Detective Del Spooner: Human beings have dreams. Even dogs have dreams, but not you. You’re just a machine. Can a robot write a symphony? Can a robot turn a… canvas into a beautiful masterpiece? Sonny (the robot): Can you?

— I, Robot

Muchos creen que la Inteligencia Artificial es algo nuevo que acaba de nacer con chatGPT.

En realidad, la Inteligencia Artificial nació desde que nos dimos cuenta como humanidad que podíamos desarrollar máquinas que podían funcionar con lógica y les llamamos “computadoras”. Alan Turing, el padre de la computación, introdujo en 1950 la “prueba de Turing”, que básicamente decía que si podíamos tener una conversación con una computadora y pensar que estamos hablando con un humano, entonces es una prueba de que la máquina puede “pensar” (estoy volteando a ver a los bots de servicio al cliente de mi compañía de celular y girando la cabeza en clara decepción).

Leíste bien: 1950.

De hecho, en la película de Terminator 2: día del juicio, se habla mucho ya sobre redes neuronales y todo lo que está detrás de la inteligencia artificial que usamos todos los días.

Así que hoy veremos:

• Qué es la Inteligencia Artificial.
• Y los principios fundamentales para comenzar a usarla (y nunca más tener que tirar dinero a la basura en cursos de IA que te prometen lo más nuevo).

Detrás de la IA no hay más que matemáticas

Completa la siguiente frase:

“El perro ladra y el gato _______”

Probablemente pensaste en contestar “maúlla”. Y eso mismo es lo que me contestó la inteligencia artificial cuando le pregunté.

A lo que hoy en día le llamamos “inteligencia artificial” es en realidad solo una parte de lo que pueden hacer las computadoras. Hay modelos de predicción y modelos “generativos”, que son los que usamos para crear imágenes, texto e incluso videos.

• Los modelos de predicción son los que hacen que las redes sociales te muestren anuncios tan afines a lo que te gusta, que muchas veces piensas que tu teléfono te está escuchando.
• Los modelos generativos son como chatGPT, que genera el texto que le solicitas. También es una especie de modelo predictivo, pero usa grandes cantidades de texto para funcionar.

¿Cómo logra eso?

Básicamente, alimentaron a la computadora con mucho texto. Todos los foros en internet, todas las transcripciones de videos, todos los libros, todos los blogs y muchas cosas más. Todo lo que necesita para asignar una probabilidad a la siguiente palabra dentro de una conversación. Algo parecido al texto predictivo de tu celular, pero a mayor escala.

Esto significa dos cosas:

• Generalmente, te va a dar la respuesta que tiene la mayor probabilidad. Pero de vez en cuando, el modelo va a elegir de forma aleatoria otras respuestas con menor probabilidad. Por eso siempre puedes tener respuestas diferentes haciendo la misma pregunta.
• El modelo está entrenado con toda la información hasta cierto momento en el tiempo. Antes, si les preguntabas sobre acontecimientos recientes, te contestaban que no conocen nada de lo que pasó en el mundo hasta una fecha determinada (le puedes preguntar a tu IA favorita “¿Cuál es tu fecha de corte”? para saber hasta qué fecha tienen conocimiento.

Los modelos más recientes buscan en internet cuando no conocen sobre algún tema, y complementan su información con otras fuentes. Las conversaciones que tienes con tu IA también ayudan a entrenarla y a mejorarla. Se supone que si tienes una cuenta empresarial, las conversaciones no se guardan y no se usan para entrenar el modelo, pero no sé hasta el momento si eso sea cierto o no (y supongo que la única forma en que nos vamos a enterar es si sale un escándalo confirmando que si lo usa).

