La ciencia de la estadística, valorada por algunos y menospreciada por otros, es aquella rama de las matemáticas dedicada al estudio de los fenómenos naturales regidos por condiciones de aleatoriedad y azar; también se le conoce como el área aplicada de la teoría de las probabilidades. Aunque esta área de estudio es de gran importancia y aplicabilidad en muchos (por no decir todos) campos de la ciencia y la industria en nuestro presente, al principio fue algo menospreciada y relegada. Hacia la mitad del siglo XIX, los matemáticos que no contaban con habilidades excepcionales para formular teorías en campos relevantes como el análisis funcional, la topología o el álgebra, se dedicaban en consecuencia a la teoría de la probabilidad y la estadística, siendo considerados como académicos de una “categoría inferior”.
Hoy en día, esta situación ha cambiado sustancialmente. Grandes estadísticos, matemáticos, ingenieros y hasta profesionales de la salud, han realizado aportes significativos en el área de la probabilidad y la estadística. Algunos de los grandes pioneros o contribuyentes de este crecimiento son C. Gauss, P. Laplace, S. Newcomb, A. Kolmogorov, A. Markov, A. Liapunov, R. Fisher, W. Gosset, K. Pearson, J. Tukey, M. Rosenblat, D. Cox, A. Wald, W. Shewhart, J. Neyman, C. Rao, F. Galton, F. Edgeworth, G. Box, N. Wiener, N. Balakrishnan, E. Parzen, B. Efron, J. Friedman, L. Breiman, P. Huber, F. Hampel, P. Rousseeuw, D. Peña, A. Cutler, R. Tibshirani, y otros grandes personajes. Sin los aportes realizados por ellos, el auge del «Machine Learning» o la «Inteligencia Artificial» tal vez sería mucho menor hoy en día. Todos estos grandes aportes han contribuido a múltiples áreas aplicadas como la macroeconomía, finanzas, genética, agroindustria, mercadeo, medicina, electrónica, epidemiología, calidad, confiabilidad, entre otros.
Aunque actualmente muchos programas de formación profesional incluyen algunos cursos elementales en probabilidad y estadística y, además, se observa en el mercado una variada oferta de formación complementaria en este campo, como plataformas en línea y posgrados en investigación teórica o aplicada, aún persiste un ambiente de escepticismo en cuanto a la profundización de esta importante ciencia en la formación en ingeniería, especialmente en la “Ingeniería de la Organización o de la Empresa”, como lo son la Ingeniería Industrial, la Ingeniería Administrativa, la Ingeniería de Producción o la Ingeniería en Productividad y Calidad. Es importante recordar que la formación en Ingeniería de la Organización está relacionada con el estudio a fondo de los procesos logísticos de entrada, internos, de salida, inversos y de resiliencia de una empresa, para la toma de decisiones corporativas asertivas.
Si consideramos la organización como un conjunto de operaciones logísticas, encontramos que algunas componentes fundamentales en la operación de una compañía requieren de forma imprescindible el estudio y la aplicación de metodología estadística en escenarios como: control estadístico de calidad univariante y multivariante, análisis de fiabilidad o durabilidad de productos, simulación de procesos, análisis de riesgos y de sensibilidad, predicción de demanda y precios, segmentación de mercados y clientes, entre otros. Lo anterior codo a codo con implementaciones en software estadístico.
Es importante mencionar la versatilidad de campos de aplicación que tienen este tipo de profesionales en Ingeniería de la Empresa, pueden aportar significativamente en cualquier industria, ya sea de productos o de servicios, públicas o privadas. Así, los escenarios mencionados en el anterior párrafo pueden trasladarse a diferentes tipos de industria, por lo que la perfecta sincronización entre la formación en Ingeniería de la Organización y una excelente formación estadística hace muy atractivos y demandados a este tipo de profesionales. Un factor de ventaja competitiva para ellos es tener muy buenas bases de programación, estadística y matemáticas.
Es necesario, pues, profundizar en el “Pensamiento Estadístico” en la formación en ingeniería, en el cual se tenga interiorizado que las operaciones logísticas ocurren en sistemas de procesos interconectados, donde la variabilidad existe en cada una de las etapas de los procesos y que reducir estas variaciones son las claves para el éxito organizacional. Tanto el mundo académico como el empresarial se encuentran en una acelerada necesidad de conocimientos en modelos estadísticos y/o matemáticos. El aprendizaje estadístico está más vigente que nunca, y las empresas solicitan de forma activa profesionales con este tipo de conocimientos. De esta manera, la invitación a todos los estudiantes y profesionales es a profundizar los procesos formativos en estadística para enriquecer aún más el conocimiento y las habilidades profesionales. Desde la USB Cali estamos activos en esto.
Santiago Ortiz
PhD(c) en Ingeniería Matemática
Profesor Asistente
Programa de Ingeniería Industrial
