Anoche mientras terminaba mi última clase antes del parcial que tomaré, entre explicaciones del Teorema de Flujo Máximo y Corte Mínimo (
Ford/Fulkerson) y como armar un árbol de expansión minimal y cual si fuera un concierto con varios alumnos al frente con sus celulares filmando la clase que les había preparado, me ponía a pensar... ¿cuál es la relevancia de lo que se enseña?
Hice una pausa y me puse a explicar algunas de las aplicaciones de dichos algoritmos, como por ejemplo que para empezar en el primer caso se trata de valores que explican una tasa de unidades (personas, fluido, vehículos) que se transfieren por cada camino (por unidad de tiempo) y que en el segundo se aplican al caso de unidades (estaciones) que necesitan comunicarse entre todas pero basta una comunicación binaria entre dos (uno a uno) para establecer una comunicación completa, algo que muy de moda se ha puesto ahora gracias a Firechat (que indican que
no necesita internet para funcionar ya que opera con conexiones punto a punto y cada estación como repetidora) ¿acaso aquí no resultaría eficiente armar un árbol de expansión minimal si buscamos un propósito específico? ¿o en el desarrollo de la expansión de la red celular/WiMax...?
Pero la pregunta que queda finalmente es ¿qué nos limita? ¿qué nos impide aplicar estas técnicas en un futuro? ¿qué hace que este conocimiento termine en el examen y nunca más se vuelva a ver salvo lo tengas que enseñar? Asumo que el vídeo de mi clase de anoche debe estar en Youtube, pero ¿será de utilidad más allá de la clase? ¿alguien lo aprovechará fuera de las aulas?
Todos reconocemos de una u otra manera la importancia de la Investigación de Operaciones pero son muy pocas las empresas que lo aplican o que deciden hacerlo de forma profesional y responsable. Muchos, con el advenimiento de "Analytics" esperan el milagro del software y poco o nada les interesa formar o conseguir personal que tenga algún entendimiento de las técnicas que están detrás, el objetivo es muy simple: ganar más, pagar menos, nada más.
Normalmente cuando observamos en alguna empresa seria, la aplicación de algún proyecto que aplique Investigación Operativa, la receta viene de fuera. Casi siempre se tratará de alguna consultora, con siglas raras y que posiblemente llegó cruzando algún océano (
from abroad) que nos traerá lo mismo que vimos el aula pero con software más actual, con un mejor dominio del Excel así como de cualquier herramienta de programación que vimos en la universidad y no volvimos a tocar nunca más.
Y la ventaja que tendremos es que harán el trabajo por nosotros, ese tedioso trabajo de revisar la "data", de armarla y convertirla en un "modelo" y luego ver que ese modelo genere "resultados". Resultados que a la vista tendrán que ser mejores que cualquier método actual que estemos utilizando. Y que luego se irán y nos dejarán el enlatado y los problemas y cuando estos surjan tendremos dos opciones: buscar que alguien de adentro lo parche, lo corrija o lo renueve o simplemente dejarlo de usar y volver al paso inicial con nuevos consultores...
Y es ahí dónde podríamos pensar que estamos del lado equivocado (solo observador y no protagonista), pero antes de definir ese punto veamos como pondera INFORMS las áreas de experiencia (dominio) para un
profesional en Analítica (que eventualmente podría volverse un consultor que podría llevar la
panacea a cualquier empresa):
- Enfoque del problema a nivel del negocio (12%-18%)
- Enfoque del problema a nivel analítico (14%-20%)
- Datos (18%-26%)
- Metodología (12%-18%)
- Construcción del modelo (13%-19%)
- Despliegue de la solución (7%-11%)
- Administración del ciclo de vida del modelo (4%-8%)
Y es aquí donde encontramos el primer problema, ya que normalmente la formación profesional nos brinda en forma parcial algunas herramientas para el manejo de ciertas secciones de algunos puntos y, si nos referimos a los cursos de Inv. Operativa, en combinación con algunos otros afines (así como el manejo adecuado de software), solo aportan para el punto
4. Metodología, que solo constituye un 18% de todas las habilidades que uno debería tener y que contrariamente a lo que muchos creen tampoco se obtiene con saber manejar la "big data" (otro mito es creer que ser un experto en Data Warehouse te convierte en un experto en Analytics).
Luego nuevamente la pregunta es ¿qué nos falta a los investigadores de operaciones para aplicar investigación operativa o analítica, o volvernos consultores de nuestras propias empresas? ¿tiempo? ¿mejor software? ¿actualización de conocimiento? ¿poder? ¿patrocinador?
Una parte importante que menciona INFORMS como apéndice es la de habilidades blandas para el profesional en analítica, algo que por primera vez observo en un documento y que busca una buena comunicación con los interesados que no tienen conocimientos en esos temas y que tienen como intención final tener una empatía y conocimiento del perfil del cliente/empleador, muy importante también para relaciones a largo plazo.
Pienso que esa es una de las opciones de las que carecemos los profesionales en I.O. pero dado que a veces la única opción es volver desde afuera (es decir irse afuera y volver con un grado o título de afuera y de ser posible con una tarjeta de alguna firma transnacional) y acudir directo a quien luego tendrá que ser el patrocinador (gerente, director, dueño).
Para lograr esta "experiencia" de afuera, hay opciones interesantes que podríamos explorar y que dejo a evaluación ya que no tengo mayor comentario que brindar más si el deseo de oír/leer alguno al respecto:
- Hacer una maestría en una universidad reconocida de Reino Unido, por ejemplo una maestría en Ciencias de la Administración y Métodos Analíticos de Mercadotecnia en la Universidad de Lancaster.
- Dedicarse a la investigación y hacer un doctorado en aras de una contribución futura a la sociedad. Y también si fuera el caso pensar en la Ingeniería de Sistemas tal y como se define (que excede al ámbito de la programación al cual estamos acostumbrados a verla) y también hacer un doctorado en dicha área ¿por qué no? En el MIT.
- Entrenarse al máximo y obtener la certificación en Analytics de INFORMS (para empezar).
Pero insisto, la idea para venderse mejor, es volver, con más galones ganados y de la mano de un gigante, la pregunta es, si bien gotea pero no chorrea (que es como dicen al que tiene un trabajo y "no debería dejarlo"), ¿estamos dispuestos a cerrar el caño por buen tiempo para luego cobrar los dividendos de nuestra inversión? ¿salir de la zona de confort?
