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Mi vida profesional

Estrategia para el Fomento del Desarrollo y Uso Ético y Responsable de la IA en el Ecuador

~ Lilia Quituisaca-Samaniego (Lilivi) ~ Deja un comentario

Registro_oficial 206Descarga

El 19 de enero de 2026, en Ecuador se expide mediante la publicación del Suplemento No. 206 del Registro Oficial la «Estrategia para el Fomento del Desarrollo y Uso Ético y Responsable de la Inteligencia Artificial en el Ecuador«, cuyo objetivo principal es «Impulsar el desarrollo, adopción y uso ético y responsable de la inteligencia artificial en Ecuador, mediante el fortalecimiento de capacidades humanas y tecnológicas, la promoción de la investigación, desarrollo e innovación, y la incorporación de la IA en sectores públicos y privados, que garantice su implementación transparente, equitativa y centrada en el ser humano, buscando la transformación digital para el crecimiento económico, la generación de empleo de calidad y el bienestar ciudadano.»

El desarrollo y uso de la IA se regirá por: Privacidad y protección de datos, Equidad y no discriminación, Gobernanza colaborativa, Proporcionalidad, Responsabilidad, Seguridad, Sensibilización y educación, Sostenibilidad (ODS), Supervisión humana, Transparencia y Enfoque basado en riesgos.

Sus principales ejes de acción son:

  • Gobernanza de la IA, que busca establecer un marco que garantice el uso ético, transparente y equitativo de la IA, protegiendo los derechos humanos, la inclusión y la seguridad.
  • Capacidad y tecnología, para fortalecer el talento humano y la infraestructura tecnológica para impulsar la IA.
  • Adopción y desarrollo, para fomentar la aplicación responsable de la IA en sectores priorizados (público y privado) para mejorar la productividad y competitividad.

La estrategia plantea un marco ambicioso, pero deja sin respuesta preguntas críticas:

¿De dónde saldrá el dinero? La estrategia no compromete presupuestos específicos. ¿Cómo se financiarán los $200 millones de inversión en infraestructura, las 10,000 becas, los 100 proyectos de investigación y la plataforma centralizada? ¿Qué incentivos fiscales concretos se ofrecerán al sector privado? ¿Se crearán fondos concursables?

¿Quién es realmente el responsable? Se designa al MINTEL como coordinador, pero ¿tendrá la autoridad real para obligar a otros ministerios (Salud, Educación, Trabajo) a cumplir las metas y modificar sus procesos? ¿Qué pasa si un ministerio no adopta IA o un proyecto falla? ¿Habrá consecuencias?

¿Cómo se medirá y evitará el sesgo algorítmico? Se habla de «equidad», pero ¿cuáles son los estándares técnicos y metodologías obligatorias para auditar los algoritmos utilizados por el Estado (ej. en justicia, otorgamiento de beneficios sociales)? ¿Quién y cómo realizará las «auditorías de IA» mencionadas en el glosario?

¿Qué pasa con los empleos que se destruyan? Se mencionan «campañas de reconversión laboral», pero ¿cuáles son los oficios más en riesgo? ¿Qué programas concretos de recalificación se implementarán? ¿Están presupuestados? La meta de capacitar a 10,000 personas, ¿es suficiente frente a la escala potencial de automatización?

¿Cómo se garantizará la soberanía tecnológica y de datos? Dada la «dependencia tecnológica del exterior» y la colaboración con gigantes como AWS y Google Cloud, ¿qué medidas evitarán que Ecuador se convierta en un mero consumidor de IA extranjera? ¿Se almacenarán los datos sensibles del Estado en servidores nacionales o en la nube de empresas extranjeras?

¿El «sandbox regulatorio» no será una puerta para el dumping regulatorio? Permitir que las empresas prueben productos con «flexibilidad regulatoria» es útil, pero ¿cómo se evitará que se use para evadir normas laborales, de protección al consumidor o ambientales bajo el paraguas de la «innovación»?

¿La participación ciudadana será real o simbólica? El proceso de construcción incluyó mesas de diálogo, pero en la fase de implementación, ¿cómo podrá la ciudadanía común monitorear o cuestionar un sistema de IA que le afecte (ej. un sistema de scoring social, uno de priorización en salud)? Más allá de los «comités de ética», ¿habrá mecanismos de apelación claros para decisiones automatizadas?