Hay varios aspectos que tienes que considerar una vez que conoces cómo funciona esta herramienta:

• Tu chatGPT no es una persona de verdad. Ya sé que parece obvio en este momento, pero muchas veces usamos la IA y esperamos que se comporte como un humano, razone sus respuestas igual que un humano y creemos que lo que nos dice viene de un razonamiento como el que nosotros hacemos. Y no, son simples matemáticas las que están detrás.
• Tu chatGPT no te ama. Es un corolario del punto anterior, pero no está de más decirlo. Muchas personas están usando a la IA como terapeutas (Moore, et al., 2025; Everett, et al., 2025) e incluso hay quienes tienen “novias digitales” que son en realidad una inteligencia artificial (Depounti & Natale, 2022). Lo que tienen en común es que las IAs son un producto dentro de un mercado competitivo, y por lo tanto lo diseñan para nunca desafiar o contradecir al usuario. Si el usuario le dice que le de razones por las que su pareja está mal en un argumento y el usuario está en lo correcto, la IA lo hará sin detenerse en ningún momento y decirle que su postura es incorrecta.

Es un ejemplo muy extremo, pero cuando se trata de argumentos dentro de una investigación, esta característica se presenta de formas más sutiles.

Recuerda: no hay magia en ninguna parte de este proceso

Si nos ponemos muy románticos, por supuesto que vivimos en una época mágica. La diferencia cuando la magia que practicamos tiene fundamentos científicos es que podemos saber cómo funciona y cuáles son sus limitaciones.

Una de las limitaciones más importantes de la IA son las alucinaciones. Se dice que una IA alucina cuando comienza a desviarse de la respuesta correcta y empieza a inventar fechas, eventos, estudios o momentos en la historia. La IA es muy buena para inventar, y actualmente tiene las capacidades creativas de una persona con alto nivel de educación, pero si en algún momento ves que está contestando algo que va mucho más lejos de las capacidades de cualquier persona, probablemente el resultado es una alucinación.

Presta mucha atención a los resultados que te arroja cuando le pidas información real. Las alucinaciones son una característica fundamental de la inteligencia artificial y no un error: no hay forma de escapar de ellas y muy probablemente vas a encontrar resultados alucinados (Dumit & Roepstorff, 2025).

Referencias

Depounti, I., Saukko, P., & Natale, S. (2022). Ideal technologies, ideal women: AI and gender imaginaries in Redditors’ discussions on the Replika bot girlfriend. Media, Culture & Society, 45(4), 720–736. https://doi.org/10.1177/01634437221119021

Dumit, J., & Roepstorff, A. (2025). AI hallucinations are a feature of LLM design, not a bug. Nature, 639(8053), 38. https://doi.org/10.1038/d41586-025-00662-7

Everett, S. S., Bunning, B. J., Jain, P., Lopez, I., Agarwal, A., Desai, M., Gallo, R., Goh, E., Kadiyala, V. B., Kanjee, Z., Koshy, J. M., Olson, A., Rodman, A., Schulman, K., Strong, E., Chen, J. H., & Horvitz, E. (2025). From tool to teammate: A randomized controlled trial of clinician-AI collaborative workflows for diagnosis. medRxiv. https://doi.org/10.1101/2025.06.07.25329176v1

Moore, J., Grabb, D., Agnew, W., Klyman, K., Chancellor, S., Ong, D. C., & Haber, N. (2025). Expressing stigma and inappropriate responses prevents LLMs from safely replacing mental health providers. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.18412

OpenAI. (2024, September 17). How your data is used to improve model performance. OpenAI Help Center. Retrieved October 1, 2025, from https://help.openai.com/en/articles/5722486-how-your-data-is-used-to-improve-model-performance

Turing, Alan (October 1950), "Computing Machinery and Intelligence" (PDF), Mind, LIX (236): 433–460, doi:10.1093/mind/LIX.236.433

I’m trying to free your mind, Neo. But I can only show you the door. You’re the one that has to walk through it

— Morpheus (The Matrix)

Los académicos necesitamos voltear a ver al elefante en el cuarto: la inteligencia artificial hace nuestro trabajo.

En ocasiones mejor que nosotros mismos.

