Hablar de datos en 2026 es hablar de poder, de decisiones y, sobre todo, de límites. Javier Bussi, director de la Escuela de Estadística de la Universidad Nacional de Rosario, llegó a Tucumán con una pregunta que funciona como advertencia y desafío: ¿cómo mantener la confidencialidad de los datos en la era de los datos abiertos? Ese fue el título de la conferencia que brindó en el marco de las actividades que organiza el Centro de Capacitación Continua de la Facultad de Ciencias Económicas (UNT).

Durante décadas, el problema fue acceder a la información. Hoy, en cambio, el dilema es qué hacer con ella sin vulnerar derechos elementales. Bussi lo plantea con precisión. “La sociedad demanda que los datos estén accesibles, que uno pueda descargarlos y hacer sus propios análisis -apunta-. Pero al mismo tiempo hay que garantizar que no se pueda identificar a la unidad que dio la información”. En esa tensión -apertura versus protección- se juega buena parte del presente y del futuro de la estadística.

Bussi pone énfasis en la cuestión de los microdatos, es decir, aquellos datos asociados a una unidad concreta: una persona, un hogar, una empresa. Ingresos, edad, actividad laboral, consumo. Información que, en bruto, puede trazar un retrato preciso de la vida de alguien.

El desafío, explica, es técnico pero también ético. O sea, intervenir esos datos para que no puedan ser identificados sin que pierdan su utilidad analítica. “Uno podría restringir tanto la información que no se podría hacer ningún análisis. Entonces hay que hacer un balance”, resume.

Hay leyes -como el secreto estadístico- y prácticas institucionales que obligan a publicar datos agregados, nunca individualizados. Pero en la práctica la presión por abrir bases de datos crece, impulsada por una ciudadanía más activa, por investigadores independientes y por un ecosistema digital que naturaliza el acceso inmediato. En ese contexto, la pregunta ya no es si abrir o no los datos, sino cómo hacerlo sin convertir la transparencia en una forma sofisticada de exposición.

“Datos que caminan”

En medio de la conversación, surge una definición que Bussi no duda en compartir; esa idea de que las personas somos “datos que caminan”. La frase, que podría parecer exagerada, adquiere sentido en su explicación. Cada individuo es un cúmulo de información, que incluyen características, hábitos y decisiones. Pero no todo registro es, en sí mismo, un dato útil.

“Un dato tiene que permitir aprender algo. Si no te permite aprender, no es un dato”, señala. Y enseguida ilustra: decir que alguien pesa 80 kilos no significa nada si no hay contexto. ¿Quién es esa persona? ¿Dónde vive? ¿Qué edad tiene? La información aislada es ruido; la información contextualizada, conocimiento. Ese paso, de dato a información, es, en definitiva, el corazón de la estadística y de la ciencia de datos. Y también el terreno donde acecha la manipulación.

“Los datos pueden ser manipulados y las estadísticas suelen ser tergiversadas”, admite. No siempre se trata de falsificar números. A veces, el desvío ocurre en la elección del método, en la selección de variables o en la omisión de herramientas más actualizadas.

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El ejemplo que ofrece remite a un tema sensible en la Argentina, como es la medición de la inflación. Utilizar una encuesta de gastos desactualizada no es necesariamente alterar el procedimiento, pero sí implica ignorar cambios profundos en los patrones de consumo. “Hay una ética también ahí: tratar de usar lo más reciente”, subraya.

Exitosa experiencia

La visita de Bussi a Tucumán también le brindó la oportunidad de contar la experiencia de Rosario, donde la estadística no es una disciplina emergente sino una tradición consolidada. La Licenciatura en Estadística de la UNR es la más antigua de América Latina. Sin embargo, incluso una institución con ese recorrido debió reinventarse. Así nació una nueva Licenciatura en Ciencia de Datos, articulada con una tecnicatura común que permite a los estudiantes elegir su orientación.

En términos de formación, la diferencia entre ambos campos aparece en los énfasis. La estadística se orienta más a la modelización y la estimación de parámetros; la ciencia de datos, en cambio, pone el acento en el procesamiento rápido de grandes volúmenes de información, con fuerte soporte computacional. Dos miradas que convergen en un mismo objetivo: transformar datos en decisiones.

Si hay un punto en el que Bussi insiste, es en la dimensión ética de la formación. No como una materia aislada, sino como un principio transversal. “El respeto a la privacidad de los datos es un compromiso de por vida”, afirma. En la práctica, eso implica límites claros: no compartir información sensible, no utilizarla sin consentimiento, no trivializar su impacto.

El nuevo componente

Hablar de datos en 2026 es, inevitablemente, hablar de inteligencia artificial. Bussi la define sin grandilocuencias: “es un modelo estadístico que predice en base a datos”. Detrás de la aparente sofisticación, hay un principio conocido: inferir a partir de información previa.

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Su postura es pragmática. La IA es útil, necesaria, pero no reemplaza el conocimiento. “Si uno no sabe nada de un tema, no puede resolverlo con inteligencia artificial”, advierte. Los errores, en esos casos, no solo son posibles sino evidentes para quien sabe mirar. La imagen que elige es la IA como un “secretario perfecto”. Una herramienta que agiliza procesos, que sugiere caminos, pero que necesita de un criterio humano para validar resultados. “No podemos frenar esto, es como querer frenar el mar”, dice.

De todos los días

Lejos de los laboratorios y las aulas, la estadística atraviesa la vida diaria de formas muchas veces invisibles. Desde los índices económicos hasta los algoritmos que organizan la información en un celular, todo está mediado por datos. Pero esa mediación no es neutra. Bussi advierte que los algoritmos tienden a reforzar afinidades y a amplificar diferencias. “Te muestran las cosas que te interesan, las personas que opinan como vos, y eso hace que quienes piensan distinto se alejen cada vez más”, explica.

El resultado es una sociedad más fragmentada, donde el acceso a la información no necesariamente construye comunidad, sino que puede profundizar grietas.

Hay entusiasmo por las posibilidades -nuevos métodos, nuevas aplicaciones-, pero también preocupación por los efectos colaterales. Porque detrás de cada avance tecnológico hay decisiones humanas, y detrás de cada dato, una historia que merece ser resguardada.