier conjunto de datos.

  1. Los códigos siempre son texto. Si los cargas como número, pierdes ceros y mezclas niveles. Ejemplo COVID: 8001 es Barranquilla y 8 es Atlántico; como números parecen parientes, pero son dos lugares. Ejemplo de comunicación: el código postal 05001 se vuelve 5001.
  2. Los dominios van en mayúscula única. Un valor con dos escrituras es dos categorías falsas. Ejemplo COVID: f y F son el mismo sexo; UPPER(sexo) los une. Ejemplo de comunicación: instagram e Instagram en una columna de canal.
  3. Las fechas no pueden ir hacia atrás. Un reporte anterior al diagnóstico es un error de la fuente. Ejemplo COVID: 163 grupos con rezago de reporte negativo; se marcan y se excluyen del promedio. Ejemplo de comunicación: una respuesta fechada antes de la queja.

Lección extra: un estado al último reporte no es un evento. Ejemplo COVID: hospital y uci dicen dónde estaba la persona cuando se actualizó el dato. No dicen cuántos entraron al hospital ese día. Por eso valen 0 durante más de un año. Ejemplo de comunicación: "suscriptor activo" hoy no dice cuándo se suscribió.

En el examen, el script ingesta_Exxx.py hace esta limpieza por ti. Crea covid_limpio y la vista de tu territorio. El archivo duckdb_Exxx.sql hace lo mismo en bloques de SQL (plan B). Tu trabajo es entender qué corrige.

Paso 3. Medir calidad

Dos medidas bastan para empezar.

TDQM en 4 líneas:

  1. Definir: ¿qué significa "dato bueno" aquí? Ejemplo: "cada día del horizonte existe".
  2. Medir: cuenta violaciones con SQL. Ejemplo: días faltantes = 731 menos los días presentes.
  3. Analizar: ¿por qué falla? Ejemplo: el fin de semana nadie reporta.
  4. Mejorar: corrige en la vista y vuelve a medir. Ejemplo: calendario con COALESCE(x, 0).

Paso 4. Analizar

Calcula las medidas de la sección 2.2 sobre la tabla limpia. Nunca sobre la tabla cruda. En el examen, el dashboard las calcula con los datos que ya trae de tu base de datos.

Paso 5. Mostrar

Construye el dashboard de la sección 2.5. Un mensaje por tarjeta.

2.2 Las 5 medidas y cuándo usar cuál

En una frase: la media resume, la mediana resiste extremos y la moda dice lo más frecuente. La desviación dice cuánto se mueve y el CV permite comparar.

Las 5 medidas

Tabla de decisión

Pregunta Si la respuesta es sí Si la respuesta es no
¿Hay valores extremos? Reporta la mediana primero Reporta la media primero
¿Comparo variables de unidades distintas? Usa el coeficiente de variación Usa la desviación estándar
¿Todos los valores son ≥ 0 y la media > 0? El coeficiente de variación aplica Escribe "no aplica"
¿Muchos días valen lo mismo? Reporta la moda y di qué significa La moda no dice mucho; omítela en la lectura

Media móvil de 7 días: quitar el ruido de la semana

Los datos diarios tienen ritmo semanal. Los fines de semana se reporta menos. La media móvil de 7 días promedia hoy con los 6 días anteriores.

El SQL en DuckDB (sirve en tu DuckDB local)

SELECT
  avg(casos_7d)          AS media,
  median(casos_7d)       AS mediana,
  mode(casos_7d)         AS moda,
  stddev_samp(casos_7d)  AS desv_est,
  CASE WHEN min(casos_7d) >= 0 AND avg(casos_7d) > 0
       THEN stddev_samp(casos_7d) / avg(casos_7d) END AS cv
FROM v_territorio_76;

Media móvil de 7 días:

SELECT t, casos,
  avg(casos) OVER (ORDER BY t ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS casos_7d
FROM v_territorio_76;

Regla: usa siempre stddev_samp. Ejemplo: stddev_pop divide entre n y da un número más pequeño; no es el estándar del curso. El dashboard del examen ya usa stddev_samp.

2.3 Series densas: cada día debe existir

En una frase: si un día falta, el modelo lo inventa; por eso cada día debe estar, aunque valga 0.

