Docencia · Investigación · Ingeniería
Profesor en la PUCP. Investigador.
Inteligencia artificial, ciencia de datos e investigación de operaciones para la toma de decisiones. Una trayectoria que conecta la docencia universitaria, la investigación y la práctica profesional.
Ingeniería, conocimiento y práctica profesional.
01 / Curriculum vitae
Profesor a tiempo completo del Departamento de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica del Perú, Sección Ingeniería Industrial. Docencia de pregrado y posgrado, investigación aplicada y asesoría de tesis.
Coordinador del Área de Gestión de la Innovación y miembro del Comité Directivo de la Maestría en Gestión y Política de la Innovación y la Tecnología.
Formulación de problemas, diseño de investigación y evaluación de resultados en cursos y seminarios de tesis.
Tesis aprobada con mención Sobresaliente.
Tesis de título profesional con mención Sobresaliente.
Credencial del programa MicroMasters.
Más de quince años en dirección de proyectos de implementación de sistemas ERP, con especialización en SAP Business One. Consultoría de tecnologías de información e integración de sistemas para la gestión empresarial. Gerente general de CHANOSA.
02 / Investigación
Una agenda en inteligencia artificial, modelamiento y decisiones, con énfasis en validación, interpretabilidad y evidencia reproducible.
Aprendizaje automático, minería de datos y modelamiento estadístico. Evaluación de supuestos, interpretabilidad y validación de modelos.
Investigación de operaciones, simulación y análisis de sistemas bajo restricciones e incertidumbre.
Procedencia de datos, verificación de afirmaciones y reproducibilidad. Estudio de los límites de los modelos y la colaboración humano–IA.
Inteligencia artificial para la toma de decisiones bajo incertidumbre, con énfasis en aprendizaje automático, optimización y sistemas confiables.
Objetivos, principales hallazgos, alcance y estado de cada proyecto. El anexo distingue los trabajos en desarrollo, los manuscritos enviados y las líneas en pausa.
Consultar anexo de investigaciones2022 · Springer · Capítulo de libro
2022 · Springer · Capítulo de libro
03 / CHANOSA
Cada proyecto comienza con una necesidad de negocio y termina con criterios claros para evaluar lo que cambia.
Sistemas que responden al negocio
Alinear procesos, requerimientos y soluciones digitales. Identificar fricciones, priorizar mejoras y definir cómo verificar la calidad de una implementación.
Análisis al servicio de una decisión
Convertir preguntas de negocio en problemas analíticos. Evaluar la calidad de los datos, desarrollar alternativas de modelado y contrastar su utilidad en el contexto real.
De una idea a una ruta de trabajo
Estructurar iniciativas de innovación y desarrollar las capacidades para ejecutarlas. Articular objetivos, experimentación y aprendizaje dentro de la organización.
04 / Enfoque profesional
La tecnología aporta valor cuando responde a un problema bien definido. El trabajo se organiza alrededor de decisiones, evidencia y resultados observables.
Precisar el problema, el contexto y las restricciones. Definir qué decisión necesita apoyo.
Comparar alternativas y acordar el alcance, los entregables y los criterios de evaluación.
Probar los supuestos con datos y pilotos. Documentar resultados y limitaciones.
Entregar una solución comprensible y una ruta para su adopción, seguimiento y mejora.
05 / Contacto
Colaboración en investigación, oportunidades doctorales, docencia y asesoría académica. Para proyectos de tecnología y consultoría, contacto a través de CHANOSA.