Reflexión final:

El éxito de la Estrategia publicada no depende de su diseño, sino de la capacidad para resolver las interrogantes prácticas de implementación: financiamiento, autoridad, accountability y mitigación de riesgos sociales tangibles. Además, el mayor riesgo es que este documento se vuelva solo de buenas intenciones, debido a la falta de mecanismos coercitivos, recursos financieros específicos y respuestas concretas a los dilemas éticos y laborales que la propia IA generará. La brecha entre la visión 2029 y la realidad de una «adopción tardía» es enorme, y cerrarla requerirá decisiones políticas duras y una ejecución coordinada sin precedentes.

— Lilia Quituisaca-Samaniego
📖 Escritora | Directora – Proyecto LeaMoS
🔗 https://liliaquituisacasamaniego.com

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¿Hacia dónde se dirigen realmente los datos?

~ Lilia Quituisaca-Samaniego (Lilivi) ~ Deja un comentario

A lo largo de mi carrera, como analista, especialista, liderando equipos de BI&BA en el sector público y privado, he visto una evolución crítica. La pregunta ya no es sólo «¿qué pasó?» sino «¿a dónde van estos datos y qué mundo van a construir?«. La respuesta define la competitividad de una empresa y la eficacia de una política pública. Con las lecciones aprendidas en ambos frentes, sabemos la finalidad de los datos no es uno, sino varios, y exige una hoja de ruta estratégica.

1. Hacia la toma de decisiones descentralizada y en tiempo real: Los datos ya no se almacenan sólo para reportes mensuales. Su destino es alimentar sistemas de recomendación, motores de pricing dinámico y herramientas de BA que empoderan a un jefe de línea para tomar decisiones al instante. En lo público, esto se traduce en que un funcionario de salud en terreno pueda, desde su tablet, cruzar datos epidemiológicos en tiempo real y asignar recursos críticos. El dato viaja del warehouse directamente al punto de acción.

2. Hacia la automatización Inteligente de procesos: El dashboard es el medio, no el fin. El camino final de esos insights es automatizar procesos. Un modelo predictivo de morosidad (creado a partir de los datos históricos que limpiamos y modelamos) que impulsa automáticamente una acción de cobranza; o en el municipio, un sistema de IoT que, analizando datos de tráfico, modifica automáticamente los semáforos para descongestionar el tránsito. El dato se convierte en el desencadenante de una acción automatizada y gobernada.

3. Hacia la creación de servicios públicos y privados proactivos: La nobleza de los datos está aquí. En el sector privado, se traduce en anticiparse a las necesidades del cliente. En el público, es la base de la política pública preventiva: cruzar datos de salud, educación y socioeconomía para destinar recursos a zonas de alta vulnerabilidad antes de que una crisis ocurra.

4. Hacia un ecosistema interconectado y confiable (Data Mesh/Data Fabric) Tanto en una empresa privada como en una institución pública, el silo es el enemigo. Un silo de datos es un repositorio de información aislado, gestionado y controlado por un único departamento o unidad de negocio, y que no está disponible—o lo está con gran dificultad—para otras áreas de la organización. Donde cada área (o institución) es productora y consumidora responsable de sus datos el único camino para evitar la duplicidad, mejorar la calidad es crear una única fuente de la verdad que realmente sirva al ciudadano y al accionista por igual.

Conclusiones:

  • El viaje de los datos termina en la acción. Ya no es un activo pasivo. Es el núcleo de la operación inteligente. Sin una estrategia de datos clara y una gobernanza sólida (que yo llamo «la disciplina del valor»), este viaje se pierde en el caos, la desconfianza y el incumplimiento normativo.
  • Los datos ahora es alimentan y refinan modelos de IA. Estamos pasando de modelos genéricos a «modelos de propósito específico» hyper-especializados. Los datos de tu línea de producción no irán a un dashboard estático; serán el alimento para un modelo de ML que predice fallos, optimiza la cadena de suministro y auto-ajusta parámetros en tiempo real. El dato se convierte en el combustible de la automatización inteligente.
  • Los datos con latencia crítica (vehículos autónomos, IoT industrial, telemedicina) ya no pueden darse el lujo de viajar hasta un data center central. Su destino es ser procesados in situ, en el dispositivo o en una puerta de enlace cercana. Esto reduce la latencia, alivia el ancho de banda y permite decisiones en milisegundos. El dato se vuelve local e inmediato.

