En un entorno donde los datos se multiplican y los mercados cambian con rapidez, las organizaciones requieren líderes capaces de traducir información en acción estratégica. Ese es precisamente el foco del Magíster en Business Analytics, programa que combina herramientas cuantitativas avanzadas, pensamiento estratégico y liderazgo ético para formar profesionales que tomen decisiones informadas y sostenibles.
El profesor Hans Löbel, académico del curso Machine Learning del programa, destaca que el verdadero valor de la analítica no está en automatizar la estrategia, sino en fortalecer el juicio humano. “En entornos donde la información es abundante y dinámica, las herramientas cuantitativas, especialmente los modelos de Machine Learning, actúan como sistemas de apoyo a la decisión, no como reemplazo. Su rol es guiar cuando existe evidencia robusta en los datos y apoyar cuando la incertidumbre es alta”, explica el académico.
Pensamiento estratégico impulsado por datos
Para Hans Löbel, enseñar estrategia en un contexto de abundancia de información implica un cambio de enfoque porque “el pensamiento estratégico se articula con la analítica avanzada al enseñar cómo transformar datos en modelos que describen y predicen el comportamiento de sistemas complejos”. En su curso, enfatiza además que los modelos de Machine Learning no solo entregan resultados, sino que condicionan las preguntas estratégicas que una organización puede formular.
El programa combina teoría con práctica a través de casos y simulaciones. “Usamos datos sintéticos para aislar comportamientos específicos de los algoritmos, y datos reales (como series históricas del mercado de valores) para vincular el análisis técnico con decisiones bajo riesgo e incertidumbre”, comenta el docente. De este modo, los estudiantes aprenden cómo la elección del modelo y su desempeño impactan directamente en la gestión y el valor estratégico de la información.
Liderazgo, ética y comunicación de valor
Más allá de la técnica, el Magíster busca formar líderes capaces de gestionar la dimensión humana y ética de la analítica. “La ética de datos se aborda transversalmente en el programa”, afirma el profesor. En su curso, las discusiones giran en torno a cómo los sesgos algorítmicos afectan la toma de decisiones automatizadas y la necesidad de interpretar los resultados con responsabilidad técnica.
Esa mirada crítica se refuerza frente a escenarios de incertidumbre. “Los modelos son aproximaciones, no oráculos. Enseñamos a evaluar cuándo el modelo es robusto y que la capacidad de reconocer el momento de ‘desconfiar’ del modelo es tan importante como construirlo bien”, enfatiza Hans Löbel.
Ejemplo práctico y desafíos para las organizaciones
El académico destaca un ejemplo concreto del impacto de la analítica avanzada en la región. Menciona el caso de Zippedi, empresa chilena que “utiliza visión por computador y Machine Learning para optimizar la gestión de inventario y el control en supermercados. Es un ejemplo claro de cómo el Machine Learning puede transformar la eficiencia operativa en ventaja estratégica”, sentencia el docente.
Sin embargo, advierte que la adopción de estas herramientas enfrenta desafíos dentro de las organizaciones. “Las barreras más frecuentes son culturales: falta de confianza en los modelos y escasa comprensión de su lógica. El programa ayuda a superarlas formando profesionales que no solo implementan algoritmos, sino que entienden su comportamiento y lo comunican con rigor técnico”, complementa Hans Löbel.
Del aula al impacto organizacional
El impacto del programa también se refleja en la experiencia de sus estudiantes. David Rojas, alumno del Magíster en Business Analytics, decidió cursarlo para fortalecer su rol profesional y potenciar el uso de datos dentro de su empresa. “Cuando postulé, ya estaba tomando un rol de analista de negocios, pero no estaba muy bien definido. Buscaba cómo enfocar mi rol y encontrar nuevas herramientas”, comenta el estudiante.
Hoy, tras avanzar en el programa, reconoce una transformación significativa en su manera de conectar la tecnología con el negocio. “He encontrado bastantes herramientas para poder mejorar mi proyección de impacto en el negocio, asociar bien el negocio con todas estas tecnologías disruptivas que están saliendo últimamente como Machine Learning, Python y telemetrías”, subraya David Rojas.
Las herramientas aprendidas, añade el alumno, “me permitieron tomar mejores decisiones en el trabajo, principalmente gracias al análisis de datos, procesando información en tiempo real o estática y mostrando nuevos insights al negocio”.
Su aprendizaje no quedó en el aula. Hoy aplica los conocimientos en proyectos concretos. “En temas de Big Data hemos implementado nuevas iniciativas en proyectos de Inteligencia Artificial, tomando datos de los procesos químicos que trabajamos y llevándolos más allá de lo que típicamente se revisaba. También hemos optimizado procesos que necesitaban mejoras. Todavía queda mucho por trabajar, pero el avance ha sido evidente”, explica el alumno.
El valor de un perfil híbrido
La diferencia entre un especialista en Business Analytics y un Data Scientist tradicional radica, según Hans Löbel, en la mirada estratégica, porque “el especialista en Business Analytics entiende cómo los modelos se insertan en la toma de decisiones y la gestión organizacional. El Data Scientist se enfoca más en la técnica del modelo. Ambos se complementan, pero el primero es esencial para convertir la predicción en valor estratégico”.
En síntesis, la propuesta del Magíster en Business Analytics es clara: integrar capacidades analíticas con liderazgo estratégico y ético. “La analítica avanzada está redefiniendo cómo las organizaciones entienden su entorno, predicen sus resultados y toman decisiones. En un mundo donde los datos son abundantes, el valor está en saber transformarlos en decisiones fundamentadas, interpretables y sostenibles”, concluye el académico.
Conoce todos los antecedentes de esta maestría en Business Analytics en Magíster en Business Analytics UC.
