¿Confías en el AI para contratos NBA?

El Modelo No Es Silencioso—Está Escuchando

Veo la oficina de los 76ers como una red bayesiana susurrando en la oscuridad. Cada negociación es un cálculo de probabilidad—¿y si el modelo se entrenó con ruido disfrazado de ‘intangibles’? Markelle-Abesale no es solo un jugador; es una variable diseñada por el miedo humano, no por la codicia algorítmica.

Los Datos No Mienten—Pero Sí Los Intérpretes

Sus estadísticas: 11.0 PPG, 5.6 RPG, 2.1 APG, 50.1% FG, 38.0% 3P… números limpios. Pero pregúntate: ¿el modelo consideró las visitas hospitalarias de su madre durante los playoffs? ¿O sus sesiones nocturnas en el estudio donde aprendió poesía en vez de jugadas? El AI ve puntos—no contexto.

La Variable Humana Nadie Entrenó Para

Construimos este sistema para optimizar el ‘valor’, pero olvidamos que Abesale eligió Filadelfia porque le recordaba a casa—no por el cap space. Su padre, ingeniero escocés, le enseñó que los contratos se escriben en silencio—no en hojas de cálculo. El algoritmo no puede medir el duelo.

Cinco Señales de Riesgo Nadie Menciona

1. Datos entrenados en entrevistas ‘gameday’ (no puntuaciones)
2. Peso cultural > tope salarial (Croydon > Filadelfia)
3. Sesgo algorítmico en decisiones del ‘tercer cuarto’
4. Latencia emocional entre draft y libertad contractual
5. Intuición humana como único predictor real—el AI no siente lealtad.

¿Confías en el AI o en el Hombre?

Una vez codifiqué este sistema para predecir resultados—and fallé cuando ignoró la poesía. ¿Qué confías tú? Comenta abajo.