GERENCIA PUBLICA Y ANALISIS DE DATOS

 El avance de la tecnología en los últimos tiempos ha potenciado a los sistemas informáticos y fortalecido la capacidad del análisis de datos. Ha dotado de poderosas herramientas a los profesionales para interpretar la enorme cantidad de datos que produce la sociedad moderna dentro de una visión que pudiera denominarse “Big Data” nuevo concepto que hace ya tiempo denominábamos el análisis de los grandes números. 

Estas herramientas han permitido generar gran valor a los sectores económicos incluyendo por supuesto a la gestión publica los cuales han creado paneles informativos de gran alcance en tiempo real facilitando la instrumentación de la inteligencia artificial. Este último como concepto para calcular la frecuencia de ocurrencia de preferencias  dentro de un segmento de alta probabilidad de variables que definen el perfil de los individuos y por supuesto, de estructuras organizacionales y de mapas de comportamiento, bien sean, empresariales, gubernamentales o incluso geo espaciales y climáticos, de ahí, su enorme potencial y valor económico cuya visión predictiva se apoya en estos sistemas adquiriendo un gran valor agregado para la toma de decisiones permitiendo la optimización de los  recursos lo  cual es ampliamente apreciado para la gerencia moderna.

Las aplicaciones derivadas de tales herramientas en el sector público están siendo instrumentadas paulatinamente, aceptando su impacto y aprovechando sus aplicaciones para la toma de decisiones basadas en el resultando del análisis de los datos de individuos, empleados, agencias locales, estadales, nacionales e internacionales orientando el mismo hacia la optimización de las operaciones de gobernanza. De este enfoque se desprende la necesidad de adoptar una visión analítica sobre las bases de datos generados por la actividad social y de las acciones de un gobierno cuya respuesta en tiempo real les ofrece la oportunidad de tomar medidas prioritarias e informar de sus intervenciones rápidas a la comunidad cuando así lo exijan las prioridades en búsqueda de la eficiencia y logros en la productividad de la cosa pública.

Este cambio de enfoque obviamente moderno  permitirá a los individuos, a sus organizaciones y  a los entes oficiales acceder en tiempo real  no solo  a su información particular, sino que les permitir analizar los registros estatales con eficiencia y,  comunicarse con su administración de manera expedita y confiable, no solo  individualmente sino estructural y organizacionalmente marcando la diferencia  al establecer bucles de retroalimentación en las aplicaciones de los niveles de información  confiables y no interesadas a las comunidades y a los organismos sociales.

Es evidente que la toma de decisiones derivadas de las estadísticas generadas en cada estrato dependerá de que tan bien sean confiable sus datos y en consecuencia el análisis resultante, de tal manera que se requiere una gran madurez profesional para lograr la necesaria confiabilidad y expansión de las herramientas de Análisis de Datos y de su análisis resultante. En ese sentido, se requiere de una estrategia para el manejo de los datos y resolver los obstáculos informativos para garantizar que las herramientas usadas reflejen la realidad y puedan enfrentar con claridad la calidad de la data resultante de la composición de variables, de los sistemas y de los obstáculos que seguramente se presentan en la interpretación de la data para generar información confiable sobre la base de indicadores de riesgo apropiados en la toma de las decisiones

En general la gerencia publica moderna ha resuelto estos desafíos a través de la implementación de programas de cambio y la aplicación de la necesaria inversión para integrar el uso de la data y de su análisis en sus esquemas de funcionamiento. El espacio global del análisis de datos está evolucionando cada vez más rápido gracias a las tecnologías emergentes y a la innovación de los lideres de las organizaciones innovadoras los cuales son sometidos a un entrenamiento permanente a través de programas de formación a nivel superior que permiten acelerar la madurez de las metodologías y el uso de los sistemas avanzados ya disponibles en el mercado informático,

El desarrollo e implementación de los nuevos sistemas requieren el establecimiento de las prioridades necesarias ajustadas a las estrategias de la organización gubernamental y de su impacto en la población, todo ello en perfecta sincronía con las políticas públicas adoptadas dentro de las cuales se destacan la seguridad nacional estratégica, la seguridad pública, la justicia, la justicia electoral, los temas de la educacion y de la pobreza,

