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Teoría de las Perspectivas: Decidimos contra toda lógica

Hoy nos detendremos en revisar la Teoría de las Perspectivas, que explica por qué decidimos con las emociones antes que con la lógica. Durante siglos, la economía clásica asumió que las personas tomaban decisiones de forma racional, valorando objetivamente costes, beneficios y probabilidades. Sin embargo, la experiencia cotidiana demuestra lo contrario: compramos, invertimos, votamos, educamos o incluso cuidamos nuestra salud guiados con frecuencia por emociones, intuiciones y sesgos cognitivos. 

La Teoría de las Perspectivas (Prospect Theory), formulada en 1979 por los psicólogos Daniel Kahneman y Amos Tversky, revolucionó la economía conductual al explicar por qué nuestra mente interpreta las ganancias y las pérdidas de forma profundamente asimétrica. Este modelo, que contribuyó a que Kahneman recibiera el Premio Nobel de Economía en 2002, sigue siendo uno de los pilares para comprender el comportamiento humano en la economía, la política, la empresa y la educación.

La idea central de la teoría es sorprendentemente sencilla: no evaluamos los resultados en términos absolutos, sino respecto a un punto de referencia. Lo importante no es cuánto tenemos, sino si percibimos que ganamos o perdemos respecto a lo que esperábamos o poseíamos previamente. Esa diferencia subjetiva condiciona nuestra conducta mucho más de lo que creemos. 

Uno de los principios más conocidos es la aversión a la pérdida (Loss Aversion). Diversos experimentos muestran que perder 100 euros produce un malestar psicológico aproximadamente dos veces mayor que la satisfacción generada por ganar la misma cantidad. En consecuencia, muchas personas prefieren evitar una pérdida antes que perseguir una ganancia equivalente. Esta tendencia explica desde la resistencia a vender inversiones perdedoras hasta la dificultad para abandonar proyectos inviables o aceptar cambios organizativos.

Relacionado con ello aparece la denominada función de valor (The Value Function), cuya representación gráfica adopta una característica forma de “S”. Cuando anticipamos ganancias solemos volvernos prudentes y preferimos beneficios seguros antes que ganancias mayores pero inciertas. Sin embargo, cuando afrontamos pérdidas ocurre justamente lo contrario: aumentamos nuestra disposición a asumir riesgos con la esperanza de recuperar lo perdido. Esta paradoja explica numerosos comportamientos financieros aparentemente irracionales y también muchas decisiones personales.

Otro fenómeno relevante es el efecto de certeza (Certainty Effect). Nuestra mente concede un valor desproporcionado a aquello que está completamente garantizado. Preferimos una recompensa menor pero segura antes que otra objetivamente más ventajosa aunque implique incertidumbre. Este mecanismo psicológico ayuda a entender decisiones relacionadas con inversiones, seguros, contratos laborales o incluso tratamientos médicos.

Especial importancia tiene también el llamado efecto de encuadre (Framing Effect). La manera de presentar una información modifica profundamente la decisión, aunque los datos sean idénticos. Un tratamiento con una “supervivencia del 90 %” inspira mucha más confianza que otro con una “mortalidad del 10 %”, pese a expresar exactamente la misma realidad estadística. Las campañas publicitarias, el marketing político, la comunicación sanitaria y la divulgación científica utilizan constantemente este principio.

La teoría incorpora además la ponderación subjetiva de las probabilidades (Probability Weighting). Los seres humanos no interpretamos las probabilidades de manera matemática. Tendemos a sobrevalorar acontecimientos extremadamente improbables —como ganar la lotería o sufrir un accidente excepcional— mientras infravaloramos riesgos mucho más frecuentes. Esta distorsión explica simultáneamente el éxito de las loterías y la contratación masiva de seguros.

Las implicaciones educativas son enormes. Enseñar pensamiento crítico exige ayudar al alumnado a identificar estos sesgos cognitivos antes de que condicionen sus decisiones económicas, sociales o profesionales. Comprender cómo funciona nuestra percepción del riesgo resulta tan importante como aprender matemáticas financieras o estadística. La alfabetización económica del siglo XXI debe incorporar necesariamente la psicología de la decisión.

