El hecho de que las dos principales candidatas a la presidencia de México sean mujeres formadas en técnicamente, siendo Claudia Sheinbaum, científica; y Xóchitl Gálvez, ingeniera, abre una oportunidad para el desarrollo de la ciencia y tecnología en nuestro país. Cualquiera de las dos que gane tendrá que solventar los retos, sobre todo el rezago técnico que hemos sufrido en los últimos años como país.
En la era digital, donde los datos se han convertido en el “nuevo petróleo”, México se encuentra en una encrucijada. La ciencia de datos, esa disciplina que combina estadística, programación y conocimiento del negocio para extraer valor de la información, ha transformado industrias enteras en otras latitudes.
Para muchos, la ciencia de datos puede parecer una mera herramienta técnica, un conjunto de algoritmos y gráficos que sirven para tomar decisiones. En México, esta disciplina ha comenzado a ganar relevancia en áreas tan diversas como: la salud, el transporte, el retail, la agricultura, entre otras industrias, por lo que pronto comenzaremos a ver su impacto directo en la economía.
Aunque estamos en ese punto en el que todo mundo quiere abrir un área de ciencia de datos en su empresa, pero muy pocos saben para qué sirve.
En el sector agrícola. Tradicionalmente, los agricultores confían en su experiencia y en el conocimiento transmitido de generación en generación para tomar decisiones. Hoy, gracias a la ciencia de datos, se pueden analizar patrones climáticos, características del suelo y comportamientos de cultivos que les permiten optimizar la producción. Agricultores mexicanos están desarrollando soluciones basadas en datos que les permiten ser más eficientes y efectivos.
Al inicio de este año me invitaron a un proyecto en el que se usan drones para monitorear campos de cultivo y determinar la madurez del producto, además de estimar el volumen de producción que resultaría al final del año.
En el ámbito de la salud, la ciencia de datos ha permitido mejorar la eficiencia de los hospitales, predecir brotes de enfermedades, personalizar tratamientos médicos, así como la ocupación y tratamientos requeridos. Durante la pandemia de COVID-19, investigadores y autoridades mexicanas utilizaron modelos basados en datos para prever la propagación del virus y tomar decisiones informadas sobre medidas de contención.
Por otro lado, también la pandemia nos enseñó que estamos muy poco preparados para trabajar conjuntamente entre el sector público y privado, pero no solo eso, sino que también se evidenció la lentitud con la que los datos fluyen de los estados de la república a los centros de acopio y procesamiento de datos. Hecho que retrasó la toma de decisiones.
A pesar de esto, no todo es positivo. La ciencia de datos también trae consigo desafíos que tenemos que observar. La privacidad y la seguridad de la información cada vez representa más una preocupación a todos los niveles. En un país donde la ciberseguridad es un riesgo creciente, garantizar que los datos personales estén protegidos es clave.
Por el lado del capital humano, la formación y retención de talento representa un reto de corto plazo. Aunque universidades y centros de investigación están ampliando sus programas en ciencia de datos y los jóvenes vean en esta área una oportunidad, hay más demanda que oferta de profesionales.
A pesar de estos desafíos, hay casos de estudio que demuestran el potencial de México en este ámbito. Cada vez se ven más “startups”, desarrollan soluciones innovadoras sustentadas en datos que han capturado la atención de inversionistas internacionales. Por eso es que el nuevo gobierno deberá enfocar sus esfuerzos tanto en ciencia como en tecnología.
Más allá de los datos, los algoritmos y la inteligencia artificial. La ciencia de datos se debe ver como una herramienta que tiene el potencial de transformar la vocación de los profesionales en México. Es esencial que tanto el sector público como el privado reconozcan el valor y trabajen juntos para maximizar su impacto en beneficio de todos los mexicanos, más con el futuro que se observa con el nearshoring.