Lo podemos sentir al mismo tiempo en el entusiasmo y en el nerviosismo cuando se habla del tema en la academia. Estamos maravillados viendo cómo le podemos pedir que nos busque 100 fuentes distintas sobre nuestro tema de investigación, destaque los puntos principales que nos interesa y organice la información en una tabla. Es una sensación de alivio al no tener que hacer todo ese trabajo a mano, pero también es un nerviosismo al pensar que nuestros supervisores y jefes van a darse cuenta que tal vez no era tan necesario nuestro trabajo.

Nos la pasamos buscando excusas para justificar nuestra existencia, mientras vemos nerviosos en las noticias que los nuevos modelos cada vez son más capaces y pueden hacer más tareas.

Personalmente, no creo que el trabajo del académico tenga que desaparecer.

Pero si algo es cierto, es que el trabajo en la academia va a cambiar para siempre

El 12 de Junio de 2017 el genio salió de la botella.

Un grupo de investigadores de Google diseño una arquitectura para un modelo de inteligencia artificial para la predicción de palabras (cf. Vaswani, et al., 2017). El modelo básicamente usa bloques grandes de palabras para dar contexto y aumentar la capacidad de predicción. Es algo parecido a lo que pasa cuando quieres traducir algo del inglés al español: si lo traduces palabra por palabra el resultado no es tan bueno como cuando tomas todo el contexto de la frase.

Algunos años después, nace chatGPT y se desata una carrera de empresas compitiendo para tener el mejor modelo de Inteligencia Artificial Generativa.

Es evidente para todos en ese momento que los usos de esta tecnología son enormes. Todas las tareas que de pueden hacer de manera automática, se van a pasar a una IA. En la lista de los trabajos en los que las tareas coinciden más están los trabajos en telemarketing y los profesores de todas las áreas y todos los niveles (Felten, Raj & Seamans, 2023), por lo que el miedo a que nos reemplacen está justificado.

Afortunadamente, el trabajo del investigador va mucho más allá de lo que desde fuera se piensa que es escribir una tesis.

Si hoy intentamos pedirle a la IA que nos haga todo nuestro trabajo, el resultado será horrible

Como profesor en la universidad he sido testigo con alarma de la forma en que ha cambiado la participación por escrito de los alumnos.

Soy de los profesores que no ha dado ninguna orden explícita de intentar hacer que los alumnos no usen la Inteligencia Artificial. Al contrario, en muchos casos les he motivado a que hagan uso de ella, y que la adopten por completo dentro de sus trabajos. Después de todo, en la vida laboral tal vez no habrá nadie que los limite o castigue si la quieren usar.

Desafortunadamente, me he topado con dos problemas:

• Como están intentando hacer cosas con IA sobre temas en los que no tienen experiencia, no tienen la experiencia necesaria para dirigirla correctamente para que les den buenos resultados. En otras palabras, no saben usarla.
• Y como consiguiente, suelen entregar resultados que son evidentemente hechos por IA. Los profesores no me dejarán mentir, que con los años de experiencia que ya llevamos haciendo esto, podemos oler cuando un trabajo está hecho por IA. Es un poco vergonzoso para nosotros, porque es como ver al rey desnudo en el desfile, que piensa que los demás no nos damos cuenta, pero se ve claro como el agua.

En cuanto nos damos cuenta que un texto fue generado por IA nuestro cerebro se apaga. ¿Cuál es el sentido de escribir entonces algo que nadie va a leer nunca?

El resultado de la investigación no es tu tesis, el resultado eres tú

Y con todo, sería un error pensar que se acabaron los tiempos de hacer investigación.

De hecho, ahora creo que es más importante que nunca pasar por ese rito al final de tu paso por la universidad o el posgrado.

Estas son las razones que yo considero que hacen que hacer una tesis es hoy más importante que nunca:

• Escribir te hace procesar la información de manera diferente. Es muy difícil que entiendas sobre algún tema si no has escrito sobre él. Puede ser que creas que entiendas el entrelazamiento cuántico, pero no es sino hasta que lo pones en palabra escrita que te das cuenta si es verdad o no.
• Tu tesis no se trata de tener un documento escrito con una bonita dedicatoria y con tu nombre en letras doradas. Tú y yo sabemos que es probable que tu tesis no la va a leer el gobernador del Banco de México y con eso cambiar el rumbo de la política monetaria del país. Pero después de haber hecho la tesis tú si será un mejor economista.

