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I work at the intersection of behavior analysis, AI, and communication. I help teams and…
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Blanca Vargas ha compartido estoBlanca Vargas ha compartido estoPara quienes quieran apoyar una maravillosa causa a una Organización admirable, en impacto vocacional y profesionalismo. Pueden inscriberse aquí a la carrera del 17 de Mayo! https://lnkd.in/gA9S-u67
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Blanca Vargas ha compartido estoTrabajé varios años con equipos de producto y tecnología. El problema que veía con más frecuencia no era técnico: era la desalineación. Personas de producto y de desarrollo, hablando idiomas distintos y tomando decisiones con información incompleta sobre lo que el otro necesitaba. Hoy ese problema se está volviendo más complejo. A los especialistas de producto se les pide que prototipen, que entiendan código y que trabajen más cerca del desarrollo. A los desarrolladores, que comprendan mejor el dominio del producto. Y encima de todo esto: la IA generativa, que promete resolverlo todo pero llega con su propio vocabulario, sus propias limitaciones y una curva de aprendizaje que nadie tiene tiempo de atender bien. El resultado es mucho FOMO y poca claridad. ¿Por dónde empiezo? No siempre es fácil reconocerlo, y menos aún admitirlo. De esa experiencia viene lo que estoy construyendo. En marzo corro la primera cohorte - grupo pequeño, cupos limitados. GenAI aplicada a decisiones de producto - Track de Fundamentos Dos sesiones prácticas de 75 minutos en las que el foco está en el criterio, no en la herramienta. 📅 Sesión 1 - 19 de marzo: ¿Con qué estoy hablando? LLMs, contexto, alucinaciones. 📅 Sesión 2 - 26 de marzo: Tengo algo que decirte. Anatomía de un prompt efectivo. Si trabajas en producto o en un área relacionada y quieres entender mejor con qué estás trabajando, regístrate aquí: https://lnkd.in/eZnTif5r
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Blanca Vargas ha publicado estoEstoy trabajando en el diseño de un programa de capacitación y, aunque tengo experiencia previa, diseñar formación hoy no es lo mismo que hace unos años. Con la irrupción de la IA generativa aparece un reto: cómo incorporar estas herramientas sin que sustituyan el pensamiento, el criterio propio y la comprensión de los fundamentos. Justo en medio de ese proceso, se abrió el programa Capacitación en uso ético y didáctico de IA de RĒTOR, impartido por Enrique Siqueiros F. y Leon Palafox. Decidí tomarlo y me ayudó mucho a ordenar mis ideas sobre cómo integrar aspectos éticos, retóricos y pedagógicos al diseñar experiencias de aprendizaje que incorporan IA. Si diseñas experiencias de aprendizaje, en cualquier contexto, vale mucho la pena.
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Blanca Vargas ha compartido estoA veces termino un post y algo no queda bien. El texto está completo. Tiene inicio, desarrollo y cierre. Pero no pertenece del todo al tipo de entrada que pensé que estaba construyendo. En arquitectura de sistemas, cuando un componente cumple su función local pero rompe la coherencia global, el problema probablemente es de diseño de interfaces. En el contenido editorial ocurre algo similar: * Un análisis termina siendo más narrativo de lo necesario. * Un texto descriptivo incorpora más tecnicismo del que realmente requiere. Parece un error de estilo, pero en realidad es una falla de alineación estructural y tenía que encontrar una solución. Antes de buscar herramientas, necesitaba entender la arquitectura del sistema editorial. Así, aprendí que toda publicación consistente opera en dos niveles: * Un marco editorial que define la identidad y los límites. * Y líneas editoriales que actúan como módulos con reglas propias. En mi blog esto ya existía, pero no estaba formalizado, así que decidí hacerlo explícito. A partir de ahí diseñé un sistema con separación de responsabilidades: * Un router que clasifica la entrada según su línea editorial. * Un auditor que evalúa la coherencia estructural con base en dicha clasificación. * Y una decisión final humana. Cada componente tiene un contrato, cada salida tiene un formato definido y la creatividad permanece fuera del sistema. Probé entradas publicadas y borradores nuevos. La clasificación fue estable entre las ejecuciones. El auditor señaló ambigüedades estructurales de las que no me había dado cuenta. En un caso particular, detectó que una entrada oscilaba entre la narración y el análisis. Fue severo, pues me exigía rigor. No cambié el texto, pues en realidad mi intención era narrativa, pero la alerta fue útil: confirmó que la desviación era intencional y no accidental. En sistemas complejos, la ambigüedad no es un problema en sí. El problema es que no sea parte del diseño. Este pequeño sistema introduce gobernanza estructural en un proceso creativo. Es, en la práctica, un guardián editorial.
