Entrevista por Claudia Contreras - Revista Estrategia & Negocios
Claudia Orellana es una salvadoreña científica de datos, actualmente en el cargo de Data Scientis y Analytics for a better world en la Universidad de Ámsterdam. Ha trabajado con equipos de trabajo analizando datos, rastreando información en retos como ayudar a predecir cuándo habrá una inundación en África.
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Hoy trabaja en el proyecto VOLAR, para entender el cambio de mentalidad en el viajero postCovid: desde satisfacer una necesidad hasta tener conciencia del impacto de un vuelo en el cambio climático. Otro de los proyectos en los que participa busca entender los reportes de sostenibilidad de las empresas: qué tanto han cambiado sus productos y forma de producción. Previo a esto fue la Científica Jefa en recsyslabs, en Irlanda.
Nació en San Miguel, a 105 kilómetros de San Salvador, y migró a la capital para estudiar computación en la Universidad de El Salvador. Haber estudiado en Alemania en un intercambio de seis meses, durante sus estudios de ingeniería, fue el parteaguasque le abrió los ojos sobre el potencial que tiene la ciencia de datos en el mundo. Fue la única mujer postulante del grupo. Luego, aplicó a una beca para estudiar la maestría en Leibniz Universität Hannover.
Descubrió el mundo de la investigación de datos, poco explorando en la región, y optó por un doctorado en Filosofía en Ciencias de la Computación en la Universidad College Dublín. “Aplicar la tecnología para bien me atrae mucho. He visto cómo las comunidades pueden beneficiarse de tecnología que no ha sido aplicada de forma apropiad a problemas como los nuestros. No hay igual atención a las minorías, a las mujeres. Tengo oportunidad de hacer mucho”, compartió.
A futuro, Orellana quiere seguir en la ciencia de datos para aportar soluciones. “Donde siento que mi rol es clave es en dar una visión de Latinoamérica que ellos (colegas europeos) no tienen. Uno sí sabe cómo pasan las cosas (...) cuando hablo con ellos, les presento la realidad como es. Empujo ahí para tener proyectos en Latinoamérica”.
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“Los datos también tienen sesgo. Si los datos vienen de minorías, si no nos han dado un préstamo antes, si ganamos menos vamos a ser menos sujetos de crédito. Hay que saber con qué datos trabajamos, automatizar, tener versiones mejor informadas”.
