Cuando estudiaba en la Facultad de Ciencias Econ\u00f3micas de la UBA, no siempre entend\u00eda para qu\u00e9 serv\u00eda tanto \u00e9nfasis en la metodolog\u00eda de las ciencias. Formular hip\u00f3tesis, dise\u00f1ar un marco te\u00f3rico, distinguir correlaci\u00f3n de causalidad, someter cada afirmaci\u00f3n a la prueba de la evidencia: parec\u00edan ejercicios abstractos, alejados de la pr\u00e1ctica profesional que me esperaba. Hoy, veinte, veinticinco a\u00f1os despu\u00e9s, entiendo que esa formaci\u00f3n fue la herramienta m\u00e1s duradera que me llev\u00e9 de las aulas.<\/p>\n\n\n\n
Trabajo actualmente como cient\u00edfica de datos, un \u00e1mbito donde la inteligencia artificial y la ciencia de datos dejaron de ser una promesa futura para convertirse en insumos cotidianos. Todos los d\u00edas recibo modelos que predicen, algoritmos que clasifican y herramientas que generan respuestas en segundos. La tentaci\u00f3n de aceptar esos resultados como verdades cerradas es enorme: son r\u00e1pidos, parecen objetivos y vienen revestidos de un lenguaje t\u00e9cnico que inspira confianza. Pero ah\u00ed es exactamente donde la formaci\u00f3n metodol\u00f3gica que recib\u00ed en la FCE se vuelve indispensable.<\/p>\n\n\n\n
La ciencia de datos puede identificar patrones, pero no puede decidir si esos patrones tienen sentido en el mundo real, ni puede hacerse las preguntas que anteceden a cualquier an\u00e1lisis: \u00bfesta muestra es representativa?, \u00bfqu\u00e9 variables quedaron afuera del modelo?, \u00bfqu\u00e9 intereses hay detr\u00e1s de los datos que estoy usando?, \u00bfel resultado es estad\u00edsticamente significativo o simplemente estad\u00edsticamente vistoso? Esas preguntas no las ense\u00f1a ning\u00fan algoritmo. Las aprend\u00ed en las materias de metodolog\u00eda de la FCE, discutiendo dise\u00f1os de investigaci\u00f3n, leyendo con ojo cr\u00edtico y defendiendo trabajos frente a profesores que no daban nada por sentado.<\/p>\n\n\n\n
En un contexto donde la inteligencia artificial promete respuestas cada vez m\u00e1s r\u00e1pidas, el verdadero valor profesional no est\u00e1 en repetir lo que la m\u00e1quina dice, sino en saber cu\u00e1ndo confiar en ella, cu\u00e1ndo cuestionarla y cu\u00e1ndo directamente descartarla. Ese es, para m\u00ed, el juicio profesional: la capacidad de leer un resultado en su contexto, de sostener una postura fundamentada frente a la evidencia y de asumir la responsabilidad de una decisi\u00f3n que ning\u00fan modelo puede asumir por nosotros.<\/p>\n\n\n\n
Mirando hacia atr\u00e1s, creo que la FCE no me form\u00f3 para memorizar t\u00e9cnicas que hoy la tecnolog\u00eda automatiza sin esfuerzo. Me form\u00f3 para pensar con m\u00e9todo, para dudar con criterio y para construir explicaciones s\u00f3lidas en un mundo de certezas instant\u00e1neas. Esa, y no otra, es la formaci\u00f3n que hoy me permite trabajar codo a codo con la inteligencia artificial sin perder de vista que la \u00faltima palabra, y la \u00faltima responsabilidad, siguen siendo humanas. Cuando estudiaba en la Facultad de Ciencias Econ\u00f3micas de la UBA, no siempre entend\u00eda para qu\u00e9 serv\u00eda tanto \u00e9nfasis en la metodolog\u00eda de las ciencias. Formular hip\u00f3tesis, dise\u00f1ar un marco<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_joinchat":[],"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-5773","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-novedades"],"yoast_head":"\n
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Daiana Levit <\/em><\/strong>
Actuaria en administraci\u00f3n FCE UBA
Docente de Pr\u00e1ctica profesional del actuario en FCE UBA<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"