Las organizaciones tienen hoy volúmenes de datos que hace diez años habrían sido impensables. El problema ya no es la cantidad, sino qué hacer con ella: cómo interpretarla y convertirla en evidencia que sirva para decidir. Bajo esa premisa, la Universidad del Pacífico presenta su nueva Maestría en Data Science para la Toma de Decisiones, orientada a formar profesionales con capacidades analíticas sólidas, pensamiento crítico y competencias de investigación.
Otros programas suelen centrarse en el dominio de herramientas tecnológicas. Esta maestría, en cambio, pone la investigación como eje metodológico para transformar los datos en evidencia útil para la toma de decisiones.
Para el Dr. Víctor Hugo Ayma Quirita, director de la maestría, tener datos no alcanza. "Lo realmente valioso es la capacidad de analizarlos rigurosamente, entender qué significan y convertirlos en evidencia que permita tomar mejores decisiones", explica. Las organizaciones necesitan profesionales que dominen herramientas de ciencia de datos, sí, pero también que sepan pensar con rigor y resolver problemas complejos desde la investigación.
El rol de la IA en la toma de decisiones
La inteligencia artificial y el machine learning han permitido identificar patrones que antes pasaban desapercibidos. Pero para Ayma Quirita el algoritmo no reemplaza el razonamiento humano: los resultados que generan estos modelos deben analizarse, validarse e interpretarse antes de convertirse en parte de una estrategia.
"La inteligencia artificial es una herramienta muy poderosa, pero solo genera valor cuando está respaldada por un proceso riguroso de investigación que permita comprender sus alcances, sus limitaciones y sus aplicaciones en un contexto específico", comenta.
Más allá de los algoritmos
Un buen modelo no basta si no se entiende el contexto en el que va a aplicarse. Un resultado técnicamente correcto puede significar cosas muy distintas según los objetivos, las restricciones y los riesgos de cada organización. Por eso la maestría plantea empezar con un diagnóstico preciso del problema y con la evaluación de la calidad de la evidencia disponible, antes de ejecutar cualquier acción.
Una formación para la toma de decisiones
La maestría combina investigación, análisis cuantitativo e inteligencia artificial para formar profesionales que interpreten datos, generen evidencia y desarrollen soluciones con impacto real en las organizaciones.
"Queremos formar profesionales que no simplemente ejecuten algoritmos, sino personas con capacidad para investigar problemas complejos y convertir sus hallazgos en decisiones con impacto", afirma Ayma Quirita. El programa es presencial, dura 24 meses lectivos y promueve investigaciones con estándares científicos, lo que además facilita el tránsito hacia doctorados en el extranjero.
Para el director, las empresas ya tienen los datos como materia prima; lo que falta es un proceso científico que les dé sentido. "La investigación es el puente entre los datos y las decisiones: permite analizarlos con rigor, validar los resultados y generar la evidencia necesaria para sustentar mejores estrategias y crear valor para las organizaciones", concluye.
