Vol. I — Cuaderno de evidencia y criterio

Edición 2026

νοῦς — intelecto, comprensión

Nous

Explorando la intersección entre evidencia, ciencia, experiencia y pensamiento crítico.

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01Evidencia empírica
02Método científico
03Experiencia práctica
04Tradición intelectual
05Razonamiento crítico

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§ 01Sobre Nous

Una forma de comprender, no una disciplina.

Nous explora problemas complejos desde la convergencia de varias fuentes de conocimiento. Parte de los datos, pero no termina en ellos.

Los datos registran lo que ocurrió; rara vez explican por qué. La estadística cuantifica cuánto podemos confiar en un patrón, la experimentación pone a prueba si una causa produce un efecto y la economía ofrece un lenguaje para los incentivos que mueven a las personas. Cada herramienta ilumina una parte del problema y deja otra en sombra.

Por eso Nous lee también historia, literatura y estrategia. No como adorno, sino porque conservan formas de comprensión que ningún conjunto de datos contiene: el contexto, la ambigüedad, las consecuencias no previstas. Los algoritmos amplían lo que podemos ver. La responsabilidad de decidir qué hacer con ello sigue siendo humana.

Tesis central

«El conocimiento surge de la integración entre evidencia empírica, método científico, experiencia práctica, tradición intelectual y razonamiento crítico.»

Principios

01
Los datos son evidencia.
No verdades, sino registros parciales de lo ocurrido, condicionados por cómo y por quién fueron recolectados.
02
La información reduce incertidumbre.
Su valor se mide por cuánto cambia lo que creíamos saber, no por su volumen.
03
Los modelos son herramientas imperfectas pero útiles.
Simplifican de forma deliberada; su mérito está en lo que permiten ver y en lo que obligan a hacer explícito.
04
La ciencia proporciona método.
Hipótesis explícitas, pruebas que pueden fallar y resultados que otros pueden replicar.
05
La literatura amplía la comprensión humana.
Conserva matices que ninguna variable captura: motivos, contradicciones, ambigüedad, contexto.
06
La experiencia aporta contexto.
Sabe qué preguntas importan y qué supuestos no resisten el contacto con la realidad.
07
El pensamiento crítico conecta las fuentes.
Pregunta qué sabemos, cómo lo sabemos y qué evidencia haría cambiar la conclusión.
08
El criterio humano sigue siendo indispensable.
Los modelos informan. Decidir, y responder por la decisión, sigue siendo tarea de personas.

Manifiesto

Siete afirmaciones y una convicción.

Nous explora la realidad a través de la evidencia, pero reconoce que la evidencia por sí sola no es suficiente.

i.
Los datos describen patrones.
ii.
La información reduce incertidumbre.
iii.
Los modelos permiten abstraer fenómenos complejos.
iv.
La ciencia proporciona mecanismos para poner a prueba hipótesis.
v.
La literatura preserva experiencias, ideas y formas de comprender la condición humana acumuladas durante generaciones.
vi.
La experiencia práctica aporta contexto sobre aquello que no siempre puede medirse.
vii.
El pensamiento crítico permite distinguir entre explicación y casualidad, entre correlación y comprensión.

Nous surge de la convicción de que las mejores decisiones nacen cuando estas fuentes de conocimiento convergen.

§ 02Áreas de experiencia

Ocho disciplinas, un mismo método de trabajo.

Cada área aporta instrumentos distintos. Lo que las une es la misma disciplina: formular bien la pregunta, hacer explícitos los supuestos y comunicar la incertidumbre.

02.1
Data Science
Formular preguntas que puedan responderse con datos y recorrer el camino completo: obtención, supuestos, análisis y comunicación de la incertidumbre.
Python · SQL · Inferencia
02.2
Analytics
Métricas que describen lo que ocurre sin confundir actividad con progreso. Diagnóstico antes que tableros.
Métricas · Cohortes · Segmentación
02.3
Machine Learning
Modelos predictivos evaluados frente a una línea base honesta, con atención al sesgo, la deriva y el costo real de cada error.
Gradient boosting · Validación · Interpretabilidad
02.4
Experimentación
Diseño de pruebas controladas y cuasi-experimentos: poder estadístico, métricas de resguardo y lectura prudente de resultados.
Pruebas A/B · Diferencias en diferencias · Bayesiano
02.5
Estrategia
Traducir evidencia en opciones: qué sabemos, qué ignoramos y qué decisión resiste mejor ambos escenarios.
Escenarios · Teoría de la decisión · Priorización
02.6
Economía
Incentivos, elasticidades y equilibrio como marco para explicar comportamientos que los datos solo muestran.
Econometría · Inferencia causal · Precios
02.7
Visualización
Gráficos que muestran la forma de los datos y su incertidumbre, diseñados para ser leídos antes que admirados.
D3 · Diseño de información · Narrativa
02.8
Investigación
Revisión de literatura, entrevistas y análisis cualitativo para comprender aquello que todavía no tiene variable.
Revisión sistemática · Entrevistas · Síntesis

§ 03Portafolio

Casos de estudio.

