Soy Blanca Vargas, especialista en decisión analítica. Acompaño a equipos y profesionales que quieren mejorar la forma en que analizan información recurrente, con fundamentos analíticos, IA y automatización cuando aportan valor.
De la academia a la industria
Mi trayectoria comenzó en el ámbito académico. Apliqué técnicas de aprendizaje automático clásico a la navegación de un robot móvil (en estos slides encuentras parte de esa etapa) y durante algunos años también di clases.
Quería probar ese conocimiento en otro dominio y tuve la oportunidad de pasar a la industria. Empecé como consultora, analizando el comportamiento de usuarios para evaluar si ciertos datos podían utilizarse en un sistema de clasificación. Después trabajé en sistemas de recomendación y análisis de comportamiento. Más adelante lideré equipos y proyectos de esas áreas y participé en iniciativas de IA responsable.
Esa etapa fortaleció mi base técnica y me dio experiencia coordinando equipos y proyectos interdisciplinarios.
Los patrones que observé en los procesos analíticos
En la academia y en la industria encontré dificultades que se repetían: análisis que solo podía reproducir quien los había creado; procesos que otros equipos volvían a hacer y producían resultados distintos; y métricas que cambiaban de significado porque faltaba una definición compartida.
Esas experiencias me dejaron una pregunta: ¿cómo puede un equipo analizar información con mayor consistencia, sin depender de pasos que solo una persona conoce?
La IA también necesita criterio analítico
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial ha generado grandes expectativas. Se habla de sistemas capaces de resolver cualquier tarea de análisis o de agentes que se encargan de todo el proceso. En la práctica, siguen siendo necesarias las decisiones sobre qué problema analizar, qué métricas importan, cómo interpretar el contexto y qué resultados deben validarse. Un agente puede aplicar criterios, pero las personas tienen que definir cuáles importan y cómo deben interpretarse.
La solución también depende de la madurez tecnológica y las necesidades de cada organización o profesional. Algunos procesos pueden beneficiarse de IA y automatización; otros necesitan primero aclarar sus preguntas, datos y criterios.
Si un flujo analítico tiene problemas de base, la IA puede hacer que se repitan más rápido. Integrarla requiere revisar cómo trabaja el equipo, acordar criterios y definir qué tareas y responsabilidades cambian.
Lo que hago hoy
Después de varios años en la industria, volví a la consultoría analítica con una perspectiva distinta. A través de Signal Compass, ayudo a equipos y profesionales a revisar sus procesos de análisis y diseñar formas de trabajo más claras, reproducibles y útiles para tomar decisiones.
Cada proyecto comienza por entender el problema y el proceso actual. El diagnóstico define qué necesita cada caso. La solución puede combinar análisis asistido por IA, un pipeline reproducible, un workflow automatizado u otros componentes pertinentes. El criterio humano forma parte del diseño: ayuda a definir qué debe hacer cada componente y cómo revisar sus resultados.
La tecnología cambia. El criterio y la capacidad del equipo deberían acumularse.
Si alguno de estos retos está presente en tu equipo o práctica profesional, cuéntame qué te gustaría mejorar.