Hace poco me metí a una carrera de atletismo, la inscripción era sencilla: nombre, apellido, edad, un correo electrónico (al que por costumbre ya envían la factura), el RH “por si las moscas” y listo. En cinco minutos estaba inscrita en la categoría “veterana femenina”.
Un mes después, me sonó el celular con una llamada insistente: “Te estamos contactando porque corriste la carrera recientemente y tienes un crédito de libre inversión aprobado”.
“¿Qué?”, pensé. ¿Si hubiera ido más rápido el crédito sería mayor? ¿Y si hubiera usado otros tenis me ofrecerían una tarjeta sin cuota de manejo? No entendía la correlación. ¿Cuál de los datos que entregué hizo que mi información terminara en una base de datos bancaria? ¿Fue lo de “veterana”? ¿El RH?
Esa llamada, que parecía inofensiva, me dejó pensando en lo fácil que entregamos nuestros datos sin medir las consecuencias, y en lo poco que comprendemos cómo esa información, que un día compartimos por rutina, puede terminar moldeando decisiones que nos afectan.
Vivimos en una era guiada por la información. Cada segundo, millones de datos se generan desde nuestros celulares, transacciones, búsquedas, sensores, aplicaciones y sistemas. Los datos son la nueva materia prima del mundo: el insumo de la economía, la base de las políticas públicas y el combustible de la inteligencia artificial. Desde la planificación urbana hasta la lucha contra el cambio climático, desde la medicina personalizada hasta la innovación social, los datos se han convertido en el nuevo lenguaje del poder.
Pero en este nuevo orden no basta con tener información; lo importante es saber interpretarla, darle propósito, entender qué historia está contando. Porque (como dicen los ingenieros de sistemas) Garbage in, garbage out (GIGO): si entra basura, sale basura. Si el dato está incompleto, mal capturado o sesgado, la decisión que se tome a partir de él también lo estará.
Y eso aplica para todo, si una base de datos está mal diseñada, si un algoritmo fue entrenado con información desigual o si la interpretación de los resultados se hace sin contexto, las conclusiones serán erróneas o incluso peligrosas. Por eso, los datos por sí solos no cambian el mundo: lo hacen las personas que los leen con inteligencia, ética y sensibilidad.
Esa llamada de la carrera me recordó que detrás de cada base de datos hay historias reales, contextos, rostros, no somos solo un número más en una hoja de Excel ni una fila perdida en un sistema. Somos personas que, sin darnos cuenta, dejamos huellas digitales que otros convierten en productos, segmentaciones o decisiones automatizadas.
Y es que, aunque el dato parezca objetivo, neutral, científico, no lo es. Está cargado de decisiones humanas: qué se mide, cómo se mide, a quién se incluye y a quién no. Detrás de cada número hay una mirada que elige, y ahí está el riesgo, pero también la oportunidad.
Cuando los datos se convierten en estrategia, las ideas se transforman en impacto. Cuando la información se analiza con rigor, visión y empatía, las decisiones dejan de ser reactivas para convertirse en transformadoras, pero cuando se usan sin criterio o sin conciencia, pueden reforzar desigualdades, excluir voces, perpetuar sesgos o simplemente lograr un cliente irritado, como yo.
Pensemos en la inteligencia artificial, suena sofisticada, casi mágica, pero en realidad no es más que una gran fábrica de algoritmos alimentados por datos. Y esos datos vienen de nosotros: de nuestras búsquedas, nuestras fotos, nuestros historiales, nuestros clics… y hasta de nuestras carreras de atletismo. Si los datos están contaminados o sesgados, el resultado será igual de defectuoso.
La IA solo aprende de lo que le damos, si le enseñamos desigualdad, la reproducirá. Si le entregamos información incompleta, llenará los vacíos con prejuicios. Por eso necesitamos formar no solo programadores, sino científicos y científicas de datos con pensamiento crítico, capaces de conectar la estadística con la ética, la programación con la empatía y la predicción con la sostenibilidad, personas que entiendan que detrás de cada variable hay una historia que merece respeto.
El mundo necesita nuevos perfiles profesionales: gente capaz de liderar procesos de transformación digital con mirada integral, humana y ética. La ciencia de datos no pertenece solo al mundo tecnológico; está en la salud que busca predecir brotes, en las ciudades que planifican con sensores inteligentes, en las empresas que optimizan su producción y en la educación que personaliza el aprendizaje. ¡Todo se alimenta de datos!
Pero sin criterio humano, sin sensibilidad y sin una pregunta, corremos el riesgo de diseñar tecnologías que funcionen… pero no sirvan. Que procesen, pero no comprendan. Que calculen, pero no transformen porque la eficiencia sin sentido no es progreso
Por eso, más que aprender a programar, deberíamos aprender a preguntar.
A preguntar antes de automatizar.
A interpretar antes de predecir.
A construir tecnología que no solo sea eficiente, sino consciente.
Volviendo a la carrera, hoy pienso que más allá del pace o los kilómetros, lo que realmente corrí fue una lección sobre datos: todo lo que hacemos deja un registro, y cada registro, si se usa sin cuidado, puede volverse una historia que otros cuentan por nosotros.
Así que la próxima vez que te pidan tus datos (para una carrera, una aplicación o un formulario) piensa que no es un simple trámite, es una pequeña pieza de una gran narrativa digital que alguien, en algún lugar, está escribiendo sobre ti.Y en este mundo en el que la información corre más rápido que nosotros, conviene detenerse un momento a pensar:
¿Qué estoy dejando entrar?
¿Qué estoy dejando salir?
Porque, al final, la lógica es simple y universal: Garbage in, garbage out.
Y el reto no es solo correr más rápido, sino aprender a correr con conciencia.