— Lilia Quituisaca-Samaniego
📖 Escritora | Directora – SEE
🔗 https://liliaquituisacasamaniego.com

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Efecto del reordenamiento de la oferta educativa sobre la evaluación del aprendizaje y descomposición de matrícula

Destacado ~ Lilia Quituisaca-Samaniego (Lilivi) ~ Deja un comentario

Resumen

Este trabajo permite saber si el reordenamiento de la oferta educativa tiene un efecto sobre los niveles de logro del aprendizaje y la descomposición de la matrícula. La metodología explora la diversidad de la estructura del sector educativo relacionada con una unidad geográfica y la descomposición de la matrícula. Para la caracterización se utiliza el número de estudiantes y se localizan en una unidad geográfica para encontrar las distancias y hacer agrupaciones geográficas que mantienen la continuidad territorial. Finalmente, se calcula el índice de concentración de cada unidad regional, lo que nos permite saber qué provincias son las más y menos similares a la media nacional y de esto depende el efecto del reordenamiento de la oferta educativa sobre las otras variables. La fuente de datos fueron los registros administrativos del Ministerio de Educación (Mineduc) y el Instituto Nacional de Evaluación Educativa (Ineval).

Palabras Clave: Reordenamiento de la oferta educativa, descomposición de la matrícula, aglomeración especializada, árbol de expansión mínima.

Abstract

This work allows to know if the rearrangement of the educational offer has an effect on the levels of learning achievement and the decomposition of the enrollment. The methodology explores the diversity of the structure of the education sector related to a geographical unit and the decomposition of the enrollment. For the characterization the number of students is used and they are located in a geographical unit to find the distances and to make geographic groupings that maintain territorial continuity. Finally, the concentration index for each regional unit is calculated, which allows us to know which provinces are the most and least similar to the national average and on this depends the effect of the rearrangement of the educational offer on the other variables. The data source are the administrative records of the Ministry of Education (Mineduc) and the National Institute of Educational Evaluation (Ineval).

Keywords: Rearrangement of the educational offer, decomposition scholar, specialized agglomeration, minimum-weight spanning tree

Efecto del reordenamiento de la oferta educativa sobre la evaluación del aprendizaje y descomposición de matrículaDescarga

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Revolución digital

~ Lilia Quituisaca-Samaniego (Lilivi) ~ Deja un comentario

La generación de datos se incrementa exponencialmente por lo que la revolución digital debe encaminarse en ejes fundamentales.

Presentado por Movistar, Ecuador.

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Big Data: Desde los datos al conocimiento

~ Lilia Quituisaca-Samaniego (Lilivi) ~ Deja un comentario

Descargar el archivo completo —AQUÍ—

Introducción

Es importante disponer de datos y conocer su relación entre variables; sin embargo, su valor está en transformarlos en conocimiento.

Contexto general

“Transformar y traducir los datos en respuestas” es parte de la innovación, y ésta debe ser aplicada con responsabilidad y creatividad [4].

Uno de los siete pasos en la visualización de datos es la extracción y transformación, ya que permite “aplicar métodos de análisis para distinguir patrones”; es aquí donde recobra aún más importancia el contexto matemático [3].

Algunos métodos nos permitirán evaluar su complejidad mediante Inteligencia Artificial (IA), mineríaa de datos o específicamente la aplicación de técnicas de aprendizaje automático (machine learning).

Luego se realiza comparaciones y obtención de conclusiones previas con la extensión de los datos estadísticos mediante “índices” representativos.

Conceptos relacionados

Open data

El objetivo del open data (datos abiertos) es devolver a la sociedad sus datos públicos y fomentar la transparencia y la reutilización.

Características:

  • Formatos digitales, estandarizados y abiertos.
  • Estructura clara que permita la comprensión.
  • Fácil acceso y permanencia en repositorios.