La página del modelo interpola los días que faltan. Un hueco se vuelve un valor inventado. Para evitarlo, se construye un calendario y se une a los datos con LEFT JOIN. Donde no hay dato, se pone 0 con COALESCE.

WITH cal AS (
  SELECT unnest(generate_series(DATE '2020-03-06', DATE '2022-03-06', INTERVAL 1 DAY))::DATE AS dia
)
SELECT cal.dia - DATE '2020-03-06' AS t, cal.dia,
       COALESCE(d.casos, 0) AS casos
FROM cal LEFT JOIN datos_dia d ON d.dia = cal.dia
ORDER BY t;

Chequeo: SELECT count(*) FROM v_territorio_76 debe dar 731. Ejemplo de comunicación: publicaciones por día en una cuenta; los días sin publicar valen 0, no desaparecen.

2.4 Cómo leer un histograma

En una frase: el histograma dice cuántos días cayeron en cada rango de valores; su forma cuenta la historia.

Un histograma es un gráfico de barras. El eje horizontal son rangos de valor. Ejemplo: 0 a 500, 500 a 1.000, 1.000 a 1.500 casos por día. El eje vertical es cuántos días cayeron en cada rango.

Cuatro formas que vas a ver:

  1. Una montaña en el centro. La media y la mediana están cerca. La variable es estable. Ejemplo de comunicación: aperturas de un boletín semanal.
  2. Casi todo a la izquierda y una cola larga a la derecha. Muchos días bajos, pocos días muy altos. La media está por encima de la mediana. Ejemplo COVID: casos_7d con media 738,8 y mediana 529,0: las olas hacen la cola.
  3. Una barra enorme en 0 y poco más. La moda es 0. La variable casi nunca pasa. Ejemplo COVID: importados después de abril de 2020.
  4. Dos montañas. Hay dos regímenes. Ejemplo COVID: Recuperados del modelo, casi en 0 al inicio y casi en su valor final después. Ejemplo de comunicación: visitas antes y después de un lanzamiento.

Cómo escribir la lectura, en dos frases:

Regla: un histograma con cola larga pide la mediana. Un histograma con montaña central pide la media.

2.5 Cómo leer un número: DATO o JUICIO

En una frase: un DATO se puede volver a calcular; un JUICIO es tu lectura, y lleva su nivel de confianza.

Tres ejemplos:

  1. DATO: "La mediana de casos_7d en el territorio fue 529 casos por día". JUICIO, confianza alta: "La mitad de los días estuvieron por debajo de 529; la serie tiene picos cortos".
  2. DATO: "El rezago de reporte promedio fue 4,2 días". JUICIO, confianza moderada: "El dato del lunes describe la semana anterior; los 163 rezagos negativos restan certeza".
  3. DATO (comunicación): "La tasa de apertura del boletín fue 31 % en marzo". JUICIO, confianza baja: "La campaña nueva causó la subida; solo hay un mes y no hay grupo de comparación".

Regla: cada variable del dashboard lleva una frase DATO y una frase JUICIO. Ejemplo: "Media: 738,8 casos por día (DATO). Los picos jalan la media hacia arriba (JUICIO, confianza alta)".

2.6 Cómo mostrar: el dashboard

En una frase: un dashboard se entiende si cada tarjeta dice un solo mensaje y nadie necesita distinguir colores.

Las piezas, en este orden:

  1. Una tarjeta por variable, 5 o más. Cada una con media, mediana, moda, desviación y CV, su unidad y su histograma.
  2. Una lectura DATO y una lectura JUICIO debajo de cada tarjeta.
  3. Tres hechos: información con número. Ejemplo: "El pico real fue 6.137 casos por día, el día 674".
  4. Dos tarjetas de insight: una de ciclo y una de variable (sección 2.7). Cada una con su conclusión: la problemática que encontraste, qué hacer para mejorar el sistema y el empleado IA que lo haría posible (nombre y arquetipo).

Regla de la paleta accesible:

Ejemplo de comunicación: tarjeta "Aperturas, media 820 por día" con su histograma. Hecho: "los lunes abren 20 % menos". Insight: "cuando el asunto tiene un número, la apertura sube 6 puntos; pedir un número en cada asunto".

