La investigación operativa es una disciplina científica que se centra en modelar, analizar y optimizar los procesos de toma de decisiones en sistemas complejos. Utiliza métodos matemáticos, estadísticos y algorítmicos rigurosos para resolver problemas de asignación de recursos, planificación, gestión de riesgos o logística. A diferencia de la inteligencia artificial, que suele utilizar aprendizaje automático y datos no estructurados, la investigación operativa se basa en modelos matemáticos formales y soluciones deterministas y explícitas. Esto permite obtener soluciones óptimas o casi óptimas, con alta explicabilidad y robustez.
Casos de uso y ejemplos
La investigación operativa se utiliza ampliamente en la industria, logística, transporte, finanzas, salud y gestión de cadenas de suministro. Por ejemplo, optimiza rutas de reparto, gestión de inventarios, planificación de horarios o asignación de personal. En la aviación, ayuda a minimizar costes de combustible y mejorar la eficiencia operativa. En sanidad, organiza quirófanos y asigna recursos hospitalarios.
Principales herramientas software, librerías, frameworks
Las principales herramientas de investigación operativa incluyen solucionadores de optimización como CPLEX, Gurobi y el open source CBC. Bibliotecas como PuLP (Python), OR-Tools (Google) y SciPy (para optimización numérica) son de uso común. Para modelado, AMPL, Pyomo o JuMP (Julia) ofrecen potentes entornos para describir y resolver problemas complejos.
Desarrollos recientes, evoluciones y tendencias
Las tendencias actuales incluyen la integración de investigación operativa con inteligencia artificial, especialmente para problemas dinámicos o inciertos. El aprendizaje automático se usa cada vez más para refinar modelos de optimización o acelerar la resolución. Herramientas open source ganan terreno y el cloud computing permite abordar problemas de gran escala. También se enfatiza la interpretabilidad y robustez de las soluciones para cumplir requisitos regulatorios e industriales.