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Conoce las principales conclusiones del Primer Congreso DO Data Science de Chile

Durante la instancia, se mencionó el impacto del data science en la astronomía, la medicina y el cambio climático.

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Daniela Arce

El Congreso DO Data Science, desarrollado por Data Observatory, puso énfasis en la aplicación de la ciencia de datos, ello utilizando información recogida a lo largo del territorio y transversal a distintas disciplinas que estudian los cambios del medioambiente, el comportamiento social, la observación de la Tierra y del universo. Asimismo, se analizó el rol colaborativo entre el Estado, la academia y la industria, aprovechando las ventajas del data science y la inteligencia artificial.

Durante la instancia, se mencionó el impacto del data science en la astronomía, la medicina y el cambio climático. Sobre esto, Nicole Erhenfeld, subdirectora subrogante de Centros e Investigación Asociativa de la Agencia nacional de Desarrollo e Innovación (ANID), indicó que «en un mundo digitalizado en que cada uno genera y acumula un gran volumen de información a toda velocidad, la ciencia de datos se ha convertido en una herramienta esencial para comprender, predecir y mejorar los procesos humanos”.

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Además, Gustavo Durand, líder técnico y arquitecto de Dataverse, proyecto de la Universidad de Harvard, comentó que “contamos con más de 100 repositorios de datos abiertos en todo el mundo y dos de ellos están en Chile. Hoy estamos trabajando para expandir el uso de datos abiertos en el globo sur. Esperamos que nuestras conversaciones con Data Observatory permitan usar Dataverse como repositorio para habilitar el acceso a datos. De acuerdo a las normativas de cada país u organización, es posible tener dataverse en una universidad como sucede en Harvard o en un país, como ocurre en Noruega”.

Organizaciones de gobierno y la academia son fuentes protagónicas de datos valiosos gracias a la distribución de sensores que monitorean el territorio, registrando indicadores de interés para diversas disciplinas que habilitan la toma de decisiones en materia de investigación, innovación y políticas públicas.

María Inés Baquet, líder de Transformación Gubernamental del Sector Público de Amazon Web Services (AWS) para América Latina y El Caribeanalizó el liderazgo de las estrategias digitales en el sector público. En ese sentido, señaló que «la nube democratiza el acceso a la tecnología, ahorrando en costos y potenciando la seguridad.  En este sentido, según un estudio de 2021, el 75% de las organizaciones tienen a la innovación como una de sus tres prioridades y se estima que los servicios de nube van a crecer un 30,4%”.

Para la expositora, la tecnología de nube permite innovar de manera fácil y rápida, y cometer errores a un bajo costo.

Por su parte, Rafael Mattje, jefe de Arquitectura de Soluciones del Sector Público de AWS, aseguró que en el futuro próximo “necesitamos modernizar la investigación, ya que en algún minuto necesita escalar y si bien algunas organizaciones tienen centros de datos para hacerlo, también experimentan dificultades al momento de escalar. En la investigación es muy difícil predecir la capacidad de cómputo requerida”.

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Indudablemente, los datos son necesarios no sólo para planificar estudios, sino que también para tomar decisiones y crear nuevas y mejores políticas. Los datos abiertos hoy en día atienden una necesidad actual y urgente como es el cambio climático.

“Consumimos muchos datos y producimos otros. El problema es que no hay un protocolo de publicación estandarizado, ya sea para la observación ni para datos georreferenciados de los ministerios. El gran desafío es trabajar con las instituciones y cambiar la cultura para compartir datos e incorporar las tecnologías necesarias. Hoy los datos están desagregados. Las instituciones no conversan entre sí ni tampoco con la academia”, indicó Francisca Muñoz, encargada de datos y cómputos del (CR)2, Research Engineer at Center for Climate and Resilience Research.  

Los expositores coinciden en la necesidad de una integración y estandarización de la data, además de un esfuerzo colectivo por compartir datos debidamente curados. En material de cambio climático, este tipo de información ayudaría a tomar decisiones en medio de situaciones catastróficas, así como también analizar un mismo territorio en un período prolongado.

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Cristian Martinez-Villalobos, investigador titular de Data Observatory y académico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez, señaló: “Soy investigador y también usuario de los repositorios de datos abiertos. Los modelos predictivos nunca deben subestimar la incertidumbre. El clima es un sistema caótico, complejo y tiene incertidumbres. Sólo con datos no hacemos nada si no se convierten en información, y para eso hay que avanzar en la formación de capital humano avanzado capaz de analizarlos y procesarlos, para luego disponerlos de forma sencilla y amigable”.

En tanto, Gustavo Zurita, profesor Titular del Departamento de Control de Gestión y Sistemas de Información de la Universidad de Chile, comentó que “no hay área del conocimiento que no tenga datos. En lo climático, los datos tienen buenos sistemas predictivos, pero debe mejorar la conexión entre sus fuentes y generar mayor sinergia entre universidades, ministerios y empresas”.

Para lograr el progreso de la ciencia de datos en Chile, es preciso desarrollar nuevo capital humano especializado en herramientas de la inteligencia artificial y el data science, así como contribuir al cierre de brechas de género. De acuerdo con un informe de McKinsey Global Institute, sólo el 15% de las personas que trabajan como data scientist son mujeres. Además, según el Foro Económico Mundial, las mujeres ocupan un 26% de los trabajos en el campo de la IA  y el aprendizaje automático.

“La ciencia de datos es un espacio interdisciplinar en el que se pueden integrar otras áreas del conocimiento. Ejercer el mando es un desafío y aún más en organizaciones relacionadas con ciencias complejas. Siento que este ecosistema exige un doble esfuerzo, sólo por ser mujer, disciplina donde aún es menor la participación de la mujer”, indicó Nayat Sánchez-Pi, directora ejecutiva y CEO de la Fundación Inria Chile.

Riva Quiroga, Software Sustainability Institute Fellow, destacó que las mujeres pierden tiempo significativo y valioso en demostrar que saben, en validarse en sus entornos. Destacó la necesidad de habilitar espacios de participación de más mujeres en ciencias de datos y agregó que «es importante generar espacios seguros para compartir los errores, promover la colaboración y la mentoría. También ofrecer nuevos formatos de trabajo que sean compatibles con la crianza”.

Por su parte, Tania Roa, doctora en Matemática y académica de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez, precisó: “como docente creo en lo importante de la oportunidad de cometer errores. Hacer ciencia es ensayo y error, y muchas veces es necesario volver al punto de partida. Debemos entender el error no como un impedimento, sino como fuente de inspiración”.

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Finalmente, María Paz Hermosilla, directora del GobLab Universidad Adolfo Ibáñez, mencionó que las organizaciones pueden impulsar iniciativas para promover el talento femenino y así contribuir al cierre de brechas. También dijo que «para hacer ciencia de datos se requieren de otras especialidades transversales, que son los que van a encargar y usar los modelos de datos, y quizás a través de ellas se puede aumentar la participación femenina. Existen instancias positivas como concursos con exclusividad de género, programas de mentoría que apoyan desarrollo profesional, programas de pares, además de trabajar en la reconversión laboral con especial énfasis en mujeres”.

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