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Blanca Vargas ha compartido estoEl año pasado estaba construyendo una mini-app usando vibe coding para la primera versión. La parte técnica avanzó sin demasiada fricción. El problema apareció en otro lugar: en el diseño. Necesitaba definir una interfaz y no tenía el vocabulario visual para expresar lo que buscaba. Darle a la IA instrucciones ambiguas, como “que se vea bonito”, solo producía resultados genéricos. Compartir referencias tampoco resolvía el fondo del asunto. Seguir evaluando con “me gusta/no me gusta” no me ayudaba a decidir ni a mejorar. Al explorar algunos instrumentos de apoyo, surgió la idea del experimento: usar un moodboard como traductor visual. El moodboard sería un documento que describiera visualmente lo que no podía expresar en lenguaje natural: paleta de códigos, tipografías definidas, texturas, ritmo y un estado emocional explícito. Probé el mismo prompt, con y sin moodboard, en tres herramientas distintas (Replit, Lovable y Gemini 3 Flash). El patrón fue consistente. Cuando el moodboard estaba presente, las salidas se alineaban mejor entre sí, perdían rasgos genéricos y mostraban decisiones más claras. Sin él, caían en estéticas intercambiables y en resultados genéricos: combinaciones repetitivas como azul/blanco y naranja/blanco. Me gustó más el resultado de Gemini 3 Flash. El aprendizaje estuvo en algo más incómodo: para notar qué había cambiado en el tempo, la densidad y la jerarquía, necesitaba fundamentos. Sin ellos, cualquier evaluación era impulsiva. Para construir el moodboard tuve que aprender lo mínimo de diseño para poder leer los resultados con criterio, argumentar por qué algo funcionaba mejor y ajustar con intención. Esto no me convierte en diseñadora, ni siquiera en principiante, pero ya puedo leer lo básico. Esto no se limita al diseño. Hoy podemos generar código, interfaces, textos o análisis sin conocer del todo el dominio. La ejecución dejó de ser el cuello de botella. El desafío actual está en definir los requerimientos, evaluar lo que se produce y sustentar las decisiones con argumentos. Generar es cada vez más accesible, pero guiar y decidir siguen requiriendo vocabulario y fundamentos. Estoy segura de que hay errores de diseño en mis resultados, pero ya puedo comunicar mi idea de manera explícita a diseñadores de verdad. Ese fue, para mí, el verdadero resultado del experimento.
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Blanca Vargas ha compartido esto¿Por qué simplificar el comportamiento humano en plataformas sale caro? Todos nos hemos preguntado alguna vez: ¿Por qué el sistema me recomienda esto? La respuesta tiene que ver con cómo interpretamos el comportamiento humano en las plataformas digitales. Y esa interpretación, cuando es simplista, tiene un costo. EL PROBLEMA CON LOS DATOS AISLADOS Nos registramos en una plataforma con ciertas metas. Pero nuestras decisiones reales cambian con el tiempo. El contexto evoluciona. Las prioridades se ajustan. Y lo que hacemos dentro del sistema puede no alinearse con lo que declaramos al inicio. El comportamiento no es una métrica aislada. Es un fenómeno relacional que surge de la interacción entre tres elementos: 1. La persona - a través de lo que declara, lo que hace y los trade-offs que acepta 2. El sistema - que observa, interpreta, interviene y aprende (o no) 3. El contexto externo - ese campo de fuerzas que afecta a ambos y que ninguno controla del todo UN EJEMPLO CONCRETO Una persona se registra en una plataforma de cursos y declara: "Quiero aprender a programar para cambiar de carrera." Pero luego: • Explora contenido introductorio • Ve videos cortos • Abandona lecciones largas • Evita proyectos finales El sistema la clasifica como "principiante" y sigue recomendando rutas largas porque tomó su declaración inicial como compromiso. ¿El resultado? Frustración por ambas partes. La brecha entre aspiración ("quiero cambiar de carrera") y