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Consultoría Ciencia de Datos

El futuro de las soluciones basadas en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático en Uruguay.

El día jueves 8 de octubre del corriente se realizó la presentación de las conclusiones del informe de consultoría realizado por las Dras. Lorena Etcheverry y María Inés Fariello sobre “Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. Propuesta de un ambiente abierto de aceleración y soluciones basadas en CD/AA”.
Consultoras exponiendo resultados.

La actividad se realizó en Presidencia de la República con el apoyo de la Dirección para el Desarrollo de la Ciencia y el Conocimiento del MEC y la Secretaría Nacional de Ciencia y Tecnología. Tuvo como objetivo recoger las inquietudes y comentarios de instituciones y expertos invitados para continuar trabajando en conjunto sobre la base de líneas de acción futuras. Debido al cumplimiento del protocolo sanitario vigente, se optó por una modalidad mixta con transmisión online vía Zoom para todos aquellos interesados en el tema. Se contó con la presencia y participación de representantes del Ministerio de Industria, Energía y Minería, ANII, Plan Ceibal, CUTI, Cámara de Industrias y universidades, entre otros.

La Ciencia de Datos (CD) puede definirse como la disciplina que busca extraer conocimiento, de forma sistemática y computacionalmente eficiente, a partir de los datos de un dominio. Pese a que la mayoría de los modelos y las técnicas utilizados en CD existían previamente, la proliferación de datos disponibles, junto con la capacidad de cómputo para procesarlos y la mejora constante en los métodos utilizados, hacen necesaria una aproximación sistemática, que combine conocimientos de diferentes ramas y que construya metodologías que los articule. Dentro de las técnicas de modelado, la subárea de la Inteligencia Artificial (IA) conocida como Aprendizaje Automático (AA) tiene una gran relevancia. Ésta área del conocimiento puede definirse como la rama que estudia los programas o agentes que aprenden, es decir que mejoran su performance en una tarea a partir de la experiencia.

La Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático (CD/AA) están siendo aplicados en multiplicidad de contextos y actividades y su incorporación es cada vez más importante en investigación y desarrollo, en los procesos productivos y dentro de las organizaciones. Presenta diversos desafíos, entre los que se destacan la necesidad de la transformación organizacional, la dificultad en la formación de equipos de Ciencia de Datos o el hecho de que la curva de aprendizaje de estos métodos y técnicas sea bastante pronunciada.

La consultoría comenzó en el año 2019 en el marco de un plan de actividades establecido por la Secretaría Nacional de Ciencia y Tecnología, el Ministerio de Industria, Energía y Minería y Transforma Uruguay. Para ello se planteó, entre otras actividades, el análisis de experiencias internacionales exitosas que hayan logrado impulsar un ecosistema en el que la CD/AA impacta en todos los niveles de la estructura organizacional, productiva y de negocios de las empresas. También se planteó el relevamiento de los posibles bancos de datos de interés en Uruguay y su accesibilidad, así como recomendaciones para aplicar en el país.

En este trabajo se concluye como desafíos la escasa participación de postgraduados en iniciativas privadas, sobro todo en empresas de TIC que realizan proyectos de CD/AA, así como la necesidad de desarrollar programas de posgrado que apunten diferencialmente a estudiantes con formaciones de base diversas. Por otro lado, se destaca la necesidad de fortalecer los vínculos con la diáspora uruguaya que trabaja en la materia lo cual se traduce en posibles colaboraciones internacionales en investigación. Para finalizar, las consultoras proponen determinadas recomendaciones en lo referido a los datos, recursos humanos y capacidades, entornos y ambientes, instrumentos de apoyo y financiación de proyectos.

Están disponibles para descarga los 4 informes correspondientes a la "Consultoría en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. Propuesta de un ambiente abierto de aceleración y soluciones basadas en CD/AA”, realizada por las Dras. Lorena Etcheverry y María Inés Fariello.

Por más información: cienciadedadtos@ddcc.gub.uy

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