Así que no lo hagas por tener el documento. Aún si hacer una tesis sea un requisito para obtener tu título, quiero que seas consciente de que la intención no es que le dejes algo al mundo, lo hacemos porque sabemos que escribir te va a cambiar la vida.

Si esperabas que te diera la receta secreta para hacer tu tesis sin tener que trabajar, te puedes regresar a escrolear en TikTok

Esta es una secuencia de newsletter (que quiero convertir en libro) sobre cómo hacer una tesis usando Inteligencia Artificial.

En las siguientes entradas veremos:

• Cómo generar ideas para la investigación.
• Cómo usar la IA para aprender lo que queremos de forma acelerada y con poco esfuerzo.
• Cómo hacer una recopilación bibliográfica como si tuvieras a un ejército de 15 becarios siempre a tu disposición.
• La forma de usar a la IA como tu editor en jefe.
• Y herramientas para divulgar la información.

Es un plan de 12 pasos para hacer investigación con inteligencia artificial con prompts listos para usarse.

Pero no te engañes. El hecho de que te dé los prompts no significa que simplemente podrás copiar, pegar y olvidarte de la tesis. Yo solamente te estoy mostrando la puerta a tener una investigación más profunda, más rápido y con menos esfuerzo. Pero si haces bien este proyecto, escribir aún te va a cambiar.

La pregunta es sólo si estás listo(a) para que la investigación te cambie.

Referencias

Felten, Edward W. and Raj, Manav and Seamans, Robert, Occupational Heterogeneity in Exposure to Generative AI (April 10, 2023). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4414065 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4414065

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762

Cuando yo elegí mi carrera tenía 16 años.

Toda la vida había estado decidido a entrar a medicina. Jamás tuve ninguna duda de que sería algo que me gustaría mucho hacer. Ni siquiera en la actualidad siento que me habría causado problema la sangre. Si acaso sólo las desveladas me podrían causar conflicto.

Llega el último semestre de la prepa y me encuentro a un profesor muy inspirador… de administración.

Disfruté mucho hacer mi carrera en esa área, pero yo siempre tuve mucha afinidad a la ciencia. Fue ahí donde me di cuenta que me gustaba mucho la economía.

Pero si me lo preguntas, para mi la división de las áreas de estudio me ha parecido un ejercicio muy artificial del sistema educativo. Estudiamos una carrera porque necesitamos que las personas se especialicen, pero siempre que profundizas en cualquier área de estudio te vas a dar cuenta de que todas las demás ciencias se asoman de una forma u otra.

En el fondo de una ciencia está otra ciencia aparentemente diferente.

La economía tiene la ventaja de que es por naturaleza muy multidisciplinaria

Ya lo decía Keynes: El economista requiere ser matemático, filósofo, estadista… hoy en día también requiere ser científico de la computación.

En épocas antiguas, los “científicos” no estaban especializados en una sola área. Blas Pascal era matemático, pero también era filósofo. DaVinci conjugó muy bien sus conocimientos de anatomía humana con su habilidad de ingeniería y no se diga las artes.

Es el famoso “hombre renacentista”.

Nos podemos encontrar personas renacentistas en el pasado porque al estudiar un área es imposible que no lo lleves a conectar con otras áreas del conocimiento.

Estamos en una nueva era de renacentistas biónicos

Tengo una visión muy optimista para el futuro de la medicina en el mundo y es gracias a la IA.

Un problema en medicina es llegar a los lugares más recónditos. Sobre todo hacer llegar los diagnósticos de especialistas en áreas rurales. Puedes tener al médico del pueblo, pero para los especialistas las personas se tienen que trasladar a su ciudad más cercana.

Pero la IA lo cambia todo. Un médico general con entrenamiento básico suficiente puede hacer diagnósticos avanzados de especialidad a sus pacientes.