En el ámbito empresarial, la Prospect Theory explica por qué consumidores, inversores y directivos reaccionan de forma distinta según el contexto emocional en que reciben una información. En política ayuda a comprender campañas electorales basadas en el miedo o en la promesa de evitar pérdidas futuras. En la vida cotidiana nos recuerda que nuestras decisiones rara vez son completamente racionales.

La gran aportación de Kahneman y Tversky consiste precisamente en haber demostrado que la irracionalidad humana no es caótica, sino sistemática y predecible. Conocer estos mecanismos no nos inmuniza frente a ellos, pero sí nos permite detenernos unos segundos antes de decidir. En una época dominada por la sobreinformación, la inteligencia artificial y la economía de la atención, entender cómo pensamos puede ser tan valioso como saber cuánto sabemos.

La Teoría de las Perspectivas sigue recordándonos una lección esencial: las personas no decidimos únicamente con números, sino con expectativas, emociones, experiencias y percepciones. Y comprender esa realidad constituye una de las mejores herramientas para formar ciudadanos más críticos, consumidores más conscientes y sociedades más racionales. 

ResumenLa psicología oculta de nuestras decisiones. Por qué perder duele más que ganarDecisiones irracionales con consecuencias perfectamente previsibles. La economía depende de nuestras emociones. Cómo el cerebro interpreta riesgos y oportunidades. Ciencia detrás de nuestras malas decisiones. El poder del encuadre en nuestras decisiones. La psicología que explica el éxito de loterías y seguros

Gafas Ray-Ban Meta 2 Wayfarer: IA en los ojos

La gorra interfiere con las Gafas Ray-Ban Meta 2 Wayfarer

Álbum creciente de imágenes.


Ver el mundo con inteligencia artificial integrada en la montura. Hay inventos que llegan demasiado pronto y fracasan por ello. Las Google Glass de 2013 fueron un prototipo brillante entregado a un mundo que aún no sabía qué hacer con él: cámaras apuntando a los interlocutores, interfaces torpes y el estigma social del «glasshole». Una década después, la lección parece aprendida. Las Ray-Ban Meta Gen 2 Wayfarer representan el intento más maduro hasta la fecha de fusionar tecnología ponible con diseño que no asusta a nadie. 


La herencia del icono. El modelo Wayfarer cumplió setenta años en 2022. Su silueta —trapezoidal, gruesa, inconfundible— ha sobrevivido a modas, generaciones y subgéneros culturales. Que Meta y Luxottica eligieran precisamente esa montura para incrustar micrófonos, altavoces y una cámara ultra gran angular de 12 megapíxeles no es un detalle menor: es una declaración de intenciones. El diseño mantiene el ADN clásico de Ray-Ban, con más de 150 combinaciones de montura y cristales disponibles para ajustarse a todo tipo de estilos. La tecnología se camufla; el objeto se desea por sí mismo antes de que el usuario sepa que lleva IA encima.


Qué puede hacer este wearable (posts)Las gafas permiten capturar fotos y vídeos, escuchar música, realizar llamadas manos libres y consultar al asistente Meta AI en movimiento, con traducción en vivo en seis idiomas y contando. La cámara ultra gran angular, ubicada en la esquina de la montura, permite capturar fotos y vídeos en calidad 3K de hasta tres minutos, gestionando los archivos directamente desde las gafas. Los comandos son del tipo «Hey Meta, haz una foto» o «¿Qué edificio es ese?», activando la visión artificial del sistema para identificar objetos en tiempo real. 


Respecto a la primera generación, la mejora es sustancial en los dos parámetros que más importan al usuario común: calidad de imagen y autonomía. La Gen 2 graba a 6,5 megapíxeles frente a los 2,6 de la generación anterior, y su batería alcanza las 8 horas de uso frente a las 4 horas previas, con hasta 19 horas en espera. El estuche de carga añade una reserva adicional considerable para el uso durante todo un día sin conexión a la corriente.

