Elena Villalobos: “El cuestionamiento es por qué no estamos aprovechando el potencial de los datos”

La investigadora en ciencia de datos, Elena Villalobos, ha enfocado sus esfuerzos en desarrollar soluciones tecnológicas y analíticas de gran relevancia social. Sus temas de investigación abarcan el procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para la generación de categorizaciones automatizadas, el uso de aprendizaje de máquina supervisado para optimizar procesos operativos, y el análisis de toma de decisiones basadas en evidencia, particularmente en el ámbito de la política y la administración pública.

La académica también se dedica al desarrollo de productos de ciencia de datos orientados a resolver problemas complejos y con un impacto social significativo. A través de sus investigaciones, busca no solo innovar en su campo, sino también contribuir a la mejora de la calidad de vida y la eficiencia de los servicios públicos.

¿Qué sucede cuando los países y en particular los puertos no tienen metas concretas, en especial en lo que respecta al uso de la inteligencia artificial y datos?

 Más allá de enfocarse directamente en una meta, creo que es importante ver el tema desde la perspectiva del problema. Si se logra identificar ciertos problemas específicos, ello permite tomar decisiones sobre cuáles deberían ser las metas. Es decir, aunque la meta de muchos suele ser hacer más eficiente los procesos y generar ganancias, en la realidad es inevitable enfrentar problemas, a veces pequeños o muy específicos. Por eso, insisto, más que solo pensar en una meta global para la institución, se trata de identificar los problemas y, a partir de ahí, definir el objetivo a alcanzar. Ese es, de hecho, el proceso que seguimos.

¿Se pueden utilizar los mismos datos para alcanzar la misma meta?

Sí, por supuesto. De hecho, todo gira en torno a ese objetivo y por lo tanto, los análisis y el proceso de inteligencia artificial se llevan a cabo con la finalidad de cumplirlo. Las tres cosas —la definición del problema, la meta y las acciones— van de la mano. Estas acciones pueden ser programas o intervenciones. En el caso que mencionaba, se trata de presentar la información para establecer prioridades, entre otras cosas. Así que, definitivamente, todo está muy interrelacionado.

En su experiencia, ¿qué aspectos suelen quedar fuera del control cuando se trata de planificación en el sector portuario? Es muy posible imaginar que en este ámbito existen muchas variables impredecibles, como el conflicto entre Rusia y Ucrania o una pandemia global, como la que recientemente vivimos.

Efectivamente, en el mundo portuario existen muchos factores que escapan a la planificación y control, y es ahí donde la toma de decisiones del ser humano cobra relevancia. La inteligencia artificial no reemplaza la capacidad de decisión humana, sino que se presenta como una herramienta de apoyo. Su función es proporcionar información precisa y actualizada, pero siempre será necesaria la intervención de un tomador de decisiones que supervise y evalúe esos datos. Por lo mismo, las empresas y organizaciones deben contar con personas que tomen las decisiones finales, basadas en la información que proporciona la tecnología para adaptarse a las circunstancias impredecibles. Esto es fundamental para enfrentar desafíos como los conflictos internacionales o las eventuales crisis sanitarias.

¿Cuáles aspectos es capaz de predecir la inteligencia artificial con mayor precisión y en cuáles encuentra más dificultades?

La capacidad de predicción depende en gran medida de la calidad y cantidad de los datos disponibles. Por lo tanto, contar con bases de datos robustas es esencial para obtener predicciones acertadas. Sin embargo, más allá de la precisión, es fundamental abordar el proyecto de manera integral, evaluando si la predicción está siendo efectiva en el contexto del problema planteado. La clave está en cómo se abordan las soluciones, ajustando el enfoque para alinear el problema, los objetivos y las acciones necesarias. Es un proceso que requiere reconsiderar constantemente el marco de trabajo para garantizar que las predicciones contribuyan a resolver el desafío inicial.

Cuando usted comenzó su trabajo en Veracruz, ¿se contaba con suficientes datos y la información necesaria, o primero se debió recopilarla?

Tuvimos que recopilarla. En realidad, esta es una industria que tiene mucho potencial, ya que existen muchos datos disponibles, pero el desafío es sistematizarlos, integrarlos en una sola base y utilizarlos de manera lo más eficiente posible. En la terminal de Veracruz, se contaba con diferentes bases de datos pero estaban dispersas, y se tuvo que recopilar toda la historia completa del contenedor. Este enfoque, además, es aplicable a otras áreas, como la logística y el transporte.

¿Cómo llegó al mundo portuario viniendo desde un área tan distinta como es la psicología?

Es una interesante pregunta, y es algo que también llamó mucho mi atención. En mis período de estudiante, me especialicé en ciencias cognitivas y del comportamiento, lo que me permitió enfocarme en el análisis de patrones de comportamiento humano. A raíz de esto, desarrollé un interés profundo en el análisis de datos, que fue mi primer paso hacia este nuevo campo. Más tarde, trabajando, descubrí muchas herramientas que permiten manipular y extraer conclusiones a partir de datos. Aunque comencé de manera autodidacta, busqué la formación necesaria para formalizar mis conocimientos y adentrarme en el mundo portuario. Lo que más me atrajo fue la posibilidad de identificar patrones, algo que originalmente aplicaba al comportamiento humano. Ahora, extiendo esos conocimientos a otras áreas, como predecir comportamientos en operaciones aduanales o el flujo de contenedores dentro de una terminal. Al final, sigue siendo el análisis del comportamiento, pero desde una perspectiva más amplia y aplicada a la logística.

Revisa la entrevista completa aquí:

Edición N°9 Revista Agenda Marítima (pág. 32 a 36)