Meta 1: Reconozco y aplico estrategias para resolver desacuerdos en proyectos tecnológicos, manteniendo relaciones positivas.

I. Fundamentos Teóricos del Conflicto en Entornos Tecnicos

• ¿Cómo la diversidad de expertise (desarrolladores, científicos de datos, UX) genera sesgos cognitivos que escalan conflictos en proyectos ágiles? (Ej: "El experto en backend subestima la complejidad del frontend")

• ¿Qué marcos de psicología organizacional (Teoría de la Autodeterminación, Modelo de Thomas-Kilmann) explican mejor la resistencia al cambio tecnológico en equipos multigeneracionales?

• ¿De qué manera los plazos ajustados y la cultura de la "urgencia perpetua" en startups tecnológicas inhiben la resolución profunda de desacuerdos?

II. Estrategias Prácticas Basadas en Evidencia

• ¿Cómo adaptar técnicas de "Nonviolent Communication" (Rosenberg) para discutir errores en código o fallos de modelos sin culpar? (Pregunta clave: "¿Qué necesidad no se cumplió cuando el modelo falló en producción?")

• ¿Qué protocolos de mediación técnica son más efectivos para desacuerdos sobre arquitectura de software? (Ej: "Design Sprint" focalizado vs. debate abierto)

• ¿Cómo diseñar rituales de retroalimentación estructurada que prevengan conflictos en revisiones de código o presentaciones de resultados de IA?

III. Tecnología como Facilitadora (o Obstaculizadora)

• ¿Qué herramientas de colaboración asíncrona (Miro, Notion) reducen fricciones en equipos distribuidos vs. cuándo generan malentendidos?

• ¿Cómo los sesgos en algoritmos de asignación de tareas (ej: Jira automatizado) pueden crear desequilibrios percibidos que detonen conflictos?

• ¿Qué métricas de clima laboral correlacionan con la resolución efectiva de desacuerdos en equipos DevOps? (Ej: NPS interno, frecuencia de reuniones "de alineación")

IV. Casos de Estudio & Ética

• Análisis de post-mortem: ¿Qué estrategias fallaron en el conflicto del "caso Knight Capital" (pérdida de $440M por desacuerdo en deployment)?

• ¿Cómo manejar desacuerdos éticos en proyectos polémicos? (Ej: Uso de reconocimiento facial en espacios públicos - ¿Debe primar la legalidad, la ética o la opinión del cliente?)

Meta 2: Desarrollo modelos predictivos con herramientas básicas.

I. Dominando los Fundamentos: Más Allá de la Librería

• ¿Qué técnicas de imputación de datos (KNN, MICE) preservan mejor la distribución original en datasets con >30% de valores faltantes para modelos lineales?

• ¿Cómo diagnosticar interacciones complejas no lineales en regresiones logísticas usando únicamente Gráficos de Efectos Parciales (PDP) y ICE plots?

• ¿Qué heurísticas prácticas determinan cuándo un problema de clasificación requiere oversampling (SMOTE) vs. ajuste de umbrales de decisión con herramientas como Scikit-learn?

II. Selección & Optimización con Recursos Limitados

• ¿Qué métricas de evaluación son robustas ante desbalance extremo en problemas de detección de fraude usando solo Random Forest? *(Precisión vs. AUC-PR vs. F3-Score)*

• ¿Cómo implementar feature engineering efectivo sin AutoML: Análisis de Correlación de Spearman para no-linealidad, ANOVA para relaciones categóricas-numéricas?

• ¿Qué técnicas de "low-code" (PyCaret, LazyPredict) aceleran la selección de modelos básicos sin sacrificar interpretabilidad?

III. De la Teoría a la Operación

• ¿Cómo diseñar pipelines reproducibles con Scikit-learn que incluyan preprocesamiento, entrenamiento y serialización para deployment en entornos restrictivos?

• ¿Qué estrategias de monitoreo de drift son viables usando solo estadística descriptiva (KS-test, divergencia de Jensen-Shannon) en producción?

• Caso Práctico: Predecir abandono de clientes (churn) solo con Excel + Python: ¿Qué pasos son críticos desde EDA hasta el dashboard operativo?

Meta 3: Puedo justificar la selección de un modelo avanzado de IA para un proyecto basado en sus requerimientos y resultados esperados.

I. El Arte de la Toma de Decisiones Técnicas

• ¿Qué framework cuantitativo (ej: Scorecard técnica) usar para comparar Deep Learning vs. Ensemble Methods considerando: latencia, costo computacional, necesidad de explicabilidad y tamaño del dataset?

• ¿Cómo evaluar el "costo del error" diferenciado? (Ej: En diagnóstico médico, un falso negativo > falso positivo = > justifica modelo complejo aunque sea costoso)

• ¿Qué indicadores de madurez organizacional (disponibilidad de datos, expertise en MLOps) son decisivos al recomendar transformers (BERT) vs. modelos clásicos (SVM)?

