Inform: La investigación de operaciones va de la mano con la inteligencia artificial

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Las tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA) se consideran el resumen del progreso. La IA fascina a las personas y aparece con frecuencia en los titulares. En el entorno de negocios, los métodos como aprendizaje de máquina y redes neuronales o Big Data son de conocimiento general.

En cambio, la disciplina matemática conocida como investigación de operaciones (OR, por sus siglas en inglés) parece ser que pasa inadvertida.

“La investigación de operaciones significa ver el panorama completo. Nuestros programas van desde la optimización local hasta la global”, afirma Hans-Jürgen Zimmermann, economista y fundador de INFORM.

La OR no aparece en titulares y nadie se emociona por este concepto. “El término no es muy llamativo. Eso no ha cambiado mucho en los últimos 60 años”, añade. Sin embargo, la IA y la OR están relacionadas y se complementan.

Sin la investigación de operaciones, las empresas hoy en día no podrían tomar decisiones informadas en un mundo cada vez más complejo y globalizado con infinidad de interdependencias. Sin el aprendizaje de máquina y el Big Data, la información necesaria no estaría disponible con la calidad requerida.

Se trata de una herramienta de apoyo de decisiones inteligentes para personas que operan sistemas complejos. También es interdisciplinaria: los usuarios establecen una meta, ya sea mejor calidad del producto, mejor servicio, menores gastos o menores riesgos y para esto necesitan identificar todos los factores de impacto, ya sean económicos, sociales, psicológicos o físicos.

Mediante técnicas matemáticas el software calcula una solución optimizada. Mientras que la IA calcula predicciones basadas en lógica para automatizar procesos, los modelos de OR ejecutan procesos y los optimizan. Hoy en día, ambos enfoques se interconectan cada vez más.

Amplio rango de aplicaciones

Esta combinación garantiza que el rango de aplicaciones en que se puede utilizar la investigación de operaciones sea muy amplio, ya sea ahora o en el futuro. Tanto en ámbitos como producción, logística, transporte público, salud, energía, educación y política, estas aplicaciones determinan más aspectos cotidianos de lo que muchos creerían. Al modelar distritos electorales equilibrados, organizar horas médicas confiables para hospitales, calcular secuencias de producción eficientes para fábricas o planificar rutas de entrega más rápidas para transportistas, su uso es altamente necesario y es complejo imaginar todas estas situaciones cotidianas sin ella y sus algoritmos y modelos matemáticos.

A pesar de que actualmente la disponibilidad oportuna de datos se usa para entender mejor los procesos de negocio, también hay mayor conciencia sobre lo indispensable que son los algoritmos y las matemáticas para tomar las mejores decisiones posibles basadas en este conocimiento. Así, “aunque el término “OR” no está en boca de todos, se ha vuelto el campeón oculto de la IA”, agrega Hans-Jürgen Zimmermann.

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Desarrollo de software empresarial para la competitividad, BPM (Business Process Management), Gestión de Procesos de Negocios (CRM, ERP y CSP…) Data Science, Criptografía, NFT (Non Fungible Token) y Blockchain. Ciberseguridad, Metaverso, Automatización, AI, SaaS (Software as a service) en el marco de la transformación digital. Software para Comunicaciones Unificadas y Buenas prácticas corporativas”, que estamos preparando para la edición 208 y publicaremos en el mes de agosto.

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