Principales beneficios:

  • Empoderar al ciudadano de la información para que pueda ser interpretada o reinterpretada.
  • Fomentar un mayor grado de transparencia y reutilización.

Retos éticos

  • Si los datos son generados en un espacio público ¿por qué estos datos deben mantenerse en privado?
  • ¿A quién/es le pertenece los datos generados: a las administraciones, al ciudadano, al mundo?
  • ¿Qué pasa con la evolución de la privacidad?
  • ¿Dónde están los límites de la información sobre nosotros, que nosotros no generamos?
  • ¿Qué competencias se deben desarrollar?

Perfiles profesionales

En base a la tendencia actual tenemos algunos perfiles [2]:

  • Chief Data Officer (Oficial Jefe de Datos), lidera la gestión de datos y analítica asociada por el negocio (responsable de los diferentes equipos especialidades en datos).
  • Data Scientists (Científico de Datos), extraen conocimiento e información valiosa de los datos.
  • Citizen Data Scientist (Ciudadano Científico de Datos), no está formado específicamente para ser Data Scientist, pero puede extraer valor, a través de su experiencia, explorando los datos, desde las unidades de negocio.
  • Data Engineer (Ingeniero de datos), proporciona datos de una manera accesible y apropiada a los usuarios y Data Scientists.
  • Data Steward (Administrador de datos), mantiene la calidad, disponibilidad y seguridad de los datos.
  • Business Data Analyst (Analista de datos comerciales), recoge las necesidades de los usuarios de negocio para los Data Scientist y presenta resultados obtenidos.
  • Data Artist (Profesional Creativo), expertos en Business Analytics, crean gráficos, infografías y otras herramientas visuales.

Visualización de datos [1]

Debemos saber que:

  • La información reside en las relaciones, no en los datos.
  • La visualización es representar gráficamente esas relaciones aprovechando nuestra enorme capacidad de analítica visual.

La visualización de datos no es hacer visible la información ante nuestros ojos, sino ante nuestro entendimiento.

Extraer y transformar

Variables derivadas

Agregación de registros

Agregación de registros + Cálculos de métricas

Cuarteto de Anscombe [5]

Representar

Conclusiones

  • La clave del éxito del Big Data no son los datos en sí, sino los modelos de interpretación (extracción del conocimiento).
  • “Todas las opciones por defecto de Excel son erróneas: los ejes, el hecho de que todo se represente mediante efectos 3D, los colores por defecto, las etiquetas, los estilos gráficos por defecto…” (Noah Iliinsky)
  • “Los modelos mentales a menudo están construidos sobre evidencias incompletas, sobre un escaso conocimiento acerca de lo que está ocurriendo, y con un tipo de psicología ingenua que postula causas, mecanismos y relaciones, incluso cuando no existen.” (Don Norman

Referencias

[1] A. Cairo, El arte funcional, Fareso S.A., 2011.

[2] L. Quituisaca-Samaniego, Big data: visión general, Numérica Resumiendo, (2017).

[3] L. Quituisaca-Samaniego, Visualización de datos: siete pasos, Numérica Resumiendo, (2017).

[4] The Software Alliance, Por qué son tan importantes los datos?, 2015.

[5] E. Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, Cheshire, CT: Graphics Press, 2001.

La importancia de la «Investigación científica 2.0.1: procesos clave en una sociedad digital»

~ Lilia Quituisaca-Samaniego (Lilivi) ~ Deja un comentario

Terminando el curso de «Investigación científica 2.0.1: procesos clave en una sociedad digital» de la Universidad de Girona, mediante la plataforma Miriadax.

Universitat de Girona

a) La divulgación científica es un paso fundamental para el reconocimiento, crítica y el mejoramiento continuo de la investigación. He trabajado en el acceso abierto y usado mis cuentas de redes académicas, sociales como una oportunidad de comunicar la investigación en Ecuador.

Además, el compromiso de actualizar información en mis blogs:https://liliaquituisacasamaniego.wordpress.com
http://noticias-tics.blogspot.com

b) Una valoración excelente para este curso, he tenido un aprendizaje importante en:

1. En el reconocimiento de los elementos durante el proceso de investigación.
2. La importancia de generar una reputación investigativa.
3. La gestión de información en espacios de publicación digital, especialmente de acceso abierto.
4. La cuantificación del factor de impacto en bases de datos,  impacto en redes académicas, colaborativas, etc.
5. Las ventajas de la divulgación del conocimiento e investigación responsable.

