Ejemplos anonimizados de cómo nuestro enfoque técnico ha marcado la diferencia en casos complejos.
Identificamos errores metodológicos críticos en un informe econométrico presentado ante el TDLC que estimaba daños en cientos de millones de pesos. El análisis del perito original contenía problemas de endogeneidad no tratados y una especificación funcional inadecuada.
El tribunal descartó el informe original y adoptó nuestra metodología alternativa para la cuantificación de daños.
Evaluamos un modelo de machine learning utilizado para aprobación de créditos de consumo. Detectamos disparate impact significativo contra ciertos grupos demográficos que no había sido identificado por el equipo interno.
La institución implementó las recomendaciones de mitigación antes de que el regulador iniciara una investigación.
Desarrollamos un modelo econométrico para estimar el lucro cesante de una empresa generadora afectada por el incumplimiento de un contrato de suministro de largo plazo.
El tribunal acogió íntegramente nuestra estimación de daños, que fue sustancialmente mayor a la presentada inicialmente por el cliente.
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