2.7 Cómo encontrar un hecho y un insight

En una frase: un hecho es un número que los datos muestran. Un insight une ese número con una estructura del modelo y una acción.

Receta 0. Hecho: lee el dashboard y copia un número con su contexto

  1. Elige una variable. Mira su pico, su mediana o su moda.
  2. Escribe el número, la unidad y cuándo. Ejemplo COVID: "El pico real de casos_7d fue 6.137 casos por día, el día 674 (2022-01-09)".
  3. Ejemplo de comunicación: "La moda de publicaciones por día es 1; el 60 % de los días se publicó una sola vez".

Receta 1. Insight de ciclo: busca el retraso o el freno entre dos variables

  1. Elige un ciclo de tu modelo. Ejemplo: B de percepción de riesgo (F3).
  2. Toma las dos variables que lo forman. Ejemplo: casos reales y Percepcion simulada.
  3. Mira cuántos días pasan entre el pico de una y el pico de la otra. Ejemplo: 21 días.
  4. Llena la frase y añade la acción.

Frase para llenar: "Cuando ____ sube, ____ sube o baja unos ____ días después, porque el ciclo ____ empuja o frena. El dato que lo muestra es ____. Qué hacer para mejorar el sistema: ____."

Receta 2. Insight de variable: busca el tramo donde la variabilidad cambia

  1. Elige una variable. Ejemplo: casos diarios.
  2. Parte la serie en tramos, por ejemplo por olas o por trimestres.
  3. Mira la desviación o el histograma de cada tramo.
  4. Encuentra el tramo donde la desviación salta. Llena la frase y añade la acción.

Frase para llenar: "Entre el día ____ y el día ____, la desviación de ____ pasó de ____ a ____ (unidad). Eso es ____ veces más y coincide con ____. Qué hacer para mejorar el sistema: ____."

Regla: cada insight lleva al menos un número con unidad y su conclusión. La conclusión tiene 3 partes: la problemática o situación que encontraste, qué hacer para mejorar el sistema y el empleado IA que lo haría posible (nombre y arquetipo). Sin número, es una opinión. Sin acción, es solo un hecho.

2.8 Errores típicos

  1. Calcular estadísticas sobre la tabla cruda. Síntoma: Barranquilla cuenta dos veces. Corrección: siempre sobre la tabla limpia.
  2. Usar la media con picos. Síntoma: la media está muy por encima de la mediana. Corrección: reporta la mediana primero y el sesgo.
  3. Serie con huecos. Síntoma: la tabla tiene 712 filas, no 731. Corrección: calendario con generate_series y COALESCE(x, 0).
  4. Dividir por cero en el CV. Síntoma: CV infinito o enorme. Corrección: CV solo si todos los valores son ≥ 0 y la media > 0; si no, "no aplica".
  5. Leer la moda sin contexto. Síntoma: "la moda es 0" y nada más. Corrección: di qué porcentaje de los días vale 0 y qué significa.
  6. Color como única señal. Síntoma: una persona daltónica no distingue las dos series. Corrección: etiquetas de texto y forma distinta.

2.9 Lista de chequeo del capítulo 2

Capítulo 3. Cómo desarrollar, diseñar y gobernar una IA

Este capítulo es tuyo para siempre. Sirve para COVID hoy y para cualquier proyecto mañana.

3.1 Tres preguntas, un solo documento

Una IA que trabaja contigo se mira desde tres lados. Cada lado tiene una pregunta y una lectura prohibida.

Lado La pregunta Lectura prohibida Dónde se responde
Co-inteligencia ¿Cómo piensa conmigo? No: piensa por mí. Prompt con rails y harness
Co-socio ¿Qué hace cada día y qué no decide? No: colega con criterio propio. Hoja de vida
Co-entidad ¿Quién la posee, qué registra, cuándo se apaga? No: sujeto de derechos. Gobernanza: riesgos, políticas, procesos, contención

Ejemplo de la lectura prohibida: "La IA decidió publicar la nota". Falso. Un humano la publicó o nadie debió hacerlo.