Estas estrategias deben construirse mediante un plan de desarrollo sostenido dentro de dichas estrategias y los mecanismos de financiamiento, sin dejar a un lado la calidad de la data la cual tiene que ser confiable, independiente de no mentir con las estadísticas basado en un proceso científico de investigacion metodológicamente bien diseñado dentro  de un entorno de claridad presente en cada variable que sea recopilada. Esta garantía debe concentrarse en un ente independiente del estado como son los institutos nacionales y regionales de Estadística los cuales deben recoger la data, analizar las unidades dentro de un dominio de los estudios, calibrar la calidad de cada variable y publicar la verdad y nada mas que la verdad sin interferencias oficiales interesadas, de tal manera que generen confianza en la comunidad social y económica.

Como soporte operativo se hace necesario armar equipos multifuncionales en programas donde los expertos identifiquen y certifiquen la data, se alineen a objetivos y definiciones y permitan con claridad la conceptualización plural, objetiva y exacta de los instrumentos de investigacion, recolección   y tratamiento de datos para someterlo a análisis preliminares antes de ingresar a las redes de bases de datos que originan el tratamiento de la ¨Big Data¨ y de su respectivo ¨Data Analysis¨.

En aquellos países que han  entendido claramente  la misión de los enfoque relatados se ha compaginado la gran tarea compleja de intervenir la experiencia pragmática y funcional con la transformación tecnológica la cual se alimenta de datos confiables, probablemente en el camino de la data original y el uso seguro en  las cadenas de bloques de data ¨Block Chain” las cuales se usan de manera significativa por parte de  los centros de excelencia integrados  por equipos especializados que auditan la calidad de la información cuya actividad garantiza la madurez analítica y de los resultados  al mezclar grandes bases de datos para uso generalizado. La creación de programas de Análisis de Datos en países con experiencia en tales enfoques ha permitido el diseño de esquemas funcionales absolutamente necesarios para garantizar la información, bien sean abiertos o cerrados, o incluso certificar con claridad la validez de las fuentes de información cualitativos o cuantitativos.

Este esquema funcional va a competir con algunos gobiernos que tergiversan, ocultan o manipulan la información ya no solo para aparentar el cumplimiento de sus políticas públicas sino con el fin manipular a las masas. Es evidente que el esquema planteado crea obstáculos enormes para lograr la creación de sistemas de “biga data” confiables contra los intereses de manipular la información, incluso de los sistemas electorales, muchos de ellos montados en sistemas informáticos de dudoso comportamiento sistémico. Frente a esa política, el desarrollo de planes estratégicos sectoriales requiere ir integrando sistemas confiables en contraste con las llamadas “fake news” que tergiversan la realidad, en otras palabras, la implementación de programas tomando en consideración las estrategias adecuadas pueden hace la diferencia entre una Gerencia Publica deficiente y una que toma de decisiones de bajo riesgo apoyado en la ciencia gerencial.

Las entidades públicas enfrentan barreras estructurales para avanzar en el sentido de disponer de sistemas eficientes de las bases de datos y de su respectivo análisis. Existe un problema de competencias, bases de datos parciales que están en manos de organismo funcionales con objetivos ideológicos, falta de talento o de disposición negativa que impiden o simulan las aplicaciones tecnológicas, es decir, sistemas parciales para los  temas de la burocracia gubernamental cuyos sistemas no están siempre al día, caídos o de difícil acceso lo cual requiere de un cambio  estructural importante para lograr la confiablidad requerida y enfrentar los desafíos incluyendo el acceso al talento sin desmedro de las restricciones políticas o incluso tomando en cuenta la complejidad de la burocracia y de sus liderazgos.

