Data Pub marzo aborda el valor de la simplicidad en modelos de inteligencia artificial aplicada
25 de Marzo de 2026
El miércoles 25 de marzo se llevó a cabo la sesión “Data Pub Marzo: Fundamentos que mueven millones, una lección de humildad técnica” en la Escuela de Gobierno y Transformación Pública del Tecnológico de Monterrey, sede Mixcoac. El evento reunió a público interesado en inteligencia artificial aplicada y contó con la participación principal de Diego Halffter, quien compartió una reflexión sobre la construcción de modelos avanzados en contextos reales de negocio.
El objetivo del encuentro fue abrir un espacio de análisis en torno a la pregunta ¿qué significa realmente construir un modelo “avanzado”?, a partir de un caso práctico sobre el desarrollo de un Marketing Mix Model para un retailer mexicano con presencia global. La sesión destacó cómo la decisión de priorizar la simplicidad sobre la sofisticación permitió reducir más de 100 millones de pesos en inversión en medios sin afectar el crecimiento en ventas, subrayando la relevancia de los fundamentos, la adopción organizacional y la utilidad real de los modelos en la toma de decisiones.
La sesión fue impartida por Diego Halffter, fundador y CEO de Nyvia y DH2, reconocido por Forbes como uno de los 20 líderes más influyentes en inteligencia artificial en México. Con más de 15 años de experiencia, formación en administración, matemáticas y psicología, y trayectoria en el desarrollo de más de 50 productos de IA en empresas Fortune 500 y organizaciones líderes, Halffter ha ocupado cargos como Chief Data & Analytics Officer en Jüsto y ha participado como conferencista en más de 60 foros nacionales e internacionales. Su trabajo también incluye iniciativas de impacto social en salud mental y visibilidad LGBTQI+.
Durante la charla se abordaron temas clave relacionados con las limitaciones actuales de la industria de IA aplicada. Se señaló que, pese a la creciente accesibilidad de herramientas como AutoML, modelos de lenguaje y capacidad de cómputo, persisten problemas estructurales como el enamoramiento técnico, la miopía organizacional y el uso de métricas engañosas. A través del caso de estudio, se explicó cómo el equipo decidió rechazar modelos complejos de atribución para enfocarse en una pregunta de negocio clara, reconociendo la inercia natural del mercado, ordenando datos inconsistentes y construyendo un sistema centrado en el usuario final. Este sistema incluyó un simulador accionable que permitía a los tomadores de decisión evaluar escenarios de inversión en tiempo real.
Entre los resultados destacados se encuentran la liberación de más de 100 millones de pesos en inversión publicitaria, sin registrar una caída en ventas, y la habilitación de una toma de decisiones más precisa. Asimismo, se presentaron tres principios fundamentales derivados de la experiencia: la adopción es más importante que la sofisticación, la interpretabilidad es clave para escalar decisiones organizacionales y la complejidad técnica debe introducirse en el momento adecuado, una vez consolidados los fundamentos.
El evento contó con la participación de público general interesado en el tema, lo que permitió un intercambio amplio de perspectivas sobre la aplicación práctica de la inteligencia artificial en contextos organizacionales.
Este tipo de espacios se alinea con la visión de la Escuela de Gobierno y Transformación Pública al fomentar la generación de valor público mediante el análisis crítico, la aplicación de conocimiento interdisciplinario y el uso estratégico de la tecnología para resolver problemas complejos.
La sesión concluyó con una reflexión sobre la importancia de entender el negocio antes de desarrollar soluciones técnicas, destacando que la construcción de fundamentos sólidos es una decisión estratégica que impacta directamente en la efectividad y sostenibilidad de las organizaciones.