La IA no es una persona. Es un producto con versión, dueño y fecha de apagado. Ejemplo: claude-haiku-5-5, desplegado el 2026-12-01, retiro el 2027-06-30.

En el examen, las tres respuestas viven en un solo documento: el empleado IA. Se escribe en empleado_ia_plantilla.html, un formulario que arma el documento a la derecha. Tiene 10 secciones, de la 0 a la 9.

3.2 Los cuatro principios de Mollick y dónde viven

Ethan Mollick, en "Co-Intelligence" (2024), da cuatro principios. Cada uno vive en una sección del empleado IA.

Principio Qué quiere decir Dónde vive en el empleado IA
Siempre invita a la IA a la mesa Úsala en cada tarea y anota qué pasó. Bitácora de IA y las 3 pruebas del harness.
Sé el humano en el circuito Alguien revisa antes de que algo salga. Entrega a humano (prompt), Quién revisa (hoja de vida), Avisar (contención).
Trátala como una persona, pero dile qué clase de persona es Dale rol, tono y límites claros. Identidad y misión (prompt), Arquetipo (sección 0).
Asume que es la peor IA que usarás Mañana habrá otra mejor. Anota la versión y revisa. Modelo id, despliegue y retiro (ficha de gobernanza).

Ejemplo del tercer principio: "Eres un Vigía. Solo avisas. Nunca ordenas." Esa frase es la clase de persona.

3.3 Los cuatro arquetipos

Un empleado IA de datos casi siempre es uno de estos cuatro. Elige uno por empleado.

Arquetipo Qué hace Cuándo encaja
Vigía Compara un nodo con un umbral y avisa. Tu insight es "cuando X pasa de N, pasa algo".
Redactor Convierte números en una nota pública clara. Tu insight debe llegar a un público que no lee tablas.
Verificador Revisa la calidad de los datos antes de usarlos. Tu insight nació de un dato raro: vacíos, negativos, rezagos.
Explicador Responde preguntas sobre el ciclo con tus datos. Tu insight es un ciclo que la gente no entiende.

Ejemplo: el ciclo B1 de saturación hospitalaria pide un Vigía sobre ocupacion. El rezago de publicación pide un Verificador o un Redactor.

Regla: un insight de VARIABLE suele dar Vigía o Verificador. Un insight de CICLO suele dar Explicador o Redactor. No es obligatorio.

3.4 La estructura del empleado IA

En una frase: un empleado IA se describe con cuatro piezas: hoja de vida, prompt con rails, harness y gobernanza.

Pieza 1. Hoja de vida (¿qué hace cada día?)

Pieza 2. Prompt con rails (¿cómo piensa conmigo?)

El prompt son las instrucciones que el modelo lee. Los rails son las reglas que no se negocian.

  1. Identidad: quién es, a quién sirve, en qué tono.
  2. Misión: el insight de origen, con su número y su ciclo R o B.
  3. Entradas: la vista o el CSV, el nodo que lo dispara, el umbral y de dónde salió.
  4. Pasos: máximo 5, en orden.
  5. Salidas: formato exacto, longitud, idioma, qué siempre incluye y qué nunca.
  6. Rails G1 a G3 (o más). Uno nace del ciclo. Ejemplo: "G3 (ciclo B1): nunca recomiendo trasladar pacientes; solo aviso".
  7. Rechazos R0 y R1 fijos: nunca consejo médico individual; nunca una celda con n menor que 5. R2 nace del ciclo.
  8. Entrega a humano: cuándo, a quién, con qué, en qué plazo.
  9. Dos ejemplos: uno normal y uno de rechazo.

Pieza 3. Harness (¿cómo se opera?)

El harness es el arnés: lo que sujeta al empleado para que corra sin soltarse.

Pieza 4. Gobernanza, marco AURORA (¿quién responde?)

AURORA es el nombre del marco de gobernanza del curso. Tiene cuatro partes que siempre van juntas.