Cada uno de los módulos han desembocado en la práctica con la generación de:

El uso de MOOC para la generación de aprendizaje cada vez evoluciona. Me hubiera gustado que a más de los videos se hubiera compartido archivos en formato pdf.

Introducción

~ Lilia Quituisaca-Samaniego (Lilivi) ~ Deja un comentario

Con el desarrollo de plataformas de acceso abierto, la búsqueda y recuperación de información científica ha experimentado un avance sustancial entre los usuarios de internet.

A continuación se resume aspectos fundamentales de la «Gestión de la Información Científica en Abierto» tratado en el curso virtual impartido mediante Miriadax (http://miriadax.net/web/informacion_cientifica/) por:

Se agrega las respectivas evaluaciones.
Universidad Complutense de Madrid

JVM para Weka

~ Lilia Quituisaca-Samaniego (Lilivi) ~ Deja un comentario

Cuando la Memoria Virtual de JAVA(excepción OutOfMemory) para ejecutar procesos en Weka no es suficiente, se debe modificar el valor del parámetro maxheap que está en el archivo de configuración RunWeka.ini (dentro de la carpeta donde se instala Weka)

Líneas previas a la línea de configuración

# placeholders («#bla#» in command gets replaced with content of key «bla»)
# Note: «#wekajar#» gets replaced by the launcher class, since that jar gets
# provided as parameter
maxheap=256m
Cambiar por:
maxheap=512m ó maxheap=1024m
dependiendo de la memoria RAM de tu computador

Buscando información escondida

~ Lilia Quituisaca-Samaniego (Lilivi) ~ Deja un comentario

Es necesario buscar la verdad de una base de datos transaccional, se lo puede lograr mediante la aplicación de métodos de análisis de datos que aproximaran los resultados a las expectativas puestas en un conjunto de registros almacenados.

Hosting gratis

~ Lilia Quituisaca-Samaniego (Lilivi) ~ Deja un comentario

 

Servicio de alojamiento de las páginas web que gestionan empresas especializadas. Las empresas que se dedican a este servicio son como los hoteleros de la red: ofrecen espacio para que otras compañías almacenen cualquier información que quieran que sea accesible por una red, desde sus páginas web hasta la información de su red interna o Intranet. En castellano, hospedaje. Cuando decimos Hosting nos estamos refiriendo a un servicio que es brindado por un servidor dedicado a hospedar páginas Web. Es el alquiler virtual de un espacio para publicar su página Web.

Dirección URL: http://www.estoyenred.es/

De los creadores de REDTOTALONLINE: http://www.estoyenred.es/

Características-Espacio ilimitado con ftp
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Requisitos
Los requisitos para la aceptación son:
1º Tener mas de 10.000 visitas al día (menos en caso de mucha proyección del site)
2º Nada de contenidos ilegales, no alojamos webs de p2p, caratulas, emuladores…
3º buen gusto de la pagina y de los contenidos.

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¡¡¡ TOTAL: 750 MEGAS !!!

Características
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¨ Servidores de alta velocidad en Unix
¨ Disponen de PHP, (no MySQL), FTP, CGI, POP3, SMTP
¨ Estadísticas Diarias
¨ Administrador de Archivos vía web o FTP y 20 GB de ancho de banda mensual.

Todos los paquetes ofrecen:
Espacio de disco un total de 750 Megas, Organizados en 500 Megas para sus páginas web, y 250 para sus correos electrónicos, un total de 750 Megas, además desde su panel de control, le permite la creación de cuentas de correo ilimitadas, también podrá crear sub-dominios sin límite de cantidad, además dispondrá de Estadísticas diarias de su sitio, el hospedaje web cuenta también con PHP (NO disponen de bases de datos MySQL) y por supuesto se pueden subir sus archivos por medio de cliente de FTP, o desde su Panel de Control (IbizPanel) en Español, también dispondrá de POP3 y SMTP para el correo electrónico, y un directorio para sus CGI, y cuenta además con 20 GB de transferencia en ancho de banda mensual.

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Estudio comparativo

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