Profesión de estadístico

La profesión de Estadístico

La estadística no es solo una ciencia sino que es la madre de las ciencias

Es Estadística una ciencia

La estadística como brújula ética y técnica en la era de la IA

Otra mirada sobre estadística e inteligencia artificial

Un llamado a reinventar la formación profesional

Dr. Hugo Oscar Ambrosi 
hambrosi@gmail.com

En mi anterior columna describí cómo la IA está transformando la estadística, hoy debo ser más contundente: la estadística no es una disciplina en evolución, sino la piedra angular que evitará que la inteligencia artificial derribe los cimientos de la ciencia basada en evidencia. Y este cambio de paradigma exige una revolución en la formación de los profesionales de datos. 

 1. La ilusión de la automatización total: Por qué la IA no sustituye al estadístico 

He visto cómo empresas y universidades caen en la trampa de pensar que "un algoritmo puede reemplazar el criterio humano". Grave error. 

- Los modelos de IA son máquinas de correlación, no de causalidad: Sin el ojo estadístico, confundimos “patrones” con “verdades” (ej.: algoritmos que vinculan código postal con crédito bancario, perpetuando exclusión). 

- El mito de "datos in, solución out": La IA no pregunta por qué los datos tienen sesgos, ni cómo afectan a poblaciones vulnerables. Ese es nuestro campo de batalla. 

 2. El nuevo perfil del estadístico: Mucho más que un programador con fórmulas 

La formación actual falla al reducir la ciencia de datos a "saber Python + machine learning". Urge integrar tres pilares: 

Competencia técnica	Competencia crítica	Competencia contextual
Aprendizaje automático con fundamentos matemáticos	Auditoría de sesgos algorítmicos (ej.: justicia predictiva)	Comprensión socioeconómica del dato (ej.: ¿qué significa "ingreso promedio" en una favela?)
Diseño experimental robusto	Ética aplicada a algoritmos (GDPR, regulaciones)	Comunicación clara de incertidumbres a no expertos
Estadística bayesiana para cuantificar incertidumbre	Rechazo a modelos "caja negra"	Colaboración interdisciplinar (medicina, políticas públicas, etc.)

"Un científico de datos que solo sabe ajustar modelos es como un cirujano que solo maneja el bisturí: técnicamente hábil, pero peligrosamente incompleto"

 3. Caso práctico: Cuando la estadística salvó vidas (y la IA casi las pierde) 

En 2024, un hospital implementó un modelo de IA para priorizar pacientes en UCI. Los resultados fueron catastróficos: el 30% de adultos mayores fueron sistemáticamente sub priorizados. ¿La razón? El algoritmo aprendió que "sobrevivían menos" sin considerar causalidades (comorbilidades, acceso tardío a salud). 

• Solución estadística: Un equipo interdisciplinar (médicos + estadísticos) rediseñó el modelo: 

•   Incorporaron análisis de supervivencia (métodos de Kaplan-Meier). 

•   Ajustaron variables con regresión logística causal, no correlacional. 

• Resultado: Reducción del 40% en errores de triage. 

---

 4. Cómo debe transformarse la formación profesional: 3 exigencias irrenunciables 

Las universidades y bootcamps deben dejar de vender "cursos de data science en 6 meses". Propongo: 

1. Tronco común estadístico-ético: 

   - Asignaturas obligatorias en Ética de Datos y Legislación Digital, con casos reales (ej.: uso perverso de datos en elecciones). 

   - Cursos avanzados de Inferencia Causal (no solo predictiva). 

2. Prácticas en entornos de alto impacto social: 

   - Colaboraciones con hospitales, gobiernos locales y ONGs, donde los errores tienen rostro humano. 

3. Certificación profesional vinculante: 

   - ¡Basta de "expertos en IA" sin fundamentos estadísticos! Abogo por un colegio profesional que acredite competencias técnicas y éticas. 