En los tiempos que transcurren, los gobiernos se deben ver obligados a cambiar de dirección, desarrollar  herramientas inteligentes, robustas y sencillas para canalizar un  porcentaje importante de tramites oficiales, entre estos, la modernización de los sistemas electorales electrónicos donde sus electores deben de disponer de registro electoral con  cuenta única ubicado en un bloque de seguridad y actualización  permanente de sus perfiles para ejercer sus derechos ciudadanos, con absoluta transparencia que permitan el ejercicio de la voluntad propia sin condicionamientos. Estos últimos aspectos adquieren prioridad para la confiablidad de la gerencia publica para la toma de decisiones efectivas de la gobernanza y la preservación de la democracia.

ESTAFA SALARIAL UNIVERSITARIA

La calidad educativa en las instituciones de educación superior se ha resquebrajado de manera absoluta. La pandemia y sus efectos fueron determinantes para el abandono de las instituciones que, a su vez, produjeron el deterioro de la infraestructura física, y el desvalijamiento de sus bienes. Al mismo tiempo se cambió el modelo educativo a la vía remota en un intento de instrumentar la educación a distancia. con el objetivo de palear la ausencia de continuidad en la formación profesional.

Este modelo ha puesto al descubierto importantes limitaciones estudiantiles y docentes como producto de la improvisación, restricción en la comunicación informática, y, una marcada ausencia de cultura tecnológica.  Los estudiantes en general no han sido capaces de leer o comprender la materia virtual el cual está llena de elementos basados en contenidos parciales en una inútil simulación de las clases magistrales lo cual induce a confirmar la tesis ya generalizada de la merma significativa en los objetivos del aprendizaje. Estudios preliminares sostienen que uno de cada tres estudiantes no es capaz de seguir o identificar los puntos centrales de un texto, y escasa habilidad de poder analizar los contenidos académicos.

Como consecuencia de lo expresado, muchos estudiantes estarían por debajo del mínimo de conocimientos profesionales requeridos y por tanto no han logrado el desarrollo de habilidades y competencias fundamentales para la gestión laboral lo cual han profundizado las desigualdades con otros países de Latinoamérica.  Estos jóvenes desfavorecidos, no solo han perdido dos o tres años de estudio, sino lo que pudieron haber aprendido el cual los pone en condición de rezagados en más del doble de los mejores favorecidos de otros países ampliando aún más la brecha del conocimiento. Todas las métricas de aprendizaje están empeorando drásticamente y afectan a muchas otras áreas de la vida de la universidad y de su comunidad.

La calidad de la educación en las universidades está directamente relacionada con la remuneración de su capital humano y que por la condición de deterioro a la que están sometidas no pueden atender sus responsabilidades. Al imponer el régimen un instructivo unilateral mediante la cual fijan una tabla de salarial humillante destruyen los niveles de competencia, los derechos sociales y las reivindicaciones laborales los cuales son derechos adquiridos se pierden de un plumazo.

Frente a la necesidad actual de gestionar la continuidad de las actividades universitarias, y de recuperar los aprendizajes se gestiona la reapertura a clases de manera presencial, pero ella está condicionada por la política salarial impuesta por el régimen. En ella se impone una remuneración a tabla rasa por debajo incluso de la canasta básica alimenticia profundizando de esta manera ya no la calidad de vida sino la precaria condición humana con salarios vergonzosamente bajos que determinan que los docentes se aparten de su vocación educativa, migren o intenten sobrevivir al hambre y a la humillación, escenario que podríamos describir sin exagerar como una tragedia.

Esta detestable política laboral impuesta e inconsulta, ha provocado dificultades para reinsertarse en la universidad y de atender el llamado de las autoridades universitarias para el inicio de las actividades. Esas autoridades eternas y además colaboracionistas con el régimen se han dejado arrebatar la administración universitaria, dejando que las políticas de recursos humanos las maneje el régimen directamente convirtiendo de hecho a las universidades en direcciones de línea del ministerio de educación universitaria.,

Se ha, eliminando la convención colectiva autónoma la cual ha sido sustituida por otra gobiernera, centralizada y montada por esquiroles sindicales oficiales, traducidas en un instructivo que viola los derechos de irrenunciabilidad de los derechos laborales, y la progresividad establecida en acuerdos, en la propia Constitución y Ley de Universidades incluso. forzando la eliminación de esta última mediante un proyecto oculto que impondrán casi inmediatamente.

