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Eduardo García-Garzón

Eduardo
García-Garzón

Head of AI · Shakers · Madrid

Sobre mí

Dirijo la IA en Shakers, un marketplace de talento en Madrid. Mi equipo construye los sistemas de matching y de agentes detrás de 15.000 freelancers y 600 empresas, bajo el Reglamento Europeo de IA. Antes hice un doctorado en psicometría, que me enseñó a medir lo que importa de verdad. Aquí escribo sobre lo que se rompe cuando la IA llega a producción.

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Una estimación puntual frente a la distribución que hay detrás A la izquierda, el modelo A con 87,3 por ciento y el modelo B con 89,1 por ciento aparecen como puntos sueltos, lo que parece una victoria clara de B. A la derecha, las mismas pasadas aparecen como distribuciones con dispersiones muy solapadas, y la diferencia de 1,8 puntos queda dentro del ruido entre pasadas. Una pasada contra cinco, ilustrativo Lo que dice la nota de versión 84% 92% A · 87,3 B · 89,1 Lo que sostienen las pasadas 84% 92% A B 87,3 ± 2,1 y 89,1 ± 2,4 en cinco pasadas. Los 1,8 puntos que todos discutían caen dentro de la dispersión de ambos. La fiabilidad es el techo de la validez: una suite que no coincide consigo misma no puede coincidir con producción.

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