HomeLa programación matemática: la única Inteligencia Artificial que puede garantizar la optimización
Las tecnologías de Inteligencia Artificial, como el aprendizaje automático, la programación matemática y la heurística, son cada vez más utilizadas por empresas de distintos tamaños y sectores. Las aplicaciones son muy variadas: van desde la logística y la cadena de suministro (problemas como el diseño de rutas y redes), los servicios financieros (minimización de riesgos, detección de fraudes, análisis de créditos) hasta los procesos industriales (secuenciación, optimización de materias primas), por ejemplo.
Este aumento en el uso de dichas tecnologías puede estar relacionado con muchas razones, como los avances en el poder computacional de las máquinas, la recopilación y el uso intensivo de datos, y el hecho de que los responsables de la toma de decisiones se basen en sistemas de apoyo a la decisión (y no solo en sus sentimientos y experiencia). Esta transformación digital está obligando a las empresas a utilizar nuevas tecnologías y a evolucionar sus estructuras.
Sin embargo, la decisión sobre qué tecnología utilizar para abordar un asunto no es fácil. Cada una de ellas tiene sus ventajas e inconvenientes, ya que resolverán el problema de forma diferente, por lo que es importante utilizar la que mejor se adapte a la aplicación, observando aspectos como la agilidad para encontrar una solución, la adaptabilidad de la aplicación a los cambios en los datos y la interpretabilidad de los resultados, por ejemplo. Otro aspecto es la optimización de las soluciones propuestas.
Una solución aquí puede ser definida como la decisión propuesta por la tecnología. Una solución viable es una solución que satisface todas las restricciones existentes. Una solución óptima es una solución viable que se asegura que es la mejor: ninguna otra solución puede resultar en una decisión mejor. Sólo hay una tecnología de IA que puede garantizar el carácter óptimo de una solución en algunos casos: la programación matemática.
La programación matemática consiste en la creación de modelos matemáticos, que contienen un conjunto de variables y parámetros que se utilizarán en ecuaciones que definen las restricciones y la función objetivo que se maximizará o minimizará. La naturaleza de las variables y las ecuaciones determinará la clase del modelo, si es una programación entera o no lineal, por ejemplo. En función de las características del modelo (como la convexidad y fluidez de las funciones), es posible garantizar el carácter óptimo de las soluciones propuestas. Esto sucede porque los solucionadores - programas informáticos capaces de resolver tales modelos - son capaces de demostrar el carácter óptimo de la solución.
Por supuesto, no siempre es importante garantizar que la solución propuesta sea óptima. Por ejemplo, hay muchos casos en los que el problema es tan complejo que sólo es necesario encontrar una solución viable o "buena". Sin embargo, en algunas situaciones, la decisión es tan importante, o la diferencia entre una "buena" solución y una óptima es tan significativa (en términos financieros, por ejemplo), que es importante estar seguro de que la decisión que se toma es óptima.
Por lo tanto, a la hora de definir qué tecnología de IA utilizar, asegúrese de identificar claramente cuáles son los aspectos principales para su aplicación: si el carácter óptimo es importante, debe considerar la programación matemática como su principal opción.
Coautor: Emmanuel Marchal - Managing Partner en Cassotis Consulting