La universidad venezolana ve absolutamente restringida y mermada su misión, objetivos y valores. Está siendo obligada a someterse al régimen cuya intención es de aplicar el modelo político socialista y ejercer el control omnímodo de todo el sistema universitario, reducir a su capital humano a sus designios sin importar las consecuencias, violando sus derechos adquiridos legalmente establecidos en convenciones laborales, la Constitución, leyes y reglamentos en una evidente estafa salarial en claro desprecio a su condición y conocimiento.

El llamado de las autoridades universitarias a clases presenciales  se hace imposible ante el hecho que se impone una política salarial que no permite vivir sino sobrevivir, que las remuneraciones no cubren siquiera la canasta básica y mucho menos transporte, libros y el decoro personal, aparte que no se cumplen los estándares mínimos de funcionamiento de sus instalaciones las cuales solo están siendo  maquilladas por empresas y funcionarios  del  régimen donde las autoridades universitarias de manera engañosa afirman que ellas dirigen tales acciones.

En ese contexto es cuesta arriba afrontar la recuperación universitaria y regresar a clases en las condiciones actuales y, adicionalmente, la dificultad de articularse con la universidad del futuro y atender los nuevos requerimientos de una sociedad tecnológica. Todo un reto que para resolverlo estará condicionado irremediablemente al cambio del modelo político. Ello solo se logra con la protesta, la movilización masiva, y lucha sostenida en búsqueda de la libertad y la democracia,

UNIVERSIDAD, SECTOR PRODUCTIVO Y TECNOLOGIA

 

UNIVERSIDAD, SECTOR PRODUCTIVO Y TECNOLOGIA

Genaro Mosquera








La tecnología está cambiando, entre muchas cosas el lenguaje el cual se acopla a modismos y anglicismos dentro de un ecosistema de grandes transformaciones que impactan en la vida académica y del sector productivo, sin hacer abstracción de los efectos sociales. Frente a toda esta modalidad de avances postmodernos, los emprendedores y los líderes empresariales están en la disyuntiva de actualizar sus conocimientos y migrar de la administración general tradicional a la gerencia técnica, al desarrollo organizacional, liderazgo, y la enorme variedad de modelos administrativos, de formulación, gestión y control de proyectos; obviamente todo ello, obliga a analizar el desarrollo de la actividad empresarial en un entorno económico hostil, e hiper inflacionario que hacen saltar aleatoriamente su comportamiento cuya comprensión se facilita usando modelos de inferencia bajo condiciones de incertidumbre y riesgo.



Un informe de “McKinsey Global Survey on new-business building” indica que muchos más gerentes generales están apostando a la creación de nuevas fuentes de ingresos como su principal prioridad estratégica y, que casi dos tercios de los inversionistas señalan que podría ser ventajoso para las organizaciones incrementar sus inversiones para el desarrollo de nuevos emprendimientos y esperan que la IA generativa contribuya con la visualización, y creación de nuevos negocios. El gerente de estos tiempos ve pasar la actividad empresarial frente a sus ojos a gran velocidad incluyendo los cambios coyunturales e intentan sobre la marcha capturar negocios exitosos mediante nuevas tecnologías e inversiones de capital, instrumentando estrategias que puedan potenciarlo para generar alta productividad, dando un poco más a sus clientes, creando nuevas líneas de negocios y servicios, pero al final, se fundamentan en cómo hacer para poder crecer de forma innovadora.



La mutación de un gerente tradicional, acostumbrado a los procedimientos habituales de la administración general (porque siempre lo ha hecho así y le ha funcionado bien) es imprescindible para analizar el contexto de su organización y los resultados de su operación al revelarse que sus rendimientos no son suficientes, de tal manera, que con la formación profesional adecuada se convierten en CEOs o expertos en un área determinada como lo es IA los cuales se orientan a nuevos productos, servicios o negocios usando mecanismos estratégicos de desarrollo para nuevos negocios.