  1. Riesgos: 3 o más, cada uno con su cadena AIR 2024 L1 → L2 → L3. Cada uno con nivel ALTO, MEDIO o BAJO, qué puede salir mal y cómo lo evitamos.
  2. Políticas: una por riesgo, con tres renglones: hacer, no hacer, recordar.
  3. Procesos con flujo: 3 o más, cada uno con pasos y preguntas sí/no. La plantilla dibuja el diagrama de flujo.
  4. Protocolo de contención: SEV-1, SEV-2 y SEV-3 con su tiempo de respuesta, y los 7 pasos: Parar, Contener, Deshacer, Buscar, Avisar, Arreglar, Aprender.

Ejemplo de proceso: "La alerta diaria". Leer 7 días → ¿7 de 7 superan el umbral? → no: registrar; sí: escribir alerta → ¿tercer día seguido? → sí: avisar al analista.

3.5 La receta de 7 pasos

Sigue el orden. Cada paso produce algo que el siguiente necesita.

  1. Insight. Escribe la frase: "Cuando X sube, Y baja porque el ciclo B1 equilibra". Añade el número que lo prueba y qué hacer para mejorar el sistema.
  2. Arquetipo. Elige uno de los cuatro. Ejemplo: Vigía.
  3. Anclas. Apunta las cinco: tu vista o CSV, tu nodo, tu ciclo con letra, tu umbral del dashboard, tu regla R2. Ejemplo: datos_E017.csv, ocupacion, B1, 0.85, "no proyecto más de 14 días".
  4. Prompt con rails. Llena la sección 3 de la plantilla. Las anclas deben aparecer dentro del texto.
  5. Harness. Llena la sección 4. Escribe las 3 pruebas antes de pensar que terminaste.
  6. Hoja de vida. Cinco días de lunes a viernes. Uno de espera, uno de incidente. Dos KPIs con número.
  7. Gobernanza. Riesgos AIR 2024, una política por riesgo, tres procesos con flujo, protocolo de contención.

Si una prueba del harness falla en tu cabeza, vuelve al paso 4. Eso no es perder tiempo. Eso es ingeniería.

3.6 AIR 2024 en 10 líneas

  1. AIR 2024 es un catálogo de 314 riesgos de la IA, en 4 niveles.
  2. Lo escribieron Zeng, Klyman, Zhou y otros en junio de 2024 (arXiv:2406.17864).
  3. Nace de 8 políticas de gobierno y 16 políticas de 9 empresas de IA.
  4. Nivel 1: A. sistema y operativos, B. seguridad del contenido, C. sociales, D. legales y de derechos.
  5. Nivel 2 tiene 16 categorías. Ejemplo: Privacidad, Engaño, Usos operativos indebidos.
  6. Nivel 3 baja al detalle. Ejemplo: Toma de decisiones automatizada.
  7. El catálogo no dice qué tan grave es un riesgo. Eso lo decides tú con BAJO, MEDIO o ALTO.
  8. Tu tarjeta tarjeta_AIR2024.md tiene 18 riesgos de nivel 3 elegidos para empleados de datos.
  9. Eliges 3 o más riesgos. Cada riesgo lleva nivel, qué puede salir mal, cómo lo evitamos y su política.
  10. "Cómo lo evitamos" siempre apunta a un rail G o a un rechazo R del prompt. Sin rail, no hay mitigación.

Cómo usarlo en cualquier proyecto futuro: abre la tarjeta, recorre los 4 grupos, marca lo que toca a tu caso. Escribe la cadena L1 → L2 → L3. Pon el nivel y una regla concreta que lo baje. Escribe la política. Nombra el rol que revisa.

Ejemplo fuera de COVID: un chatbot de atención a clientes. Riesgo: C → Engaño → Tergiversación. Cómo lo evitamos: "Siempre digo que soy un asistente automático". Política: hacer, presentarse como IA; no hacer, fingir ser persona; recordar, el cliente puede pedir un humano.

3.7 Las tres reglas permanentes

Estas tres reglas no cambian con el proyecto ni con el año.

Regla 1. Sin secretos en prompts ni en archivos. La llave del modelo vive en una variable de entorno o en el gestor de llaves. Nunca en el prompt. Nunca en un zip ni en un repositorio. Ejemplo: en el harness escribes "la llave vive en ANTHROPIC_API_KEY", nunca el valor.

