Sobre el paradigma crítico El primero es tu elección del paradigma crítico como el más interesante. Confieso que la mayoría de nosotros nos fuimos por el pospositivismo o el constructivismo, y tú elegiste precisamente el paradigma que la profesora describió como "el menos usado en entornos como el nuestro". Pero tu argumento es sólido: los sesgos en los datos se convierten en sesgos en los modelos, y esos modelos terminan tomando decisiones sobre personas reales. En el sector judicial, donde he trabajado más de nueve años, esto es especialmente sensible. Un modelo de analítica predictiva que inconscientemente reproduzca sesgos socioeconómicos o geográficos en la asignación de recursos judiciales no solo sería un error técnico, sería una injusticia. Y como bien dices, el paradigma crítico es el único que coloca esa incomodidad en el centro del proceso investigativo, no como un apéndice ético al final del documento.

Pluralismo paradigmático El segundo punto que me llamó la atención es cuando dices que "un buen ingeniero de IA no debería limitarse a un solo paradigma". Me parece que eso conecta directamente con lo que vivimos en el ejercicio grupal de la clase. Nuestro grupo (Grupo 3) propuso un diseño pospositivista con triangulación, y la profesora nos validó ese enfoque precisamente porque combinaba lo cuantitativo (métricas de rendimiento y costo de LLMs) con lo cualitativo (validación humana de resultados). En la práctica, los proyectos complejos rara vez caben en un solo paradigma de manera limpia.