Una palabra que se repite a lo largo de todo este episodio: Synthetic Data. ¿Qué pasa cuando los datos se terminan? ¿Y si los empezamos a inventar? En este episodio nos metemos con el concepto de synthetic data, lo que promete resolver el futuro… pero podría estar contaminándolo desde el origen.

✍️ En esta entrega:

Este episodio nació de una mezcla rara de cosas: una charla TED sobre robots, una entrevista a una investigadora de OpenAI y un escándalo académico con datos truchos. Todo eso junto nos llevó a un tema que venimos rumiando hace tiempo: los datos sintéticos.

Hablamos sobre cómo la inteligencia artificial está empezando a entrenarse con datos inventados —o, si querés decirlo más elegante, synthetic data. Pero, ¿de verdad sirve? ¿Qué implica para el desarrollo de productos, para la investigación, para las decisiones que tomamos?

Exploramos:

Qué pasa cuando los modelos de IA “se quedan sin datos”.

Por qué el problema ya no es saber más, sino hacer algo con lo que ya se sabe.

La diferencia entre repetir tareas y desarrollar inteligencia (spoiler: no es lo mismo automatizar que aprender).

Por qué usar “usuarios sintéticos” en UX puede ser una mala idea.

Y cómo “datos sintéticos” puede ser solo una manera fancy de decir que estás inventando lo que necesitás que te cierre.

Todo esto mezclado con nuestras propias preguntas, contradicciones, y sí: alguna que otra indignación.

🔗 Show Notes:

🎧 Podcasts:

Lenny’s Podcast – Karina Nguyen (OpenAI): Why soft skills are the future of work

Cautionary Tales – Data Detectives (sobre el caso de Dan Ariely)

🎥 Charlas:

TED Talk – Meet NEO, your robot butler in training | Bernt Børnich

🧪 Artículos:

Caso Dan Ariely – NPR: Fabricated Data in Dishonesty Research

Análisis del fraude en el estudio – Data Colada

Nos encantaría que lo escuches y, si algo te hace ruido (o te enciende), que nos escribas. La idea de Liminal es esa: charlas que arrancan en un tema, pero que casi siempre te llevan a otro.

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La verdad acerca de la deshonestidad

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