Conclusión: No formemos técnicos, formemos guardianes del rigor científico 

La inteligencia artificial es la herramienta más poderosa jamás creada. Pero sin estadísticos que entiendan su alma matemática, su impacto social y sus límites morales, será un arma de doble filo. 

Exijamos planes de estudio donde la estadística no sea una asignatura, sino el ADN de una nueva generación de científicos de datos: técnicamente brillantes, éticamente inflexibles y socialmente comprometidos. 

¿Coincides? Te invito a debatir en redes bajo #EstadísticaConAlma. 

PD: Si eres educador o estudiante, comparte este artículo. La reforma educativa en ciencia de datos no puede esperar.

El núcleo irreemplazable de la ciencia de datos

 La estadística en la era de la IA: El núcleo irreemplazable de la ciencia de datos 

Dr Hugo Oscar Ambrosi 

hambrosi@gmail.com

La revolución de la inteligencia artificial no es el fin de la estadística: es su renacimiento como disciplina estratégica. Mientras los algoritmos de aprendizaje profundo devoran datos, surge una verdad incómoda: sin estadísticos con formación integral, la IA genera conclusiones peligrosas. Hoy más que nunca, la ciencia de datos exige profesionales que entiendan lo que ocurre tras el código.

 Los tres pilares no negociables en la formación del estadístico moderno: 

 1. Profundidad matemática + Pensamiento algorítmico 

Ya no basta con dominar distribuciones o intervalos de confianza. El estadístico del siglo XXI debe: 

- Desmontar la "caja negra" de los modelos de deep learning (regularización, funciones de pérdida, sesgo-varianza). 

- Dominar la inferencia causal en modelos no paramétricos: ¿Por qué el algoritmo toma esa decisión? 

- Entender el trade-off entre complejidad computacional y validez estadística. 

> Ejemplo real: Cuando un modelo de crédito bancario rechaza al 68% de mujeres (Amazon, 2023), solo un estadístico con formación sólida detecta que el sesgo está en la interacción de variables ocultas. 

 2. Ética algorítmica: La nueva asignatura troncal 

La formación profesional debe incluir cursos obligatorios en: 

- Sesgo estructural: Cómo los datos históricos perpetúan discriminación (salud, justicia, empleo). 

- Auditoría de modelos: Técnicas para cuantificar impactos sociales (ej.: métricas de fairness). 

- Gobernanza de datos: Cumplimiento normativo (Ley IA de la UE, LPD en Argentina). 

 3. Comunicación estratégica: Traducir el caos en decisiones 

El nuevo perfil exige habilidades híbridas: 

- Visualización de incertidumbre en modelos estocásticos. 

- Storytelling con datos para no expertos (CEO, políticos, ciudadanos). 

- Gestión de expectativas: Explicar que "IA no es adivinar el futuro, es gestionar riesgos". 

 Urgencia educativa: Lo que las universidades deben cambiar YA 

Formación tradicional	Formación necesaria (2025+)
Énfasis en teoría asintótica	Simulación masiva (Bootstrapping en Big Data)
Software estadístico clásico (SPSS, R básico)	Entornos MLops (MLflow, TensorFlow Ethics)
Casos de prueba con datos limpios	Datos reales con sesgos estructurales
Electivas técnicas aisladas	Cursos transdisciplinares: IA + Sociología + Derecho

 Conclusión: El estadístico como centinela científico 

La inteligencia artificial nos obliga a un rediseño radical de la formación profesional. No se trata de añadir "un curso de Python", sino de construir un nuevo perfil de científico de datos con alma estadística: profesionales que combinen el rigor de la matemática con la conciencia crítica para evitar que los algoritmos decidan por nosotros. 

La estadística ya no es solo números: es el último bastión entre la tecnología y la humanidad. Exijamos planes de estudio que reflejen esa responsabilidad. 

"Los datos son el nuevo petróleo, pero sin estadísticos somos una civilización prendiendo fuego a su propio océano".