Cuando llegó el momento de elegir un socio sin fines de lucro para un proyecto ultimate en su clase del programa de Economía Aplicada, Sarah Gremonprez contactó a su capítulo neighborhood de Hábitat para la Humanidad, que tenía el problema perfecto para que ella lo resolviera. Construyeron 65 casas en los últimos tres años y querían aumentar la producción a 40 casas por año en cada uno de los próximos cinco. ¿Cómo podrían atraer suficientes voluntarios para que contribuyeran con las horas necesarias para hacerlo?
«Revisé muchos datos para determinar qué hace que una persona sea propensa a ser voluntaria más de una vez y qué llevó a las personas a aumentar la cantidad de horas que contribuyeron», dice Gremonprez, quien se graduó de la Maestría en Ciencias en Economía Aplicada. «Es de esperar que esa información les permita elaborar un approach que los acerque a su objetivo».
El trabajo de Gremonprez con Habitat for Humanity es un ejemplo de análisis empresarial: utilizar datos para resolver problemas. Marquette Business enterprise está integrando más resolución de problemas basada en análisis en sus planes de estudio universitarios, desde enseñar a los estudiantes codificación básica hasta el uso de inteligencia artificial.
El Dr. Mark Barratt, presidente y profesor asociado de gestión, cree que trabajar con datos no es exclusivo de los informáticos. Es posible que los estudiantes de negocios no estén diseñando algoritmos que recopilen datos, pero sí los interpretan y generan conocimientos prácticos.
«Los estudiantes deberían poder aprovechar las enormes cantidades de datos que tenemos ahora para ayudar a sus organizaciones a tomar mejores decisiones, ya sea una mejor utilización de los recursos o la selección de diferentes partes del mercado a las que dirigirse», afirma Barratt.
Una asociación con el Northwestern Mutual Info Science Institute ayudará a Marquette Business enterprise a desarrollar sus ofertas de análisis. El NMDSI es una colaboración entre Marquette, la Universidad de Wisconsin-Milwaukee y el proveedor de servicios financieros Northwestern Mutual, con sede en Milwaukee, que cultiva la investigación analítica, el talento y los ecosistemas tecnológicos.
Scott Rex, codirector del NMDSI e teacher de práctica en marketing, visualiza el instituto como un paraguas para todas las actividades de análisis de datos en todo el campus. Sabe de primera mano cuántos trabajos lucrativos requieren dominio de los datos y cuán comparativamente hay pocos candidatos para ocupar esos puestos.
«Un gran desafío para todos nosotros es encontrar personas calificadas en un campo donde el conocimiento es tan especializado», dice Rex. “Un trabajo podría consistir en buscar a alguien con conocimientos de programación Python para aplicaciones empresariales que también sepa cómo hacer preguntas inteligentes e interpretar datos para responder esas preguntas. Eso no es algo que se encuentre con mucha frecuencia”.
Estudiantes como Gremonprez en el programa MSAE esperan convertirse en el tipo de profesional que Rex imagina. Álvaro Clara, quien se graduó junto con Gremonprez la primavera pasada con su título de MSAE, también utilizó análisis de negocios mientras realizaba su pasantía en la Oficina de Investigación y Análisis Institucional.
«Nunca estuve interesado en aprender lenguajes de programación en mi programa de estudios, pero terminé aprendiendo muchas habilidades interesantes que hubiera sido útil conocer en mi carrera anterior».
Sarah Gremonprez, Maestría en Ciencias en Economía Aplicada Promoción de 2024
“Uno de los grandes proyectos que trabajé allí tuvo que ver con intervenciones académicas”, explicó Clara. “Mi jefe y yo estábamos interesados en ver cómo los cambios de políticas en Marquette darían como resultado mejores resultados educativos. Tuvimos que equilibrar la posibilidad de que los estudiantes que estaban por debajo del límite de GPA para continuar matriculados pudieran obtener mejores resultados con una intervención específica y una segunda oportunidad frente a la posibilidad de que simplemente acumularan más deudas sin una mejora en los resultados.
“Esta fue una gran oportunidad para usar datos para tomar decisiones mejores y más informadas en lugar de simplemente elegir un camino a ciegas”.
Algunos estudiantes de negocios evitan las clases de análisis porque consideran intimidante la perspectiva de aprender a codificar. Gremonprez, quien dice que el conocimiento básico de Microsoft Excel es una gran preparación para la educación en lenguajes de codificación, no le pareció aterrador.
«Nunca estuve interesado en aprender lenguajes de programación en mi programa de estudios, pero terminé aprendiendo muchas habilidades interesantes que me ayudaron con la asignación y optimización de recursos y que hubiera sido útil conocer en mi carrera anterior», dice Gremonprez.
Hay muchos planes ambiciosos para el análisis de datos dentro de Marquette Enterprise. Por ejemplo, Rex ha desarrollado un curso de análisis de marketing and advertising que ayuda a los estudiantes universitarios a destacarse en el lugar de trabajo.
Con un conjunto ampliado de cursos de análisis en mente, Barratt dice que el enfoque de la universidad se ha ampliado para incluir la IA: quiere «personas con habilidades de IA en todas las disciplinas» en toda la universidad. Se utilizan enormes cantidades de datos para desarrollar grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, aplicaciones de pronóstico de IA y otras herramientas que ayudarán a las empresas a operar de manera más inteligente. Los graduados con competencia en análisis comprenderán cómo interpretar y aprovechar estos modelos de manera que agreguen valor.
Hay una cosa que Barratt y Rex consideran una alta prioridad para el futuro del análisis de datos en Marquette Small business: aumentar la experiencia del profesorado en el tema.
“Hemos comenzado a aprovechar algunos de los fondos de NMDSI para atraer personas con las habilidades adecuadas, y eso va más allá de las habilidades analíticas también incorpora experiencia en inteligencia artificial”, dice Barratt.
«Contratar profesores es importante para nosotros, pero es igualmente importante apoyar la investigación de los profesores existentes y asegurarnos de que estén utilizando herramientas de vanguardia», afirma Rex. «En última instancia, se trata de garantizar que todos (profesores, estudiantes y socios de la industria) tengan acceso a los recursos que necesitan para aplicar correctamente estos principios de la ciencia de datos».
