Robinson Miranda
Calidad de software · Evaluación de modelos · Machine Learning
Hola, soy Robinson. Soy ingeniero de sistemas, tengo una maestría en Inteligencia Artificial y vivo en Medellín, Colombia.
Llevo 13 años en tecnología. Empecé como desarrollador y la mayor parte de mi carrera la he pasado en calidad de software: diseñando pruebas, automatizándolas y validando datos en sistemas financieros, de energía, de servicios públicos y de streaming de video.
Ese oficio me dejó una idea que hoy guía todo lo que hago con IA: un resultado no vale hasta que lo puedes reproducir y explicar. Un sistema no es confiable porque funcione una vez, sino porque puedes demostrar por qué funciona. Con los modelos de Machine Learning pasa exactamente igual.
Lo que hago hoy
Trabajo como Senior Test Automation Engineer y estoy llevando ese mismo rigor al mundo de la IA. Me enfoco en tres cosas:
- Evaluar modelos, no solo entrenarlos: qué tan bien predicen, qué tan estables son y qué pasa cuando los datos cambian.
- Calidad de datos: la mayoría de los problemas de un modelo empiezan en los datos.
- IA aplicada a la calidad: construyo agentes y herramientas que ayudan a equipos de QA a trabajar mejor.
Lo que me interesa
- IA explicable. Mi tesis de maestría comparó modelos de deep learning con métodos clásicos para evaluar el riesgo crediticio de pequeñas empresas, midiendo no solo su precisión sino qué tan interpretables y estables son.
- Acceso justo al crédito. Me gustaría que más pequeños negocios puedan acceder a financiación con modelos transparentes, que un banco pueda auditar y una persona pueda entender.
- Cómo se comportan los modelos de lenguaje cuando saben que los están evaluando, y cómo diseñar pruebas que no se dejen engañar.
- Agentes que saben cuándo pedir ayuda. En el Factored AI & Data Hackathon 2026 construí un agente que actúa por su cuenta únicamente cuando hay evidencia estadística de que es confiable, y le devuelve el caso a una persona cuando no la hay.
Por qué escribo este blog
Porque cuando empecé no encontré explicaciones claras en español que fueran más allá de copiar y pegar código. Aquí explico paso a paso, con Python y datos reales, lo que a mí me costó entender.
También escribo para quienes, como yo, vienen de otra área de la tecnología y quieren dar el salto a datos e IA. Ese camino se puede recorrer, y aquí lo voy contando.
Formación
- Máster en Inteligencia Artificial, Universidad Internacional de La Rioja (UNIR), 2026.
- Ingeniería de Sistemas, Fundación Universitaria San Martín.
- AI Fluency: Framework & Foundations, Anthropic, 2026.
Hablemos
¿Tienes una pregunta sobre algún post, quieres proponer un tema o colaborar en algo? Escríbeme por LinkedIn o por email.