práctica ("consumo conocimiento sin compromiso formal") no es falta de interés. Es una señal de que algo en el diseño del sistema, en las restricciones de tiempo de la persona, o en el contexto externo está dificultando la convergencia. LA LECTURA SUPERFICIAL TIENE UN COSTO Cuando reducimos el comportamiento a: • Una etiqueta • Un score • Una métrica aislada • Una interpretación única ...estamos simplificando algo que no es simple. Las discrepancias entre lo que las personas dicen y hacen no son ruido que eliminar. Son pistas de cómo el entorno está moldeando sus decisiones. ¿QUÉ PODEMOS HACER DIFERENTE? En lugar de forzar interpretaciones únicas, podemos: ✓ Leer relaciones, no solo dimensiones aisladas ✓ Reconocer que el sistema no es un observador neutral ✓ Aceptar que toda observación es una selección ✓ Entender que inferir no es lo mismo que actuar ✓ Recordar que el contexto cambia, incluso cuando persona y sistema permanecen iguales El comportamiento no pertenece ni a la persona ni al sistema por separado. Surge de su interacción continua, en un contexto que ninguno controla del todo. ___ Si trabajas con productos, datos o plataformas que interactúan con personas reales, este marco puede ayudarte a leer mejor las señales antes de decidir cómo interpretar y actuar. ¿Qué otras brechas entre declaración y práctica has observado en tu trabajo? #ProductManagement #DataScience #UserExperience #DigitalPlatforms #BehavioralAnalysis
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Blanca Vargas ha compartido estoLa parte humana del ciclo de hype Aprendí qué era el ciclo de hype después de vivirlo. No fue en una clase ni en un libro. Fue en un dashboard. Lanzamos el A/B de un nuevo recomendador (Eduardo Alejandro Flores Verduzco, Emanuel Vianna) Las primeras semanas fueron espectaculares. La tercera semana… una caída en la métrica principal. Revisamos algoritmo, infraestructura, logs. No había errores, pero el descenso estaba ahí. Desde el lanzamiento, la métrica superaba la del recomendador existente, por lo que decidimos continuar con el experimento. A la cuarta semana, las métricas se estabilizaron y entendimos algo importante: ese comportamiento coincidía con lo que más tarde supe que era el ciclo de hype. El ciclo de hype describe cinco etapas por las que suelen pasar las tecnologías nuevas: un disparador inicial (cuando aparece la novedad), un pico de expectativas infladas, un valle de desilusión, una rampa de ajuste y entendimiento real, y, finalmente, una meseta de productividad cuando la tecnología madura y se vuelve útil de manera estable. Es un mapa de expectativas colectivas más que un pronóstico técnico. No se debe dar por sentado que todo lanzamiento de nuevas tecnologías puede describirse mediante el patrón. Debemos considerar que: El ciclo es un modelo social, no técnico. No predice calidad. No garantiza el éxito. No justifica malas decisiones. Y no siempre aparece. Lo que sí describe es la distancia entre las expectativas colectivas y la realidad de uso. Por eso es útil para evitar el pánico y tomar decisiones con más perspectiva y estrategia. Lo importante es que el ciclo de hype no garantiza nada. El hecho de que un proyecto muestre un patrón similar, con picos tempranos, caída y posterior estabilización, no significa que llegará a la fase de adopción ni que madurará con el tiempo. Un lanzamiento puede atravesar pico y valle y, aun así, fracasar si no hay valor real, claridad estratégica o un problema bien resuelto, como fue el caso de Google Glass (2013-2015) y Theranos (2003-2018). El patrón puede aparecer, pero no es una promesa. Jackie Fenn, quien introdujo el modelo en 1995, lo resumió mejor que nadie: “Las innovaciones avanzan por la curva hacia la madurez o la obsolescencia; somos nosotros, los seres humanos, quienes vamos y venimos entre el entusiasmo y la desilusión” Entender esa parte humana cambia la forma en que evaluamos proyectos, productos y tecnología.