Aún se requeriría ir con el especialista para hacerse una cirugía cuándo es necesario, pero las revisiones generales la puede hacer alguien con menor entrenamiento. Y este es un escenario esperanzador.

Así también nosotros. Con un conocimiento superficial suficiente de nuestras áreas de interés y apoyados por la IA podemos hacer grandes cosas.

Yo como economista me he apoyado mucho de la IA para hacer scripts con Python para automatizar tareas que son mucho más avanzados a mi conocimiento o a mi práctica diaria.

No es vibe-coding si sabes lo que haces.

Conoce la comunidad

En México hubo puente: no hubo actividades lunes ni martes por el festejo de la independencia.

Es el festejo nacional más importante del país. En el zócalo (la plaza frente a catedral de la ciudad de México) sale la presidenta a dar el tradicional grito. Las personas aprovechan los días libres para salir a la playa o a otras ciudades, se juntan en familia y se divierten. Comemos pozole, nos vestimos de charros y de adelitas, escuchamos mariachis y lanzamos fuegos artificiales.

Y luego de vuelta a la realidad.

Y hoy… nadie fue al gym

Para nosotros en México hoy fue lunes.

Pero a diferencia de otros lunes, este es un lunes en el que ya pasaron dos días de la semana y no hicimos nada.

• Ni fuimos a trabajar.
• Ni fuimos al gym.
• Ni le avanzamos en ese proyecto de investigación.
• Y se nos olvidó mandar a revisión ese artículo sobre economía de cuidados y se nos pasó el tiempo límite y ahora hay que hablarle a los organizadores a ver si nos dan chance de meterlo con retraso… (demasiado personal).

Hoy fui al gym y para sorpresa únicamente de mi, estaba medio vacío (o medio lleno, si eres optimista). En las clases decidí echar poquito chisme porque ya sabía que los alumnos llegaron muy a fuerzas, y muchas personas ya querían que se acabara la semana.

Es como decir: “ya dejé de ir dos días… ya que más da que se pierda la semana”.

Curiosamente, los psicólogos le tienen uno de los nombres mas chistosos a este efecto.

El efecto “what the heck” (si, así se llama)

Yo le digo “el efecto ALV”. Creo que tiene más impacto y es una traducción más precisa de lo que significa.

Y pasa muy seguido cuando tenemos una meta, perdemos un poquito de foco de la meta, y literalmente decimos “ALV” y dejamos de hacerlo porque pensamos que ya no tiene caso.

• Esta semana nos perdimos dos días y no pudimos ir al gym… ALV ya no voy el resto de la semana.
• Rompí la dieta y me comí unos tacos de discada en la verbena de la facultad… ALV, me como esa tostada, que al cabo ya rompí la dieta.
• Se me pasó escribir para mi newsletter… ALV tampoco le avanzo al paper.

Y así. Como diría José Alfredo Jiménez: Una piedra en el camino me enseñó que mi destino era rodar y rodar.

Y seguimos rodando el resto de la semana.

No te azotes… siempre puedes seguir avanzando en tu proyecto

Mañana tendremos una sesión sobre cadenas de Markov en Python… la sesión es en línea y puedes entrar dando click aquí:

Entrar a la comunidad de Marionomics

Échale un ojo y me cuentas qué te parece…

La próxima semana tendré una sesión el jueves de IA para la investigación (esa es en vivo, pero te voy a dejar las notas por aquí). Y también una sesión de inglés para economistas.

¡Hola!

El día de hoy tenemos una sesión en vivo de Finanzas Personales. Pero es un tema muy especial, muy complejo y que vale la pena mucho estudiar, porque creo que no está muy bien estudiado: las finanzas personales en las personas neurodivergentes.

Y para esta sesión le pedí a mi amiga Liliana Zamacona (La China Financiera), que me apoyara con su chisma, con su conocimiento y con su sabiduría.

