Carla Vairetti: inteligencia artificial para transformar datos en decisiones confiables

La investigación de la subdirectora del ISCI y ahora académica recién integrada al Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile, Carla Vairetti, busca transformar datos complejos, incompletos o desbalanceados del mundo real en decisiones confiables, explicables y con impacto social, mediante una inteligencia artificial capaz de operar de forma sostenida en las instituciones.

Carla Vairetti se ubica en la intersección entre los datos, la inteligencia artificial y la toma de decisiones. Su objetivo puede resumirse en un desafío central: transformar datos complejos, incompletos o desbalanceados del mundo real en decisiones confiables, explicables y con impacto social. Este enfoque le permite articular su trabajo con distintas áreas de Ingeniería Industrial, como investigación operacional, sistemas de información, analítica de negocios y políticas públicas.

“La inteligencia artificial no reemplaza a estas disciplinas, sino que las potencia enormemente al incorporar información nueva. Me muevo naturalmente entre el aprendizaje automático y el apoyo a la decisión, lo que facilita que mi trabajo converse de manera ágil con distintas líneas del Departamento”, sostiene.

Según Vairetti, quien integra el nuevo directorio del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI) como subdirectora, actualmente existe una oportunidad inédita para avanzar en este tipo de investigación. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos, la capacidad computacional y el desarrollo de modelos avanzados permiten abordar problemas que hace una década parecían imposibles. Entre ellos se encuentran el apoyo a investigaciones criminales, la optimización de sistemas de salud, la evaluación ambiental y la comprensión en tiempo real de fenómenos complejos, como los incendios forestales.

Sin embargo, para la académica, la principal oportunidad no está solo en crear algoritmos más sofisticados: “El gran cambio es la confianza institucional que hoy existe para co-construir soluciones aplicadas de la mano con la academia e integrar estas tecnologías en procesos de decisión donde realmente generen valor”, explica.

En esta dirección, organismos como la Fiscalía Nacional, el Servicio de Evaluación Ambiental y del sistema de salud están cada vez más abiertos a incorporar herramientas de inteligencia artificial en su funcionamiento. Esto permite avanzar desde prototipos o experiencias experimentales hacia sistemas que efectivamente se utilizan y que pueden escalar institucionalmente.

“Esto significa superar la fase de los prototipos para llegar a sistemas que efectivamente se usan, permitiendo que Ingeniería Industrial lidere el puente definitivo entre la ciencia de datos y la toma de decisiones, tanto pública como privada”, afirma.

Una inteligencia artificial que funcione más allá de la demostración

Aunque durante los últimos años la conversación pública sobre inteligencia artificial ha estado dominada por los modelos generativos, buena parte del trabajo de Vairetti se concentra en aspectos menos visibles, pero esenciales para que estas tecnologías sean confiables e implementables, como por ejemplo la calidad de los datos, la privacidad, la explicabilidad, la robustez de los modelos, la evaluación de impacto y la capacidad de responder frente a datos que cambian o se encuentran desbalanceados.

“Gran parte de mi trabajo se ha enfocado en estas áreas menos vistosas, pero vitales para que un sistema logre operar de forma sostenida dentro de una organización y no se quede solamente en una demostración”, señala.

A su juicio, la diferencia entre una inteligencia artificial verdaderamente útil y una tecnología que solo genera entusiasmo está en su capacidad de resolver un problema concreto, medir sus resultados y ser incorporada de manera permanente por una organización. “El verdadero valor aparece cuando una institución confía en la tecnología, la integra a su funcionamiento cotidiano y comprueba que efectivamente mejora sus resultados”, explica.

Esa adopción exige avanzar simultáneamente en innovación, confianza y responsabilidad. Para ello, se requiere rigor metodológico, evaluación constante, modelos transparentes y supervisión humana cuando corresponda. “La responsabilidad no significa innovar más lento, sino innovar de mejor manera. La inteligencia artificial explicable es la base que permite, especialmente a una institución pública, justificar sus decisiones”, sostiene.

Impacto en seguridad, salud y medioambiente

La investigación desarrollada por Vairetti ya ha mostrado aplicaciones concretas en distintos ámbitos. En seguridad pública, el ecosistema Fiscal HeredIA integra herramientas de analítica avanzada e inteligencia artificial para apoyar investigaciones criminales desarrolladas por la Fiscalía Nacional y que el pasado mes de julio obtuvo el 2do lugar del premio IFORS 2026 como desarrollo en investigación de operaciones con impacto.

En materia ambiental, estas tecnologías permiten revisar grandes volúmenes de documentación y apoyar procesos de evaluación con mayor eficiencia y certeza jurídica. En salud, los modelos de inteligencia artificial pueden contribuir a la interpretación de imágenes médicas, el apoyo al diagnóstico y el manejo de pacientes en ventilación mecánica. En el ámbito medioambiental, el análisis de datos satelitales y sensores permite anticipar y gestionar incendios forestales.

Para Vairetti, estas experiencias demuestran que la inteligencia artificial ya está transformando la vida de las personas, aunque muchas veces lo haga de manera silenciosa, integrada en procesos cotidianos y decisiones institucionales. Dejando también un aprendizaje fundamental: la tecnología, por sí sola, no basta. “El paso desde el piloto hacia la escala institucional es el verdadero desafío. Los proyectos más exitosos son aquellos en los que existe una colaboración estrecha entre los investigadores y los expertos del dominio desde el inicio”, explica.

Esto implica trabajar junto a médicos/as, abogados/as, ingenieros/as, funcionarios/as públicos y otros especialistas desde el diseño de la investigación hasta la implementación de las soluciones, además de considerar desde el comienzo la gobernanza de los datos y las necesidades reales de quienes utilizarán las herramientas.

“Ahora que sabemos que este modelo funciona, el siguiente paso es consolidarlo y convertirlo en una forma permanente de hacer investigación e innovación”, sostiene.

Para la académica del DII y subdirectora del ISCI, la mejor medida del éxito será que las tecnologías desarrolladas dejen de ser proyectos piloto y se conviertan en herramientas institucionalizadas, operando a escala nacional y al servicio de la sociedad.

“Los problemas complejos requieren diversidad de miradas. Mi aspiración es contribuir a un ecosistema donde la inteligencia artificial deje de desarrollarse desde disciplinas aisladas y pase a construirse de manera colaborativa, fortaleciendo las instituciones y mejorando la calidad de vida de las personas”, cierra Carla Vairetti.

Fuente: Comunicaciones ISCI