Las relaciones entre la universidad y el sector productivo comienzan a lograr un punto de inflexión en el desarrollo y aplicación de nuevas tecnologías; aparecen nuevas tendencias en las organizaciones para hacerlas sostenibles en esta nueva visión. Investigando sobre este potencial cambio, hemos examinado una encuesta de Microsoft mediante la cual se revela en una muestra del sector industrial que el 57% de sus ejecutivos están hablando de nuevos enfoques empresariales dirigidas a asignar prioridades significativas a las nuevas tecnologías, especialmente en el segmentó de las cadenas de suministro para hacerlas más flexibles, adaptables, resilientes y dotadas de una gran capacidad de pronóstico mediante nuevas herramientas para predecir, supervisar y medir todo lo que ocurre a lo largo del proceso usando modelos técnico gerenciales de diversos tipos y de la necesidad de abordar prioritariamente nuevos desafíos para los profesionales que se ocupan de la gerencia, pero especialmente retener a la fuerza laboral disponible entrenándolos con esas nuevas herramientas potenciando las capacidades de análisis.

El 42%de los empresarios entrevistados piensan en que la creación de los ecosistemas industriales deben ser mucho mejor conectados digitalmente impulsados por la acumulación de datos procedentes de las fuentes de producción, reconociendo que ni las empresas más importantes o destacadas del mundo pueden hacerlo por si solas, por lo tanto en pleno conocimiento buscan nuevos socios de mucha competencia, o de proveedores de tecnologías para unirse a sistemas interconectados, compartir la data almacenada en la nube, y extraer con modelos la data sometida a correspondiente análisis para finalmente generar valores agregados a sus procedimientos gerenciales. Se ve claro, el desafío cuyo valor es de grandes oportunidades de desarrollo y optimización de su negocio. Toda esta actividad se inscribe en lo llamaremos Metaverso Industrial, es decir, la convergencia de nuevas y variadas tecnologías que se unen, tales como: Inteligencia Artificial, Almacenamiento digital (CLOUDS), Realidad Virtual, Gemelos Digitales, 3D y IA generativa.

El tema central que surge de la visión de ese ecosistema es como usar la data de manera integrada dentro de la particularidad de una empresa mediante la construcción de un hilo digital que abarque toda la empresa y su cadena de valor a medida que desarrollan nuevos productos, en ese sentido, la IA puede ayudar a hacer esta actividad proactiva al analizar grandes masas de datos y marcar eventos que permitan detectar temas críticos a través de la realidad aumentada, la realidad mixta y la captura de la realidad en tiempo real mediante sensores, cámaras, drones, maquetas, mapas y la construcción de gemelos digitales los cuales brindan una visión de lo que un activo está haciendo, es decir, un subsistema de equipos, o la complejidad de una planta, pero también, predecir lo que está haciendo ese activo y lo que probablemente hará en el futuro que permita optimizar los programas de mantenimiento y de logística usando modelos de monitoreo y simulación a través de árboles de fallas, e indicadores de riesgo.

El desarrollo del conocimiento cuya experticia profesional reside en los centros de investigación de las universidades, en sus académicos y estudiantes de maestría o doctorado los cuales desarrollan algoritmos para la solución de modelos de optimización de amplio contenido bajo condiciones de riesgo e incertidumbre y la resolución compleja de variables a través de procesos sustentadas en soluciones matemáticas los cuales son compartidos, analizados y sometidos a experimentación, procedimientos o productos patentados, subidos a la nube y puestos a disposición para su acceso a través de vínculos computacionales. Esta actividad pone de manifiesto el vínculo claro entre investigadores universitarios y los creadores de conocimiento. Llego el momento de usarlos, de lograr una real vinculación con los desarrolladores y las corporaciones. Este parque de conocimiento solo requiere la coordinación y conocimiento de las potencialidades de los creadores del conocimiento generalmente disponibles en los centros universitarios para insertarlos en la cadena del conocimiento, la creación y aprovechamiento científico de sus productos y su inserción en los ecosistemas de las nuevas tecnologías.