II. Mitos & Realidades de Modelos "State-of-the-Art"

• ¿Cuándo es éticamente cuestionable usar LLMs (GPT, Llama) si existen alternativas más simples pero efectivas? (Ej: Generación de contenido automatizado vs. chatbots de servicio)

• ¿Qué riesgos operativos ocultos conlleva seleccionar arquitecturas novedosas (ej: Diffusion Models)? (Falta de bibliotecas estables, dificultad para reclutar talento)

• Análisis Costo-Beneficio: ¿En qué umbral de volumen de datos (+1M registros) justifica el ROI usar Deep Learning sobre Gradient Boosting (XGBoost)?

III. Comunicación Estratégica a Stakeholders No-Técnicos

• ¿Cómo traducir métricas técnicas (F1-Score, MAPE) a impacto de negocio? *(Ej: "Mejorar 5% el Recall = Reducir $X en fraudes no detectados")*

• ¿Qué técnicas de visualización (matrices de trade-off, diagramas de arquitectura simplificada) convencen mejor a directivos financieros?

• Caso Ético: Justificar el NO uso de IA en un proyecto: ¿Qué argumentos (sesgo potencial, costos ocultos, alternativas más robustas) son más persuasivos?

Meta 4: Desarrolla y aplica modelos avanzados de IA en la solución de problemas complejos, evaluando su precisión y utilidad en diferentes contextos.

I. Ingeniería de Soluciones de Alta Complejidad

• ¿Qué arquitecturas híbridas (ej: CNN + LSTM para videoanálisis) superan a modelos puros en problemas de multimodalidad?

• ¿Cómo implementar transfer learning efectivo en dominios con pocos datos? (Fine-tuning con congelación estratificada de capas, uso de embeddings pre-entrenados)

• ¿Qué técnicas de regularización avanzada (DropPath, Stochastic Depth) previenen overfitting en redes neuronales profundas (>100 capas) para datos médicos escasos?

II. Evaluación Crítica Más Allá de la Precisión

• ¿Qué métricas específicas de dominio son cruciales? *(Ej: DSC (Dice Score) en segmentación médica, BLEU-4 en traducción automática)*

• ¿Cómo evaluar robustez ante ataques adversarios en modelos de visión computacional usando FGSM (Fast Gradient Sign Method) o PGD (Projected Gradient Descent)?

• ¿Qué tests de desplazamiento contextual (Context Shift Detection) detectan fallas cuando un modelo de NLP se usa fuera de su dominio de entrenamiento?

III. Desafíos Operativos & Escalabilidad

• ¿Cómo optimizar inferencia de transformers para edge devices? (Cuantización INT8, pruning estructurado, uso de TensorRT)

• ¿Qué patrones de MLOps garantizan el ciclo de vida de modelos generativos (GANs, VAEs)? (Versionado de datos, monitoreo de distribución latente)

• Caso de Éxtremo: Sistemas autónomos: ¿Cómo validar seguridad de modelos de RL en entornos estocásticos? (Simulaciones de Monte Carlo, técnicas de verificación formal)

IV. Impacto Ético-Social

• ¿Qué marcos de auditoría algorítmica (IBM's AIF360, Google's What-If Tool) detectan sesgos en modelos de reclutamiento basados en Deep Learning?

• ¿Cómo diseñar mecanismos de "explicabilidad forzada" en modelos black-box sin comprometer rendimiento? (SHAP, LIME integrados en pipeline)

• Caso Real: Sesgo racial en reconocimiento facial: ¿Qué fallos técnicos (desbalance en datasets) y éticos (ausencia de revisión externa) causaron daño social?

Conclusión Integradora: El Profesional IA del Futuro
Dominar estas metas requiere un balance dinámico:

• Colaboración como base para innovación técnica sostenible.

• Pensamiento crítico para seleccionar herramientas adecuadas (no solo las más complejas).

• Evaluación rigurosa que trascienda métricas estándar.

• Conciencia ética que anticipe impactos sociales.

Tareas de Investigación Sugeridas:

1. Diseña un protocolo de mediación para un desacuerdo técnico en un proyecto de IA usando el marco "Interest-Based Relational Approach".

2. Compara 3 modelos predictivos básicos (Regresión Logística, KNN, Árbol de Decisión) en un dataset público usando solo Python básico. Justifica tu elección final.

3. Argumenta por qué un modelo de transformers (ej: BERT) es mejor que un SVM para análisis de sentimiento en redes sociales usando un scorecard con 5 criterios.

4. Implementa un segmentador de imágenes médicas con U-Net en TensorFlow. Evalúa usando DSC y analiza su sensibilidad a variaciones en iluminación.