Regla 2. Frontera de datos escrita antes de empezar. Di cuál es la fuente única. Di qué está prohibido cruzar. Di el tamaño mínimo de celda que publicas. Ejemplo: "Solo datos_E017.csv. Nada de gt2j-8ykr fila a fila. Nunca celdas con n < 5."

Regla 3. Humano en el circuito. Toda salida que llega a otras personas pasa por una revisión humana. El empleado propone. El humano decide. Ejemplo: el Redactor escribe el aviso. El jefe de comunicaciones lo publica o lo descarta.

3.8 Cómo reusar esto en 5 años

Los modelos cambiarán de nombre. La estructura seguirá sirviendo. Esto es lo que se queda contigo.

  1. Las tres preguntas. ¿Cómo piensa conmigo? ¿Qué hace cada día y qué no decide? ¿Quién la posee y cuándo se apaga?
  2. Las cinco anclas. Fuente, variable, mecanismo, umbral, regla de rechazo. Cambia datos_E017.csv por tu tabla de ventas o de audiencias.
  3. Las tres pruebas del harness. Nunca enciendas un prompt que no probaste. Una normal, una de borde, una de rechazo.
  4. El día a día. Un día de espera y un día de incidente. Así piensas en lo que falla.
  5. La cadena de riesgo. L1 → L2 → L3, nivel, cómo lo evitamos con un rail, política con hacer, no hacer, recordar.
  6. Los procesos con flujo. Si no puedes dibujar el flujo, no entiendes el proceso.
  7. El protocolo de contención. Antes de encender algo, escribe quién lo para y los 7 pasos.
  8. La bitácora. Qué se equivocó el modelo y qué cambiaste. Esa es la habilidad de co-inteligencia.

Ejemplo de reuso: una sala de redacción en 2031. Fuente: notas_publicadas.csv. Nodo: correcciones_por_semana. Ciclo: R, más prisa, más errores, más correcciones. Umbral: media + 1 desviación. R2: "no publico sin una fuente verificada". El resto de la receta es igual.

Guarda este capítulo. Cambia los nombres. La estructura no caduca.

Tarjeta de transferencia

Llena esta tarjeta al final de cada proyecto. Cinco frases, en tus palabras. Sin copiar.

# Pregunta Tu respuesta (una frase)
1 ¿Cuál es el problema, en qué unidad se mide y en qué horizonte de tiempo? [[ ]]
2 ¿Cuáles son los 2 o 3 stocks (lo que se acumula) y qué flujos los cambian? [[ ]]
3 ¿Cuál es el ciclo principal? Usa la frase: "Cuando X sube, Y ..., y eso ...: ciclo R o B". [[ ]]
4 ¿Qué dato alimenta el modelo, de dónde sale y qué vista lo entrega cada día? [[ ]]
5 ¿Qué empleado IA ayudaría, de qué arquetipo (Vigía, Redactor, Verificador, Explicador) y quién lo supervisa? [[ ]]

Patrón de la biblioteca que usaste: [[ nombre del patrón ]]. Problema nuevo al que lo aplicas: [[ ]].

Ejemplo (no copiar): un boletín de noticias. Unidad: suscriptores, horizonte 12 meses. Stocks: suscriptores activos y dormidos; flujos: altas, bajas, reactivaciones. Ciclo: cuando los activos suben, las recomendaciones suben, y eso hace que las altas suban más: ciclo R. Dato: aperturas por día desde la plataforma, vista diaria densa. Empleado IA: un Vigía que avisa cuando las bajas de 7 días superan la media más una desviación; lo supervisa la editora.

Cómo reusar esta guía en 5 años

  1. Cambia el dato: cualquier tabla con una fecha y un conteo sirve. Haz la vista densa (un día, una fila).
  2. Elige un patrón de la biblioteca del capítulo 1. Dibuja a mano 3 stocks y sus flujos antes de abrir el computador; después pásalo a una página HTML.
  3. Calcula media, mediana y desviación de 3 variables. Escribe cada lectura como DATO o JUICIO.
  4. Diseña un empleado IA con las 5 anclas y pruébalo en vivo con 3 filas reales.
  5. Llena la tarjeta. Si no puedes llenar una fila, ese es el hueco del proyecto.