La dimensión educativa y social. Para quienes trabajan en educación o comunicación, este tipo de dispositivo plantea interrogantes que van más allá de la hoja de especificaciones. Una cámara integrada en las gafas, prácticamente invisible para el interlocutor, reconfigura los supuestos de privacidad en entornos presenciales: aulas, reuniones, consultas médicas. La IA embebida que identifica objetos, traduce conversaciones y responde preguntas en tiempo real amplía las posibilidades de accesibilidad —para personas con discapacidad visual o barreras lingüísticas— pero también multiplica los vectores de vigilancia pasiva.

En redes sociales, la fricción entre grabar y no grabar desaparece. El gesto de levantar el teléfono, que aún actúa como señal social de «voy a registrar esto», queda eliminado. Esa ausencia de señal es, precisamente, lo que más debate ha generado en foros especializados: ¿qué ocurre con el consentimiento cuando la cámara pesa menos que un par de cristales graduados?

El momento del mercado. Las Ray-Ban Meta Gen 2 se posicionan como la opción mainstream del segmento a 379 euros, integrando Meta AI vía LLaMA 4 con capacidad de responder preguntas, traducir e identificar objetos a través de la cámara. Por encima existen ya alternativas con pantalla incorporada en una lente, como las Ray-Ban Meta Display lanzadas en septiembre de 2025 a 799 euros, que abren el siguiente capítulo de esta historia.

El mercado de gafas inteligentes lleva años prometiendo un futuro que no terminaba de llegar. La segunda generación de Ray-Ban Meta no resuelve todos los dilemas éticos ni alcanza la sofisticación de la realidad aumentada plena. Pero sí logra algo que sus predecesores no consiguieron: que la gente las lleve puestas sin que nadie las mire raro. En tecnología de consumo, ese es, a menudo, el verdadero punto de inflexión.

@agirregabiria

Desayunando en AlicanTerapia

♬ původní zvuk - Jaro Kvarin

Waymo Car, robotaxi autónomo: ¿Promesa o realidad?

Vídeo captado casualmente por Aitor en Portland (OR). Otras imágenes.

Es impresionante el estado actual del robotaxi de Alphabet que está redefiniendo la movilidad urbana y que no anuncia dónde hace las pruebas. Es Waymo Car (ver en otros posts) o cuando la inteligencia artificial toma el volante. Waymo acumula 200 millones de millas sin conductor: ¿El futuro llegó?

Hay tecnologías que avanzan en silencio durante años, acumulando kilómetros en carreteras secundarias y titulares modestos, hasta que un día aparecen en medio de una carrera popular de San Francisco guiando a treinta mil corredores. Ese momento ocurrió el pasado 17 de mayo de 2026, cuando un Waymo —con su nueva carrocería bautizada como Ojai— ejerció de vehículo oficial de cabeza en la mítica prueba Bay to Breakers. No era un anuncio. Era una demostración.

De proyecto Google a subsidiaria de Alphabet. Waymo nació en 2009 como el Google Self-Driving Car Project, bajo la dirección del investigador Sebastian Thrun. Su objetivo inicial era austero y preciso: completar diez rutas de cien millas sin intervención humana. A lo largo de aquella primera fase, los vehículos —principalmente Toyota Prius y Lexus RX450h modificados— alcanzaron 300.000 millas autónomas en vías públicas sin un solo accidente en 2012. Hoy, como filial independiente de Alphabet —la matriz de Google—, el sistema ha recorrido cerca de 200 millones de millas completamente autónomas en ciudades estadounidenses.

Lo que resulta menos visible para el pasajero que sube a uno de estos vehículos es que, en paralelo, el sistema entrena en miles de millones de millas virtuales, dominando escenarios complejos antes de encontrarlos en calles reales. A esto responde el recién presentado Waymo World Model: un modelo generativo de simulación hiperrealista que eleva a nueva cota la preparación del conductor artificial.

