La llegada de las nuevas tecnologías es más que una realidad en la actualidad, alcanzando a ser parte fundamental de la vida diaria de las personas. Una de esas nuevas realidades es la simulación de procesos, un sistema que ayuda a comprender cómo puede funcionar una estrategia en la vida real, antes de llevarlo a cabo.

Décadas atrás, era una fantasía futurística (y para muchos, distópica) la idea de pensar en robots y autos voladores por todo el mundo. Sin embargo, en la actualidad no estamos tan lejos como mucha gente cree, ya que tenemos esas máquinas inteligentes como las computadoras que nos ayudan a entender muchas cosas de la realidad y a anticiparnos a situaciones que, previamente, eran imposibles de predecir.

En la actualidad, con la llegada de la Inteligencia Artificial estamos viviendo una época donde la tecnología evoluciona segundo a segundo y, para una empresa, es imperioso no quedarse fuera del avance tecnológico para seguir compitiendo en un mercado cada vez más complejo y segmentado.

Un ejemplo de esto, son las redes sociales. La masividad de este tipo de sitios ha permitido que se encuentren caminos más cercanos entre el producto y el consumidor. Desde anuncios específicos hasta alcanzar clientes en países donde antes era imposible, son algunas de las cosas que en la actualidad permiten a una empresa tener mayor crecimiento.

En ese sentido, se han desarrollado diferentes tipos de herramientas que se han transformado para ayudar a las empresas a tener un mayor crecimiento dentro de sus rubros. Una de estas son los modelos de desarrollo. Aquí se crean maquetas virtuales de procesos para evaluar inversiones, estrategias, comportamientos y la optimización de diseños.

Uno de estos modelos son los analíticos, que suelen ser los más eficientes en el desarrollo, pero son de difícil ejecución producto de la compleja representación matemática. En cambio, los de simulación permiten representar sistemas más complejos, con muchos componentes relacionados entre sí y procesos estocásticos, que cuentan con el tiempo como la principal variable.

De esta forma, se puede alcanzar la representación de un sistema a través de un modelo y una ejecución en el tiempo para analizar la evolución. Así, se pueden resolver problemas reales que aparecen en la vida real, de una forma eficiente y sin la pérdida de ninguna inversión poderosa.

Este tipo de modelos permiten facilitar la compresión de las dinámicas del sistema, encontrando soluciones de alto impacto, como también ayuda en la toma de decisiones dando certeza sobre los efectos que pueden tener con indicadores objetivos y cuantitativos-.

Asimismo, permite evaluar el impacto de estas alternativas de solución y facilita el estudio por escenarios, además de analizar y encontrar respuestas donde otro tipo de metodologías fallan.

A partir de la generación de este tipo de modelos, se buscarán soluciones mediante el desarrollo de algoritmos que constituyen procedimientos lógicos, deterministas o estocásticos, que derivan en propuestas de respuestas a la situación planteada.

Es decir, la optimización de modelos lo que hace es probar diferentes escenarios con un esquema planteado, por lo que permite encontrar restricciones establecidas, maximizando o minimizando una función objetiva. De esta manera, se intenta encontrar la mejor solución dentro de un conjunto de soluciones al problema planteado.

Entonces podemos decir que tenemos dos tipos de optimizaciones: por un lado, la continua, la cual permite que los valores de las variables pueden tomar cualquier valor real. En tanto, por otro, está la discreta, que abarca aquellos modelos donde se presenta al menos una variable de control que puente tomar valores discretos.

Por ejemplo, este tipo de servicio se puede aplicar para el diseño de la red logística, el ruteo de transportes, la automatización en la toma de decisiones, el reparto de las tareas dentro del equipo de trabajo, la planificación de proyectos o la programación de la producción.

En conclusión, este tipo de herramientas desarrolladas en los últimos años se han vuelto cada vez más específicas para los trabajos que requieren organización y reparto de tareas, permitiendo mejorar la producción y ser más eficientes en las tareas asignadas.

Los robots como en las películas todavía no han llegado, pero en cualquier momento serán casi tan imprescindibles como los humanos.