El Analista Económico-Financiero

Recientemente, se ha publicado el Global Innovation Index (GII) 2023. Para mi no hay mucha diferencia con respecto al año anterior ya que se mantiene el Top 10 de países y sólo cambian de posición con respecto al año anterior. Lo que me parece interesante son los principales grupos de ciencia y tecnología per cápita, según la densidad de autores e inventores científicos en una ubicación geográfica: Fuente: Visual Capitalist Como principal grupo de ciencia y tecnología por intensidad, Cambridge produjo 37.000 artículos por millón de habitantes. Su principal solicitante, ARM, es una empresa de semiconductores que trabaja en estrecha colaboración con la Universidad de Cambridge. Más de 130 mil millones de dispositivos en todo el mundo han utilizado chips basados en diseños de ARM. El grupo San José-San Francisco ocupó el segundo lugar, con Google como el principal solicitante. En 2022, Estados Unidos otorgó a la empresa matriz de Google, Alphabet, 2.077 patentes. El grupo Daejeon de Corea

El primer artículo que les traigo el día de hoy, presenta un resumen de algunos de los resultados obtenidos de la Encuesta Funcas 2023 sobre cultura financiera, realizada online entre el 6 y el 19 de septiembre de 2023 a una muestra de 1.500 personas, representativa de la población internauta residente en España. En el cual se destaca que más de un tercio de la población española entre 18 y 64 años admite no saber “lo necesario para tomar las decisiones financieras más adecuadas” . Ante la pregunta sobre la razón por la cual no han adquirido más conocimientos, casi dos de cada tres afirman que “es un tema muy complicado” ,  siendo esta la primera barrera cognitiva de acceso a la educación financiera. Leer el artículo completo aquí . Por su parte, en otro estudio se demostró que las personas con mayor educación financiera tienen menos probabilidad de poseer criptomonedas, señalando la necesidad de mejorar esta educación para tomar decisiones informadas sobre esta clase de activos digi

En el post de esta semana, les traigo una serie de artículos que dan seguimiento a varios temas tratados en este blog (inversiones financieras, superpronosticadores e inversión en I+D). Pero eso no será todo, también les comparto al final de esta entrada otras lecturas de interés para investigadores, hacedores de políticas y tomadores de decisiones. I. Inversión Aquí te dejo una infografía que reúne los 10 errores más comunes al momento de invertir, el cual complementa muy bien con mi post con algunas ideas y consejos para invertir . II. Pronosticadores Desde hace un tiempo he traído a colación el tema de los llamados "superpronosticadores": Cómo sería un superpronosticador , Cómo convertirte en un superpronosticador y, ¿Qué tan buenos son los superpronosticadores? El siguiente artículo trata de dar respuesta a la pregunta:  ¿Quién es mejor pronosticador: los humanos o la IA generativa? . Spoiler, la respuesta va en esta dirección:  En la actualidad el reto es ser más creat

Desde hace algunos años me dedico a la consultoría de ciencia de datos y capacito a las organizaciones en análisis de datos e inteligencia de negocios para una mejor toma de decisiones. Por lo cual, doy fe que cada día las empresas son más conscientes que tienen que actualizarse y empezar la transformación digital a un modelo más orientado al aprovechamiento de los datos. La siguiente figura es resultado de un estudio reciente que demuestra que trabajar con IA vale la pena, ya que el valor de las habilidades de IA (aumentan los salarios de los trabajadores en un 21%) es significativamente mayor que el de las habilidades promedio (Gráfico A1). Mientras que, al examinar el valor de las habilidades de IA individualmente (Gráfico B), se observa que las habilidades relacionadas con el aprendizaje automático, es decir, ML (40%), Tensor Flow (38%), Deep Learning (27%), PNL (19%), son más valiosas que las habilidades en análisis de datos (14%) y ciencia de datos (17%), seguidas de los lenguaje

El tema del día de hoy es la innovación desde distintos puntos de vista. El primero, la influencia de la personalidad del emprendedor sobre el éxito de las start-ups . Un estudio reciente encontró que cinco grandes rasgos de personalidad de los fundadores de startups en 30 dimensiones difieren significativamente de los de la población en general. Las facetas clave de la personalidad que distinguen a los emprendedores exitosos incluyen la preferencia por la variedad, la novedad y comenzar cosas nuevas (apertura a la aventura), como ser el centro de atención (niveles más bajos de modestia) y ser exuberante (niveles más altos de actividad). Cabe destacar que los autores no encontramos una personalidad de “tipo fundador”. Sus resultados también demuestran los beneficios de equipos más grandes y con personalidades diversas en las startups, que muestran una mayor probabilidad de éxito. Los hallazgos enfatizan el papel de la diversidad de tipos de personalidad como una dimensión novedosa de

En el post de esta semana, les comparto una serie de artículos para los entusiastas de la ciencia de datos, interesados en modelos de TensorFlow y series temporales. Primeramente, les dejo una lista con una serie de artículos publicados en el blog Regenerative, para poner en práctica diversos modelos de TensorFlow: Basic Building Blocks of TensorFlow: Basic Operations with Tensors Introduction to GradientTape in TensorFlow TensorFlow Model Training Using GradientTape Using a Keras Tuner for Hyperparameter Tuning of a TensorFlow Model Implementation of a Siamese Network in Keras and TensorFlow Últimamente, TensorFlow está publicando los resultados de algunas colaboraciones con otras empresas del sector IT. El caso más reciente es una colaboración con Spotify, la cual se resume en el siguiente post, que lo encuentro muy recomendable para los equipos de ciencia de datos, cuando necesitan difundir y diseminar los resultados de colaboraciones como lo que está haciendo TensorFlow de Google:

1. Explorador de comercio global McKinsey ha publicado una herramienta que nos permite navegar y explorar de manera visual los principales flujos de comercio alrededor del mundo, ya sea por un mapa de socios comerciales , red de comercio mundial , composición de comercio , evolución de los socios comerciales ,  interdependencias comerciales y  concentración del producto . 2. Ahorro e inversión El título de este post lo dice todo, aún así, muy recomendable su lectura:  Dollars Are For Spending & Investing, Not Saving . ¿Te agrada la idea? Pues aquí te dejo algunos consejos que deberías de tener en cuenta antes de invertir. 3. Dolarizar la economía Durante la década de los noventas, se propagó la creencia que dolarizar las economía era la solución para salir del subdesarrollo en América Latina (para saber más léase: La trampa del ingreso medio en América Latina y el Caribe ). En México, hasta se habló de volver al patrón plata de la mano de Luis Pazos (para mí pésimo economista)