Charlas GobLab: Resolviendo problemas públicos con ciencia de datos

By 08 de May de 2020 NOTICIAS

Ex alumnos del diplomado en Big Data para Políticas Públicas mostraron proyectos para enfrentar la contaminación del aire y mejorar procesos de selección de personal

Charlas GobLab: Resolviendo problemas públicos con ciencia de datos

14 de Noviembre 2019

La tercera charla del ciclo organizado por GobLab de la Escuela de Gobierno y el Centro de Economía y Política Regional (CEPR) de la Escuela de Negocios, ambos de la Universidad Adolfo Ibáñez estuvo centrada en los proyectos de los estudiantes egresados del diplomado en Big Data para Políticas Públicas

Dos ex alumnos mostraron sus proyectos desarrollados para resolver problemas públicos que realizaron durante su paso por el diplomado.

El primero de ellos fue Cristián González que se desempeña como Jefe de Gestión de Información en la Dirección Nacional del Servicio Civil. González desarrolló un modelo que predice la probabilidad que un concurso de Alta Dirección Pública (ADP) sea declarado desierto, es decir, que el proceso no prospere y tenga que volver a comenzar. El objetivo que tenían con su grupo era lograr reducir en un 25% los concursos ADP desiertos. 

Sobre los resultados de su proyecto, González comenta que son significativos y que les permite hacer un mejor uso de sus recursos,  “en vez de que los costos de concursos desiertos fueran 431 millones, lo podríamos reducir a casi 300 millones, es decir nos ahorraríamos 130 millones sólo por aplicar ciencia de datos y esta metodología”.

La segunda presentación de la charla estuvo a cargo de Víctor Caquilpan quien cursó el diplomado en su primera edición en el año 2017. En su proyecto desarrollado con sus colegas de la Superintendencia de Medio Ambiente (SMA), crearon un modelo de predicción de la calidad del aire en la Región Metropolitana.

Lo aprendido en ese proyecto motivó a Caquilpán y a sus colegas a desarrollar otro proyecto de investigación que fue publicado en una revista académica, donde gracias al uso de un algoritmo pudieron mejorar la precisión de sensores de material particulado de bajo costo, “instalamos sensores de material particulado en la Región Metropolitana, con esos datos y un algoritmo de random forest realizamos una estimación mejor de material particulado” comenta el ex alumno. 

Puedes ver la charla completa a continuación:

La cuarta charla de este ciclo está programada para el martes 12 de mayo a las 18:00 horas, bajo el título “Sesgos en Inteligencia Artificial”, la directora de GobLab, María Paz Hermosilla, explicará por qué se producen, qué impactos sociales y éticos tienen y las medidas para mitigarlos. Puedes inscribirte a esta charla aquí.