GUÍA DE BUENAS PRÁCTICAS PARA LA MITIGACIÓN DEL RIESGO DE MODELO DE ANALÍTICA
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Las decisiones estratégicas de negocio han sido tomadas históricamente por los encargados de velar por los intereses de las empresas. Con la posibilidad de acceder a grandes volúmenes de datos, y con el desarrollo de nuevas técnicas de estadística y aprendizaje automático (Machine Learning), esta responsabilidad ha venido siendo delegada progresivamente a modelos diseñados para tal labor, con el fin de evitar el riesgo humano de equivocarse a causa de los sesgos, prejuicios y opiniones subjetivas de los tomadores de decisiones tradicionales, fundamentándose ahora en hechos objetivos inherentes a los datos operacionales de cada empresa, pero incurriendo entonces en un nuevo riesgo: que el modelo matemático delegado no logre elegir la mejor alternativa posible, o ni siquiera una adecuada [Javier Gustavo Díaz Cely].
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