La sexta generación y el vehículo Ojai. En febrero de 2026, Waymo anunció el despliegue de su sistema de conducción de sexta generación. Este nuevo sistema actúa como el motor principal de su siguiente era de expansión, con una configuración más optimizada que reduce costes sin comprometer los estándares de seguridad, y con capacidades ampliadas para operar en entornos más diversos, incluidos climas de invierno extremo.

El vehículo que lo aloja es el Ojai, fabricado sobre una plataforma base del fabricante chino Geely, con sistemas de lidar y radar de nueva generación que mejoran la visión respecto a modelos anteriores. La paradoja no es menor: la empresa más avanzada en conducción autónoma de Estados Unidos utiliza carrocerías de un gigante automovilístico chino. La tecnología, como siempre, desborda las fronteras geopolíticas.

Expansión y precio. A comienzos de 2026, Waymo ofrece servicio completamente público en Phoenix, San Francisco, Los Ángeles, Austin y Atlanta, con planes de expansión a unas veinte ciudades nuevas, entre ellas los primeros mercados internacionales: Londres y Tokio. En España y Europa, los marcos regulatorios aún no permiten este nivel de autonomía en vías abiertas, pero el horizonte se acorta visiblemente.

El precio es todavía una barrera. En la actualidad, Waymo resulta entre un 30 y un 40% más caro que Uber, posicionado como una experiencia de alta gama. Es, en esencia, el mismo patrón histórico de toda tecnología disruptiva: primero cara y exclusiva, luego accesible y ubicua.

La pregunta que el coche no puede contestar. Técnicamente, el argumento es sólido: los vehículos autónomos son, estadísticamente, considerablemente más seguros que los conductores humanos. Sin embargo, la cuestión relevante no es solo la estadística; es la responsabilidad. ¿Quién responde cuando el algoritmo falla? ¿La empresa, el fabricante del hardware, el municipio que autorizó la circulación? El derecho, la ética y la pedagogía cívica tienen aún mucho trabajo por delante.

Waymo conduce ya entre nosotros. La pregunta no es si los coches autónomos llegarán, sino si nuestras instituciones, nuestras leyes y nuestra cultura estarán a la altura cuando lo hagan plenamente.

Recomendando el Logitech MX Keys S Combo

Llevamos unos meses disfrutando del combinado de teclado y ratón que componen el Logitech MX Keys S Combo. Precio alto, 229€, pero ha sido un regalo de Aitor por mi 73º cumpleaños. Llega muy bien empaquetado y protegido, se instala fácilmente por Bluetooth o por su propio USB, y su tacto y precisión son inigualables. Disponen de innumerables funciones, como el dictado por voz para no teclear, que aún no he probado exhaustivamente.

Una delicia inalámbrica, con cargas que duran semanas y semanas. Buena iluminación del teclado, inteligente gestión para auto-desconectarse cuando no se utilizan estos periféricos, lo que redunda en que sus propias baterías apenas se desgastan. Lo más divertido es usar el mismo teclado con hasta tres equipos diferentes (PC, iPad,...). 

Logitech MX KEYS S COMBO

Democratizar la AI: Conversan Andrew Ng y Astro Teller

En el ecosistema de la tecnología de vanguardia, pocas conversaciones poseen la densidad intelectual de un encuentro entre Andrew Ng (otros posts) y Astro Teller. Ng, figura seminal en el aprendizaje profundo y cofundador de Google Brain y Coursera, representa la convergencia entre el rigor académico y la visión empresarial. 

Por su parte, Astro Teller —quien porta el legado de una estirpe científica como nieto del físico Edward Teller— dirige X, la "fábrica de moonshots" de Alphabet, donde lo imposible se desglosa en hitos de ingeniería. El reciente encuentro entre ambos no solo es una mirada retrospectiva a los orígenes de la inteligencia artificial moderna, sino un manifiesto sobre cómo esta tecnología redefinirá la pedagogía y la estructura misma de la sociedad. 

