1. Cuando los algoritmos aprenden a decidir

    En un entorno empresarial cada vez más dinámico, tomar buenas decisiones ya no depende solo de la intuición o de reglas fijas. La demanda cambia, los precios reaccionan, el stock se agota, los competidores se mueven y los clientes modifican su comportamiento constantemente. En este contexto, el machine learning, el reinforcement learning y las metaheurísticas ofrecen nuevas formas de modelizar la incertidumbre y optimizar decisiones complejas.

    Este blog nace como un portfolio investigador centrado en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial a problemas reales de negocio: forecasting, gestión de inventario, precios dinámicos y optimización. A lo largo del curso iré incorporando trabajos, reflexiones y recursos relacionados con cómo los algoritmos pueden aprender de los datos, explorar alternativas y proponer mejores decisiones en escenarios cambiantes.

    Para inaugurar el blog, comparto un vídeo de divulgación científica sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático. El objetivo es introducir de forma accesible una idea clave: la IA no consiste solo en automatizar tareas, sino en construir sistemas capaces de aprender patrones, anticipar escenarios y mejorar progresivamente sus decisiones.