Nuevo artículo empírico sobre el efecto causal de las reformas de inclusión financiera en el emprendimiento femenino en 15 países de América Latina. Mediante estimadores Callaway-Sant'Anna, evidenciamos un aumento promedio de 3.2 pp. https://t.co/q493GmJNrC
La varianza es clave en la evaluación de política económica. Encontramos que el impacto asciende a 5.1 pp en países con sistemas de salud más equitativos y cae a 1.2 pp en contextos de alta inequidad. Las condiciones sociales de base moderan la efectividad del crédito.
No aprendemos si externalizamos nuestro cerebro Este ensayo aleatorizado en@ScienceDirect muestra cómo ChatGPT y su "apoyo cognitivo" actual donde la IA hace el esfuerzo disminuye la retención
Rediseñar el aprendizaje con IA para crear fricción https://t.co/wngMTUiLni
La @uni_cartagena, alma mater bicentenaria, marca el origen de mi formación. Recibir un reconocimiento de manos del Vicerrector de Investigación, refuerza mi compromiso con la labor científica.
¿Cómo transformar la revisión bibliográfica tradicional en un proceso estructurado y trazable? Hoy, en el programa de doctorado SCUDO @PolibaOfficial, abordamos el uso de bibliometría avanzada para construir estados del arte rigurosos. Abro hilo. 🧵👇
El problema de la revisión manual es la subjetividad y el sesgo de selección. La bibliometría aplicada permite mapear nodos de co-citación y evolución de conceptos, identificando vacíos de conocimiento (research gaps) con precisión matemática.
¿Cuáles son los factores que realmente detienen la innovación en el agro caribeño? Dejamos a un lado las suposiciones y evaluamos las MiPyMEs del sector mediante algoritmos de Machine Learning (modelos CART). Los resultados abren una reflexión necesario
A. 🧵👇
Investigación desarrollada junto a Rafael Escalante y Johana Fajardo, publicada en la revista Telos.
El documento completo está disponible aquí: https://t.co/BvAJJMmbtR
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https://t.co/BvAJJMmbtR
#Analitica#SostenibilidadReal#Resilience#SP500
Cuando los mercados colapsan, la intuición dice que ciertos sectores son refugios automáticos. Los datos demuestran que las reglas cambiaron.
Analizamos los 11 sectores del S&P 500 bajo la Teoría de Portafolio y la evidencia tumba mitos sobre el riesgo sistémico.
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Modelando los datos en Python, encontramos que sectores tradicionalmente "defensivos" duplicaron su riesgo.
En contraste, las métricas financieras clásicas validan que la sostenibilidad empresarial no es filantropía: mitiga el riesgo real en plena crisis.
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Tras las primeras sesiones de capacitación IA Responsable, el enfoque es claro: menos "hype" y más gobernanza de datos para 2026. La IA solo es útil si es ética y mueve la productividad de nuestras empresas. 🧵👇 (2/3)
#IAResponsable#Estrategia2026