José Leonardo Castro C. - Escuela de la carrera de Ingeniería Industrial

Datos, datos y datos. A esto se enfrentan las personas en el mundo moderno, más aún, si en su rol de trabajo se requiere de la manipulación de grandes cantidades de información. Pero ¿qué hacen las empresas, gobiernos, farmacéuticas y el resto de las instituciones con toda esta información? La parte más sencilla es recabar todos los datos, el dilema toma forma cuando llega el momento de procesarlos e interpretarlos; es aquí donde el ingeniero entra en el juego y ayuda a cada una de esas entidades.

La ingeniería industrial es una de las profesiones más holísticas que existen en nuestra actualidad. Esto es expresado por Zubin Ajmera, Máster en Ingeniería Industrial, quien ha trabajado en grandes compañías alrededor del mundo como Revlon y Caterpillar. En un artículo realizado para la página Top Universities, Ajmera (2016) menciona que una de las cualidades más importantes del ingeniero es el “entender big data”. Este énfasis de la ingeniería cimienta las bases que se requieren para trabajar en ese campo, aplicándola en conjunto con los conocimientos en estadística, estas lideran el camino para que el ingeniero ayude a cumplir un objetivo común para cualquier líder: tomar la decisión de negocio más acertada. Es aquí donde se logra responder a la interrogante inicial.

La estadística es aplicada en muchos ámbitos de la vida cotidiana, por ejemplo, en algo tan “simple” como el pronóstico del tiempo, en donde los modelos estadísticos computacionales comparan el tiempo actual con el pasado, y así predicen las condiciones climatológicas en días futuros. También, es posible verla aplicada en el ámbito de la salud: los doctores predicen o detectan enfermedades basadas en una serie de factores que dan paso a una variable dependiente de estos.

Llevando ambos conceptos de la mano a otro tipo de situaciones del mundo actual, es posible aplicar estos conocimientos para ayudar a la detección de fraudes que afectan a instituciones financieras. Con la aplicación de un modelo de regresión lineal múltiple, se puede llegar a la conclusión de cuáles variables tienen en común casos de fraude que fueron encontrado en un momento específico. Posteriormente, se comparan con datos de años posteriores y, consecuentemente, se implementa un modelo de decisión que ayude a la compañía a determinar si ciertos tipos de movimientos de dinero son fraudulentos o no. Todo esto de la mano de otras herramientas como los árboles de decisión que ayudan a depurar la información que entra al sistema para luego aplicar el modelo a casos que realmente cumplen con los patrones fraudulentos en un momento determinado.

El ingeniero industrial tiene todo el potencial para innovar y ayudar a las industrias a cumplir su misión. Por esta razón, es de suma importancia que esté al día con las últimas herramientas tecnológicas, para que así pueda aplicar sus conocimientos de manera más ágil y precisa. Sólo de esta manera dicho profesional seguirá compitiendo en un mercado que se vuelve más desafiante cada día.

 

MOXIE es el Canal de ULACIT (www.ulacit.ac.cr), producido por y para los estudiantes universitarios, en alianza con el medio periodístico independiente Delfino.cr, con el propósito de brindarles un espacio para generar y difundir sus ideas.  Se llama Moxie - que en inglés urbano significa tener la capacidad de enfrentar las dificultades con inteligencia, audacia y valentía - en honor a nuestros alumnos, cuyo “moxie” los caracteriza.

 

Referencias bibliográficas:
  • Ajmera, Z. (2016). 5 Reasons to Study Industrial Engineering. Top Universities. Recuperado de https://www.topuniversities.com/blog/5-reasons-study-industrial-engineering