Ingeniería de sistemas de cadena de suministro y analítica, curso dictado por la profesora invitada, Sepideh Abolghasem.

Las comunidades rurales alrededor del mundo sufren directamente los efectos negativos del cambio climático, incluso en mayor grado que las zonas urbanas. Inundaciones, sequias, tormentas y heladas son algunos de los fenómenos climáticos que se han vuelto erráticos y más extremos en las últimas décadas. El calentamiento del planeta cambia las condiciones de vida para muchas de estas comunidades y afecta su capacidad de producir alimentos, criar animales y en general de garantizar su autosuficiencia, haciéndolos más dependientes y vulnerables. Para mitigar los efectos negativos del cambio climático se hacen necesarias soluciones innovadoras y sostenibles que nazcan del entendimiento profundo de la situación y del contexto de las comunidades. En este curso, estudiantes de ingeniería industrial de pregrado y postgrado aprendieron a diseñar y prototipar con la comunidad soluciones innovadoras y sostenibles partiendo de un entendimiento profundo de la situación. Se propusó una metodología basada en un proceso de diseño de dos etapas, la primera exploratoria para identificar una oportunidad de innovación y la segunda más propositiva para generar ideas, prototipar y testear soluciones. El curso buscó desarrollar en los estudiantes una visión crítica de la crisis climática que estamos viviendo de manera tal que con la aplicación de algunas herramientas pudieran proponer soluciones relevantes y pertinentes para las comunidades desde la ingeniería. En este proceso las comunidades fueron agentes activos que pusieron a prueba el diseño de estas soluciones.

El liderazgo, el pensamiento sistémico y el pensamiento estratégico son una trilogía que desarrolla en las personas la habilidad de ver más allá de la superficie de los problemas complejos. Mientras que el pensamiento sistémico nos permite comprender que "todo está conectado con todo", el pensamiento estratégico nos enseña que todos los planes tienen consecuencias intencionadas y no intencionadas. Ambos sistemas de pensamiento coinciden en que los grandes problemas del mundo no se pueden resolver unilateralmente desde una disciplina. Tanto el liderazgo personal como el organizacional son necesarios para generar los cambios deseados, especialmente en puntos de apalancamiento que generan grandes cambios con poco esfuerzo. Por esta razón, este curso promovió herramientas provenientes de esta trilogía: liderazgo para el cambio, estrategia para el rumbo y sistemas para la visión.

El Machine Learning (ML) ha cobrado en años recientes gran importancia en la industria y la academia en procesos de modelamiento, automatización, predicción y toma de decisiones. En los últimos años se han desarrollado una gran variedad de métodos de ML, buscando responder a la amplia disponibilidad de datos y multitud de casos de uso. Un área de gran desarrollo ha sido la de métodos generativos y en particular redes adversarias generativas. Estos métodos han encontrado múltiples aplicaciones en la generación de contenido que puede usarse, por ejemplo, para aumentar conjuntos de datos y así mejorar el desempeño de otros métodos de aprendizaje de máquina. En particular, estos métodos han demostrado ser especialmente efectivos para series de tiempo, imágenes y lenguaje. En este contexto, el curso Mastering Machine Learning en su versión 2024 se centró en métodos generativos, con énfasis en aplicaciones series de tiempo, imágenes y lenguaje.