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Blanca Vargas ha compartido esto¿Qué tienen en común un atleta olímpico, un gato y un equipo de trabajo? Todos mejoran su desempeño cuando reciben señales positivas. ___ El poder de los mensajes positivos Si somos observadores, nuestras mascotas pueden enseñarnos más de lo que imaginamos. Los perros y los gatos, por ejemplo, responden de manera muy distinta a la retroalimentación. Un perro moverá la cola y saltará de emoción cuando lo felicitamos. Un gato, en cambio, tiene su propio código: mi gatita rueda por el suelo y se voltea para que la vea… hasta que le digo lo bonita que se ve. Si no lo hago, empieza a maullar con un tono de ultratumba, como si fuera una escena de El exorcista. En las personas no es tan diferente. El efecto de los mensajes positivos trasciende las especies y nos recuerda algo fundamental: la validación emocional también impulsa el desempeño. ___ La emoción como motor del éxito La psicología positiva lleva años estudiando este fenómeno. En su artículo “The Benefits of Frequent Positive Affect: Does Happiness Lead to Success?” (Lyubomirsky, King y Diener, 2005), los autores demostraron que las personas que experimentan emociones positivas frecuentes son más productivas, creativas y colaborativas. El hallazgo: El éxito no causa felicidad; la felicidad es causa de éxito. ___ El refuerzo inmediato también importa Un estudio más reciente, “Good Job!” (Goller & Späth, 2024), analizó el desempeño de atletas profesionales y encontró que el feedback positivo, aun cuando era implícito, mejoraba el rendimiento inmediato. Los atletas que recibían buenas calificaciones de los jueces mejoraban su precisión y su consistencia en la siguiente ejecución. El feedback negativo, en cambio, no mostró mejoras significativas, salvo en personas con gran experiencia y resiliencia. Las señales positivas en forma de palabras, gestos y reconocimiento no son un adorno: funcionan como combustible. ___ El equilibrio necesario No todo puede ser halago. El crecimiento real también requiere dirección. Un feedback constructivo reconoce lo que se hace bien y ofrece un camino claro para mejorar. “Tu desempeño en este aspecto fue bajo, pero con este plan puedes fortalecerlo.” Ese tipo de mensaje mantiene el tono positivo sin negar la necesidad de mejora. La retroalimentación deja de ser una evaluación para convertirse en una herramienta de aprendizaje continuo. ___ Del reconocimiento al bienestar Los estudios psicológicos y conductuales apuntan a la misma conclusión: El reconocimiento genuino crea un ciclo virtuoso de bienestar y desempeño. En el trabajo, no necesitamos esperar al “periodo anual de evaluación” para hacerlo. Un “buen trabajo” dicho a tiempo puede mejorar no solo el día, sino también la forma en que aprendemos, colaboramos y crecemos. ___ Y a veces no necesitamos que alguien más nos diga “buen trabajo”. Basta con recordárnoslo a nosotros mismos. 🐾 #Leadership #Feedback #Wellbeing
Blanca Vargas ha comentado una publicación
2 días
Que gusto me da Will. Esta iteración me ha ayudado a no desviarme de la idea principal.
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Blanca Vargas ha recomendado estoBlanca Vargas ha recomendado estoMuchas personas en una empresa quieren el dato final. El dashboard. El KPI. La gráfica. Pero pocas veces se preguntan algo fundamental: 1.-¿Cómo nace un dato? Antes de llegar a un dashboard, un dato pasa por varias etapas: Nacimiento del dato Un usuario interactúa con un producto: un clic, un registro, una compra, una acción dentro de la app. 2.-Instrumentación Aquí entra una de las responsabilidades más importantes del Data Engineer: definir qué se debe medir y cómo se debe medir. Esto implica entender el producto, el negocio y la pregunta que se quiere responder. 3.-Ingesta de datos El evento viaja a través de pipelines hacia un data lake o sistemas de procesamiento. 4.-Transformación Los datos crudos se limpian, estructuran y modelan. Aquí es donde se crean capas como: Raw Procesado Modelado para análisis 5.-Consumo del dato Finalmente el dato llega a: dashboards reportes modelos de negocio decisiones estratégicas Pero algo importante que muchas veces se subestima: "Un buen Data Engineer no solo ejecuta pipelines. Debe entender el producto y pensar como analista." Cuando un equipo de producto dice: "Queremos medir esta nueva funcionalidad." El Data Engineer debería poder responder preguntas como: ¿Qué eventos debemos capturar? ¿Qué atributos son importantes? ¿Cómo se verá ese dato cuando llegue al análisis? ¿Qué preguntas de negocio se podrán responder? Porque el valor del dato no empieza en el dashboard. Empieza desde cómo fue diseñado para nacer. #DataEngineering #Analytics #DataArchitecture #DataStrategy #ProductAnalytics #DataDriven
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Blanca Vargas ha recomendado estoBlanca Vargas ha recomendado estoWhat would you say is your strongest skill? For me, it’s presentations. I’ve been doing that for over 30 years. In my latest article [https://lnkd.in/eU4DKdUA], I share how I learned everything I know about presentation design. From animations and transitions to building a solid structure from the design to the speech (Spanish required). It has been a long journey. As I mention in the post, it all started with my 11-year-old self, who believed that presentations were meant to entertain. And guess what, if you’ve seen my presentations, you’ll notice I still hold that belief: presentations should inform, but they must also entertain. Want to learn more about that journey? Check out the full post here 👇🏽 https://lnkd.in/eU4DKdUAAún sigo creyendo que las presentaciones son para entretener.Aún sigo creyendo que las presentaciones son para entretener.