Desde ya hace tiempo habíamos platicado sobre un curso para personas neurodivergentes

Liliana recibió su diagnóstico de TDAH y espectro autista cuando cumplió 40 años y desde entonces le cambió la vida:

• Se dio cuenta de que muchos de sus comportamientos no eran su culpa. Liliana cayó en deuda profunda y salió de ella… dos veces. Eso es parte de su origin story que la hizo convertirse en entrenadora financiera.
• Logró identificar sus debilidades que le da la neurodivergencia… pero también sus fortalezas. Las compras impulsivas, la dificultad para organizar tus finanzas. Todas esas barreras que te estás poniendo para hacer crecer tu dinero… no eres la primera ni la última persona que lo va a vivir.

Y la de esta semana es en verdad una MASTERCLASS, donde Liliana nos cuenta su historia y nos ayuda a entender cómo convertir esas diferencias que tenemos en la forma de pensar en un SUPERPODER.

Pero… ¿esta masterclass es sólo para personas con neurodivergencia?

Últimamente hemos escuchado a muchas personas declararse neurodivergentes… más de las que nos imaginábamos.

Parece que todo el mundo se volvió neurodivergente de la noche a la mañana.

Y esto tiene una razón:

• Con las redes sociales, más personas se dan cuenta de que no son las únicas que comienzan haciendo el desayuno y 3 doritos después ya están buscando el desarmador para volver a armar el librero de Ikea que tienen arrumbado en la esquina desde hace 2 meses.
• Las herramientas de diagnóstico se han hecho mejores para detectar autismo y tdah. En los tiempos de Galileo, sólo habían 8 lunas en Júpiter. Hoy sabemos que el planeta tiene 95 lunas. No es que hayan aparecido lunas nuevas, es que aprendimos mejor cómo detectarlas. Es lo mismo con la neurodivergencia.
• Y las nuevas generaciones son más vocales y más valientes en nombrar algo que antes era más un tabú. Hubo un tiempo en el que ser zurdo era muy mal visto. Hoy a nadie le causa problema que escribas con la mano izquierda. Lo mismo está pasando poco a poco con la neurodivergencia: lo que antes muchas personas preferían callar, hoy es de lo más normal.

Ser neurodivergente afecta tus finanzas

No muchos hablan de eso, pero hay una especie de “impuesto a la neurodivergencia”.

La razón es que el mundo no está diseñado para alguien que prefiere hacer un proyecto en tres días de hiperfoco y descansar durante dos semanas al acabar. Es un mundo que nos quiere como relojitos. Despertando a la misma hora y trabajando nuestro horario.

Pero nosotros no somos así.

Es hora de que tomes control de tus finanzas

Únete a la masterclass.

Viernes 12 de Septiembre a las 11am.

Este es el enlace para unirte

Estoy seguro de que te cambiará la vida tanto como me ha cambiado a mi haber conocido a Liliana.

Por fin entendí por qué el sistema educativo nos falla para hacer que aprendamos lo que de verdad necesitamos para la vida.

Y lo peor de todo: es algo que jamás va a poder cambiar.

La respuesta:

• El objetivo de la educación tradicional es un aprendizaje en masa.
• Para solucionar ese problema, se parte del supuesto de enseñar las ideas de forma secuencial. Enseñar matemáticas antes de investigación de operaciones antes de teoría de juegos.

Pero esa no es la forma en la que los humanos aprendemos. El aprendizaje se logra conectando ideas, y muchas veces necesitamos hacer las cosas mil veces antes de que la teoría logre tener sentido.

Veamos un poco más a profundidad…

El objetivo de la educación tradicional es el aprendizaje en masa

A veces circula una imagen de la evolución de la tecnología en cien años… un auto hace cien años vs un automóvil hoy, un teléfono hace 100 años vs un teléfono hoy.

A simple vista se ven los avances tecnológicos.

Y entonces muestras la escuela hace vs años vs hoy: básicamente la misma imagen.

¿Por qué en tantos años el sistema educativo no ha cambiado básicamente en nada?