Cada proyecto se documenta igual que un artículo: el problema, el método elegido y lo que la evidencia permitió concluir, con sus límites.

§ 04Filosofía

Dos ideas que sostienen todo lo demás.

Ficha I — Sobre los modelos

All models are wrong, but some are useful.
Todos los modelos son erróneos, pero algunos son útiles.
George E. P. BoxEstadístico, 1919–2013

Los modelos son representaciones simplificadas de la realidad. Su utilidad reside en ayudarnos a comprender fenómenos complejos, no en describir perfectamente el mundo.

La pregunta pertinente nunca es si un modelo es verdadero, sino si es lo bastante bueno para la decisión que tenemos enfrente, y qué ocurre cuando se equivoca.

Robustness in the Strategy of Scientific Model Building, 1979.

Fig. 1 — La recta no pasa exactamente por ninguna observación; los segmentos verdes miden cuánto se equivoca en cada una. Aun así, resume la tendencia y permite hacer predicciones con un error conocido.

Ficha II — Sobre la información

Information is the resolution of uncertainty.
La información es la resolución de la incertidumbre.
Claude E. ShannonMatemático e ingeniero, 1916–2001

La información adquiere valor en la medida en que reduce incertidumbre. El análisis, la investigación y la evidencia permiten entender mejor la realidad.

Un dato que no cambia lo que creíamos, ni la decisión que íbamos a tomar, apenas informa. Uno que resuelve una duda relevante vale más que mil que la confirman.

Formulación atribuida; la idea se formaliza en A Mathematical Theory of Communication, 1948.

Probabilidad del resultado

p = 0.501.00bits

Incertidumbre máxima: ambos resultados son igual de probables y observar el desenlace aporta un bit completo.

Fig. 2 — Entropía binaria, H(p) = −p log₂ p − (1−p) log₂ (1−p). La información que aporta una observación es la incertidumbre que elimina.

Entre ambas ideas cabe el método de Nous: modelos modestos, evidencia que reduce la incertidumbre y criterio para decidir qué hacer con la que permanece.

§ 05Blog

Ensayos recientes.

Textos sobre método, estadística, economía y literatura. Escritos para pensar despacio.

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Ensayo2 de septiembre de 2026

Sobre la utilidad de los modelos equivocados

Un modelo no se juzga por su parecido con la realidad, sino por las decisiones que mejora. Notas sobre Box, los mapas y el arte de simplificar sin mentir.

12 min de lecturaLeer ensayo

§ 06GitHub

Laboratorio abierto.

El código detrás de los ensayos y proyectos: notebooks reproducibles, librerías pequeñas y datos sintéticos para que cualquier resultado pueda revisarse y, si hace falta, refutarse.

Explorar GitHub

~/AldoMendb25/portfolio

§ 07Contacto

Problemas abiertos, preguntas difíciles.

Para proyectos, colaboraciones o una conversación sobre un problema concreto. Cuanto más precisa la pregunta, más útil la respuesta.

Correo directo

aldmend@gmail.com

Nous

Una forma de comprender, no una disciplina.

Principios

Ocho disciplinas, un mismo método de trabajo.

Data Science

Analytics

Machine Learning

Experimentación

Estrategia

Economía

Visualización

Investigación

Casos de estudio.

Elasticidad de precios en retail

Un marco para experimentar sin engañarse

Pronóstico de demanda con incertidumbre

Churn: de la predicción a la decisión

Atlas de movilidad urbana

Lectura cuantitativa de un corpus literario

Dos ideas que sostienen todo lo demás.

Ensayos recientes.

Sobre la utilidad de los modelos equivocados

Correlación, causalidad y la tentación de la historia bien contada

Borges, el mapa del imperio y el problema del detalle

El costo de mirar los resultados antes de tiempo

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Problemas abiertos, preguntas difíciles.