Contexto y Desafío Único
Enseña Chile, una fundación de alto impacto, enfrenta un gran desafío: de 2,000 postulantes anuales a su programa de liderazgo educativo, solo el 7% es seleccionado. Para optimizar este proceso, en mi curso de "Introducción a Ciencias de Datos", mi equipo fue el único seleccionado para abordar este problema real, a diferencia de los demás grupos que trabajaron con casos teóricos. Esto nos dio una oportunidad única de aplicar nuestras habilidades en un escenario con un cliente real y un impacto tangible.
Para conocer más sobre su importante misión, te invito a visitar su sitio web oficial.
Mi Rol: Del Dato a la Estrategia
Mi rol en el equipo es transformar datos crudos en estrategia. Me he encargado de sumergirme en los 17 años de registros históricos de la fundación, aplicando técnicas de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) con herramientas como Python y Pandas. Mi objetivo es ir más allá de un análisis superficial: busco descubrir los patrones y perfiles de los candidatos exitosos para entregar recomendaciones que permitan a Enseña Chile tomar decisiones informadas. Este trabajo práctico nos diferencia, ya que no resolvemos un caso teórico, sino un desafío de negocio real con un impacto social directo.
Impacto y Valor Agregado
El resultado final no será solo un análisis, sino un conjunto de recomendaciones estratégicas y accionables. Buscamos que Enseña Chile pueda mejorar su tasa de selección, diversificar el perfil de sus candidatos y, lo más importante, fortalecer su presencia en las comunidades que más lo necesitan. Este proyecto representa la aplicación práctica de la ciencia de datos para generar un cambio positivo en la educación de Chile.
Conectando Estudiantes, Optimizando Viajes
El Problema
Muchos estudiantes universitarios, especialmente de la periferia, enfrentan largos y costosos traslados a sus campus. Nuestra investigación de campo (más de 100 encuestas) reveló que casi el 40% tarda más de una hora por trayecto, afectando su tiempo y bienestar.
Nuestra Solución
Diseñamos "UNIGO", una app de carpooling exclusiva para la comunidad universitaria, centrada en la Seguridad (usuarios verificados) y la Eficiencia (conectar rutas). El prototipo se desarrolló en Figma y se validó con entrevistas a usuarios.
Resultados
UNIGO fue el concepto más destacado del curso "Proyecto de Innovación en Ingeniería y Ciencias" (Nota: 6.7), recibiendo elogios de profesores y emprendedores por su potencial de implementación real.
Infografía Resumen
Investigación y Validación
Para validar el problema, realizamos una extensa investigación de campo. Difundimos encuestas a través de foros universitarios, grupos de WhatsApp y afiches en varios campus del barrio universitario, obteniendo más de 100 respuestas. Los resultados confirmaron nuestra hipótesis: un alto porcentaje de estudiantes se demora más de una hora en llegar a su universidad, principalmente usando transporte público. Además, realizamos entrevistas en profundidad con estudiantes (usuarios) y conductores potenciales. Este feedback fue crucial para entender sus necesidades, preocupaciones sobre seguridad y disposición a pagar por el servicio, lo que nos permitió refinar el concepto de UNIGO.
Diseño y Prototipo en Figma
Todo el concepto, desde la idea inicial hasta la interfaz de usuario, fue desarrollado y prototipado utilizando Figma. Creamos un flujo de usuario completo que incluye:
- Registro y verificación de perfil.
- Publicación y búsqueda de viajes.
- Selección de conductor y pasajeros.
- Sistema de pago y calificación.
El prototipo fue validado con usuarios reales, quienes lo consideraron intuitivo y fácil de usar, aportando sugerencias valiosas para futuras funcionalidades como un "botón de pánico" y un sistema de calificación de pasajeros.
Modelo de Negocio
Desarrollamos un modelo de negocio utilizando la metodología Lean Canvas. Identificamos a nuestros segmentos de clientes (estudiantes pasajeros y estudiantes conductores), definimos una propuesta de valor única centrada en la seguridad y la conveniencia, y establecimos los canales de adquisición de usuarios. La estructura de ingresos se basaría en una pequeña tarifa de servicio por cada viaje completado, asegurando la sostenibilidad del proyecto.
Lean Canvas
Presentaciones del Proyecto
A continuación, se presentan las exposiciones clave desarrolladas durante el proyecto.
Hacia una Economía Circular para la E-Waste
El Problema
Chile es uno de los líderes en Latinoamérica en generación de basura electrónica (e-waste) per cápita. Sin un sistema de reciclaje a gran escala para celulares, la mayoría termina en vertederos, liberando tóxicos y perdiendo materiales valiosos.
Nuestra Solución
Diseñamos una propuesta logística para Santiago, inspirada en modelos de recolección exitosos en EE.UU. y México. El plan se centra en implementar puntos de acopio estratégicos y atractivos para los usuarios, facilitando la recolección masiva.
Objetivo
El objetivo fue presentar un modelo de negocio viable que reduzca el impacto ambiental de la chatarra electrónica y fomente la economía circular. Este proyecto se desarrolló en el curso "Desafíos de Innovación en Ingeniería y Ciencias" (Nota: 6.0).
Infografía Resumen
Investigación de Campo y Hallazgos
Realizamos entrevistas a personas de diversos perfiles y descubrimos que más del 80% no estaba consciente del grave problema ambiental. El principal incentivo para reciclar es recibir una recompensa, y la principal barrera es la falta de puntos de recolección convenientes.
Propuesta de Valor
Nuestra propuesta se basa en un sistema de "reciclaje con recompensa". Se instalarían puntos de acopio en lugares de alta concurrencia donde los usuarios puedan depositar sus celulares viejos a cambio de un beneficio (descuentos, tarjetas de regalo, etc.), incentivando la participación y haciendo el modelo viable.