La transformación industrial está generando un mapa de cambio, que comienza con una inversión de elementos digitales lo cual no necesariamente implica gastos enormes, significa un presupuesto inteligente centrándose en algunas tecnologías y se va creciendo paso a paso; la encuesta revela que más del 60% están de acuerdo en invertir en nuevas tecnologías y en capacitar a la fuerza laboral existente. Generalmente en la industria los procesos son continuos e intensivos sustentados en enorme cantidad de sistemas y subsistemas los cuales están agrupados en cientos de miles de equipos tales como ocurre en la industria petrolera, petroquímica, de gas, eléctrica, del hierro y del aluminio, manufactura de equipos, y de productos de consumo masivo donde la cadena de suministros y su logística no necesariamente la data resultante se pone todo en la nube, pero la data significativa es continua hacia los bordes para el proceso es el cálculo de indicadores, estimadores y patrones para lo cual los modelos y sus algoritmos deben contribuir a conocer como se hace, o al menos, que significan sus resultados, trabajar con los grandes actores de los ecosistemas es clave, y en consecuencia aparecen nuevos actores para trabajar de manera más eficiente y no se tengan que construir sistemas con capacidades internas sino aprovechando la experiencias de las universidades, de los centros de investigación, y de los consultores técnicos, ello alivia mucha presión y se adquiere el conocimiento adecuado para realizar el trabajo frente a la circunstancias de construir su propio piloto en áreas muy específicas de cada empresa individual. Esto trae consigo una mayor sostenibilidad de las operaciones los cuales permite ahorros significativos de tiempo y de costos. El mantenimiento predictivo, impulsado por IA, comienza a modelar las fallas previsibles de un componente de un sistema mediante el aprendizaje continuo de la data de patrones frecuenciales históricos examinados en tiempo real dirigidos a bajar los costos de mantenimiento de los equipos, sistemas y logística de los suministros induciendo la prolongación y optimización de los costos.

Últimamente se perfeccionan viejos sistemas de seguridad industrial mediante las herramientas de Módulos de Riesgo en un ambiente de Análisis Probabilístico de Seguridad (APS) que permite prevenir accidentes, proteger a los sistemas de fallas humanas, al personal y a los activos de una organización. Para lograr aplicar estas herramientas las cuales desde hace años han tenido solución funcional mediante la aproximación de técnicas tales como modelos de Box and Jenkins, Regresión, distribuciones de probabilidad de Weibull, Log normal, Exponenciales y otros cuya solución aplicada a cada ítem es laboriosa ha encontrado en la IA y APS la manera de obtener patrones en tiempo real, y calcular en segundos los indicadores de logística, de mantenimiento y de riesgos cuyo análisis automatizados permiten trazar graficas de indisponibilidad, demanda esperada, árboles de falla facilitando el diseño de los entradas de datos adecuada, conectarse con un API adecuado a la nube y bajar en una pantalla resultados y gráficos previamente analizados fue facilitan la toma de decisiones tal y como como., cúanto comprar, calcular la posibilidad de fallas de un componente, trazar árboles de decisión y disponer de las debidas sugerencias para ordenar acciones de mantener, reemplazar o usar sucedáneos,

Para estos propósitos solo se requiere comprender conceptualmente el valor de cada indicador, su significación, e interpretación correcta de las probabilidades condicionadas e interpretar las gráficas resultantes; todo se logra con tutoriales o simplemente con programas de formación cortos, intensivos y a distancia en un ambiente del metaverso, usando lenguajes hablados, y la ayuda de aplicaciones y sugerencias. Con las predicciones resultantes dentro de un entorno de control de los errores de estimación que permiten optimizar las decisiones lo cual permite administrar los recursos de manera adecuada, y eliminar inventarios engrosados por las malas decisiones de comprar por demás partes y repuestos. Mediante IA se optimiza también la planeación, minimización del desperdicio, una mejor asignación de mano de obra y mayor eficiencia general en las operaciones. El futuro ha llegado para la conjunción universidad-sector productivo.