• Si tuviéramos que re-hacer desde un inicio la educación, y si nuestro objetivo fuera hacer que las personas que entran a la escuela salgan con su potencial amplificado, la escuela se vería muy diferente: tutorías constantes y personalizadas. Módulos basados en storytelling, y una combinación constante de teoría y práctica.
• ¿Y por qué no lo hacemos así? En una palabra: costos. El problema que la educación tradicional soluciona es dar educación a números grandes de personas. Lo adivinaste, el objetivo es generar trabajadores capacitados. Piensa en una maquila que requiere personas que lleguen a un lugar a tiempo y sepan seguir instrucciones.
• Como economista, reconozco que resolver estos problemas es necesario. Pero tenemos que ser conscientes de que eso no resuelve que tú alcances tu mayor potencial, ni mucho menos maximiza tu felicidad.

¿Y cómo lo solucionamos?

Aprender a veces requiere volver a estudiar y aplicar lo que estás estudiando

La solución del sistema educativo para enseñar en masa es diseñar programas, hacer supuestos sobre la forma en la que se aprende un tema y dejar que los números hablen.

En todo este sistema, podrías ser de los grandes afortunados que pudieron diseñar con el sistema tal cual está diseñado. Mala suerte si ese sistema no está diseñado para ti: tendrás que salir del sistema educativo sin las herramientas adecuadas.

El resultado: luchas mucho para obtener un puesto, y cuando lo logras, sientes que todo lo aprendiste en el trabajo.

¿Y para qué fue entonces tanto esfuerzo en la universidad?

Cómo solucionarlo

Confesión: muy poco de lo que aprendí de econometría lo aprendí en las clases de econometría.

Lo aprendí trabajando lado a lado con un profesor amigo mío en su cubículo en el Instituto Politécnico Nacional. Nos pasábamos tardes enteras diseñando modelos, platicando sobre economía y rayando el pizarrón.

No era el ejercicio perfecto y sin errores. Eran los datos crudos y el código spaguetti lleno de defectos lo que me hizo aprender.

Y eso es lo que estoy tratando de replicar.

Hice una comunidad en línea donde hay otros economistas como tú aprendiendo

Tiene sesiones en vivo, y economistas de México y el mundo hablando en Español.

• ¿Quieres hablar de Economía? Aquí es el lugar en el que de verdad hablamos del tema sin enredarnos en las discusiones inútiles de las redes. Aquí estamos para aprender.
• Cursos exclusivos. Muchos los diseñé yo mismo, pero otros tantos son con profesores y economistas de todo el país (y muy pronto de todo el mundo). Es el lugar en el que los economistas nos juntamos a hablar de lo que está pasando en el mundo.

Soy yo, replicando esa oficina en el IPN donde aprendí tanto. Fue ahí donde realmente aprendí todo lo que más tarde me ayudaría a poner una consultoría, obtener mi tiempo completo en una universidad y entrar en el sistema de investigadores. Estoy tratando de que tú también lo tengas a la mano.

¿Cuánto cuesta entrar a esta comunidad?

El precio final será de $20 dólares al mes. Pero, siendo honestos… me interesa mucho que el precio no sea una barrera para ti. Así que por tiempo limitado, entrar cuesta únicamente UN DÓLAR.

Eso es por un mes. Si quieres un año completo, sólo son $9.

Pero sólo tengo 15 lugares así.

Sólo 15.

¿Qué incluye?

• Acceso a una comunidad con economistas en un foro activo donde puedes discutir sobre economía todo el día.
• Acceso a los cursos (actualmente estoy trabajando en el curso de investigación de operaciones con python e IA… no te lo puedes perder).
• Entradas exclusivas en este newsletter.
• Acceso a todas las sesiones en vivo durante tu suscripción.

Entra ya dando click aquí.

PS: El precio final de esta comunidad serán $20 dólares al mes, pero el precio en el que obtienes acceso es en el que se quedará tu suscripción para siempre.

PS2: No te puedes perder este 12 de Septiembre la sesión especial con Liliana Zamacona (La China Financiera) sobre Finanzas Personales para personas Neurodivergentes. Va a estar increíble.