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Blanca Vargas ha reaccionado a estoBlanca Vargas ha reaccionado a estoHace unos días leí la apertura de una conversación por parte de Christopher Cedillo en la que vale la pena profundizar: la IA en investigación científica. Aunque pudiera resultar algo que simplemente se puede lograr charlando con algún chat de IA, me tomé el tiempo para pasar a código un diagrama que compartió Blanca Vargas hace algunos días, para tener un agente editor de IA para afinar el artículo. El agente podría mejorar, pero creo que editó varias notas aisladas y mi intención de una manera aceptable.El Futuro de la IA en la Ciencia: De Oráculo a ArquitectoEl Futuro de la IA en la Ciencia: De Oráculo a Arquitecto
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Blanca Vargas ha recomendado estoBlanca Vargas ha recomendado estoLlevo varios meses en búsqueda de empleo como desarrollador backend. De esa experiencia nació El Developer de a Pie, un podcast sobre la vida real del desarrollador: búsqueda de trabajo, freelance, resiliencia y tecnología. Hoy publiqué el primer episodio: Las señales que ignoré antes del recorte. Escúchalo aquí: https://lnkd.in/eiNfxkG6 Si lo escuchas, me gustaría saber qué te pareció. Saludos y gracias 🙌
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Blanca Vargas ha reaccionado a estoY esto apenas comienza!!! se viene lo bueno.Blanca Vargas ha reaccionado a esto¡Noche increíble en el meetup de marzo del #AWSUserGroupQueretaro! 🚀 Queremos agradecer de todo corazón a nuestros speakers, Eduardo Camacho Amaro y Samuel Rojas, por compartir su conocimiento y experiencia con la comunidad. ¡Inspiración pura! 👏 Un agradecimiento especial a AWS Alejandra Bricio y The Beer Box Mirador por ser los anfitriones de este evento. Gracias a Norberto Arellano y a todo su equipo por recibirnos y brindarnos una velada tan cálida. Finalmente, gracias a todos los asistentes que participaron activamente. ¡Ustedes hacen que esta comunidad siga creciendo! ☁️🍻 #AWS #AWSUGQro #CloudComputing #Queretaro #TechCommunity #TheBeerBox #Networking #AWSUserGroup Gracias Eloy Vega Castillo, Omar Montero, Pablo Martinez, Alex Parra por estas apoyando en la organización. ¡¡Nos vemos en Mayo!!
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Blanca Vargas ha reaccionado a estoBlanca Vargas ha reaccionado a esto¡Te espero en mi webinar! Te compartiré mis estrategias favoritas de Aprendizaje Activo con Canva. Te mostraré funciones geniales para que toda tu clase se mantenga conectada y activa de principio a fin. ¿Cuándo? Este 24 de marzo a las 11:30 am CDMX. Si aún no tienes Canva, puedes crear una cuenta gratis usando mi link: 👉 https://lnkd.in/geUDYgFy Docentes Digitales #docentes #maestros #educacion #edtech #educacionsuperior #highereducation #canva #canvaeducacion #canvaverifiedexpert #canvassador
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Blanca Vargas ha recomendado esto🚀 He estado usando Docker Pro recientemente y el impacto en tiempos de build ha sido notable. Gracias al uso de cache, procesos que antes me tomaban 15–20 minutos ahora se ejecutan en menos de 1 minuto en muchos casos. Los gráficos de ejecución lo reflejan claramente; la mayor parte del tiempo se concentra en la ejecución real, con mínima carga en transferencias, pulls o tareas repetitivas. Mi conclusión : Menos tiempo esperando y más tiempo construyendo 🛠️⚙️
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CIINDET 2016
- 3 años 7 meses
Ciencia y tecnología
Revisión de artículos técnicos
XIII Congreso Internacional sobre Innovación y Desarrollo Tecnológico
http://www.ciindet.org/ -
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Manning Publications Co.
- 1 año 3 meses
Ciencia y tecnología
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* LLMs in Production by Christopher Brousseau and Matthew Sharp https://www.manning.com/books/llms-in-production
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