El Origen de una Herejía: La Apuesta por la EscalaLa conversación se inicia en los pasillos de Stanford y los primeros días de Google X. Ng relata cómo, en 2010, la idea de "escalar" redes neuronales era recibida con escepticismo, incluso con hostilidad, por la comunidad académica. Mientras los expertos de la época se obsesionaban con algoritmos artesanales y soluciones matemáticas elegantes, Ng sostenía una hipótesis basada en datos: el tamaño importaba [04:42]. 

Inspirado por experimentos de neuroplasticidad —donde el tejido cerebral puede aprender a procesar señales visuales aunque originalmente estuviera destinado a las auditivas—, Ng propuso la existencia de un "algoritmo de aprendizaje único" [06:20]. Esta visión sugería que no necesitábamos miles de softwares especializados, sino un sistema lo suficientemente vasto para procesar cualquier tipo de datos. Fue esta "herejía" la que llevó a la creación de Google Brain, validada posteriormente por el famoso "artículo de los gatos", donde una red neuronal descubrió por sí misma el concepto de un felino tras analizar miles de horas de YouTube sin supervisión humana [45:25]. 

Educación: De la Escasez a la AbundanciaPara Ng, la educación no es solo una rama de su carrera, sino una obsesión personal que lo llevó a fundar Coursera. En el diálogo, plantea una visión profundamente democratizadora: la inteligencia humana es cara y difícil de escalar, pero la inteligencia artificial tiene el potencial de ser ubicua y económica [41:00].

Ng visualiza un futuro donde cada niño en el planeta cuente con un "ejército de tutores" personalizados y asesores de salud [41:11]. Esta transición de la educación como un bien de lujo a un servicio público masivo es, quizás, el moonshot más ambicioso de todos. La IA no sustituirá al docente, sino que liberará al sistema de las limitaciones de la ratio profesor-alumno, permitiendo una mentoría uno a uno que hoy solo está al alcance de las élites.

La Nueva Alfabetización: Programar en la Era de la Asistencia. Un punto disruptivo en la conversación es la defensa de Ng sobre la programación universal. En un mundo donde la IA puede generar código, algunos sugieren que aprender a programar es redundante. Ng argumenta lo contrario: la habilidad de comunicarse con las máquinas y dirigirlas es la nueva alfabetización [39:54].

El "código asistido" reduce las barreras de entrada, permitiendo que cualquier individuo convierta una idea en un prototipo funcional en horas, no en meses. Esta aceleración de los "bucles de aprendizaje" —un concepto que Astro Teller enfatiza como vital para cualquier innovación— define la ventaja competitiva del futuro: no es la IA la que reemplazará a las personas, sino las personas que usan IA las que reemplazarán a las que no lo hacen [46:23]. 

Filosofía Moonshot: Velocidad y Seguridad PsicológicaAstro Teller aporta una dimensión crucial sobre la gestión del talento y la innovación. Ambos coinciden en que el éxito de Google Brain en X se debió a la creación de un "entorno seguro" para el experimento radical [50:10]. La capacidad de fallar rápido, sin poner en riesgo la "nave nodriza (Google)", permitió a Ng y su equipo ejecutar a una velocidad órdenes de magnitud superior a la media corporativa.

Teller subraya la importancia de la "estanqueidad de los bucles de aprendizaje": el tiempo que transcurre entre una hipótesis y un resultado evaluable [50:43]. En la frontera del conocimiento, el aprendizaje es el único producto real; si ese bucle se reduce, la innovación se vuelve inevitable.

Conclusión: Un Futuro de Colaboración SimbióticaLa charla entre Ng y Teller nos deja una lección fundamental: el futuro de la tecnología no reside en la complejidad aislada, sino en su aplicación para elevar la condición humana. Desde los primeros días de las GPU y los clústeres de CPU hasta los modelos fundacionales de hoy, la trayectoria ha sido clara: mayor escala, mayor accesibilidad.

Como intelectuales y educadores, el reto es preparar a la próxima generación no solo para consumir tecnología, sino para construir junto a ella. En palabras de Andrew Ng, el objetivo final es que cada ser humano sea mucho más poderoso, apoyado por una inteligencia artificial que actúa como un multiplicador de su propia voluntad y creatividad.