Por Álvaro García – PhD. Socio fundador de baobab soluciones

La investigación operativa, como tantas otras disciplinas, prosperó por una razón tan poco constructiva como la guerra.

Álvaro García PhD.

Durante la escalada prebélica de los años 30, Alemania incrementó la potencia de su fuerza aérea con el fin de dominar el espacio aéreo europeo. Frente a ello, Gran Bretaña estaba en una posición de desventaja, ya que las islas más lejanas de la costa estaban a tan solo a 70 millas, 17 minutos de vuelo para los bombarderos alemanes, lo cual implicaba un muy corto tiempo de reacción en caso de ataque alemán.

En 1934, el gobierno británico creó un comité para analizar los avances científicos y tecnológicos que pudieran ser de utilidad para reforzar los métodos de defensa frente a ataques aéreos. En un alarde de pensamiento creativo valoraron lo idóneo de algún tipo de rayo mortal (‘death ray’) que incapacitara al piloto o desactivara la capacidad de ataque del bombardero. Con todo, esto les llevó a otro problema: para poder activar ese rayo era necesario identificar dónde estaba el objetivo hacia el que dirigir el rayo.

Como resultado del trabajo para dar solución a este problema, en 1936 un equipo experimental en Suffolk ofrecía resultados prometedores y ya en 1938 Inglaterra disponía de varios radares a lo largo de la costa. Sin embargo su eficacia era insuficiente debido a la dificultad para integrar la información proporcionada por las estaciones, muchas veces conflictiva.

Ese mismo año se creó un grupo para investigar cómo mejorar el sistema, dirigiendo la investigación a las operaciones (por oposición a los aspectos técnicos). “Investigación Operativa” (‘Operations Research’) fue el término que se acuñó para referirse a esta nueva rama de ciencia aplicada, vital para la batalla de Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial.

En particular, los equipos británicos fueron capaces de decidir mejor la  localización de las antenas de los radares, de explotar la información recibida de los mismos y de diseñar estrategias para el control y la defensa frente a los ataques de bombarderos alemanes (esto es, cómo desplegar a los aviones de caza durante un ataque para que la defensa fuera lo más eficaz posible).

Fue un primer paso que puso de manifiesto cómo haciendo un mejor uso de la información, se podía gobernar de forma óptima un sistema.

Gran Bretaña no fue la única en el desarrollo de esta nueva área de conocimiento. En 1946, George Dantzig era un asesor matemático de la US Air Force Comptroller en el Pentágono. Dantzig acababa de doctorarse en Matemáticas en la Universidad de California en Berkeley y estaba buscando un hueco en la academia. Para retenerlo, desde el Pentágono le plantearon un reto: automatizar la generación del proceso de planificación (a time-staged deployment, training and logistical supply program). Inspirado por Vasily Leontief, que obtendría el Premio Nobel de Economía en 1973, formula un problema en términos de Programación Lineal tal y como la conocemos hoy. Con ella aparece el concepto de función objetivo en lugar de ‘ground rules’. Era un modelo elegante pero tenía un problema no menor: ¿cómo se resuelve? Frente la inexistencia de técnicas para resolver el problema, Dantzig idea el algoritmo del Simplex.

Con Dantzig nace el término de Programación Matemática (Mathematical Programming). Este término no está relacionado etimológicamente con programar o con computación. El término surge porque en el contexto militar un programa es un conjunto de planes, o ‘schedules of training, logistical supply chain and deployment’. El término Programación Lineal es anterior a los ordenadores. El nombre original era Programming in a Linear Structure y, más adelante, se acortó a Linear Programming. Más adelante se adoptó Mathematical Programming (1949) para evitar el carácter restrictivo.

Durante la Segunda Guerra Mundial hubo otros problemas cuyo análisis se abordó desde esta nueva perspectiva. Por ejemplo, dados unos objetivos, cada uno con un valor, un nivel de vulnerabilidad, sus propiedades físicas, y su distribución geográfica, junto con la precisión de las armas requeridas para cada misión, se decidía cómo repartir el esfuerzo entre los diferentes objetivos para maximizar el resultado del ataque.

Desde el fin del periodo bélico, como con el resto de conocimiento generado en otras disciplinas, la investigación operativa se aplicó al ámbito civil en un conjunto muy amplio de aplicaciones: localización de instalaciones, planes de transporte, elaboración de rutas de vehículos, planificación de la producción o elaboración de turnos de personal.

En contraposición a su origen bélico, la Investigación Operativa se ha puesto también al servicio de la sociedad en problemas como la localización óptima de ambulancias para obtener menores tiempos de respuesta frente a incidentes, la planificación de operaciones en quirófanos para ofrecer la mejor atención a los pacientes, optimización de las rutas de recogida de muestras de sangre o mejorar los tiempos de los análisis de muestras de citologías para poder ofrecer diagnóstico más precoz a los pacientes y, en definitiva, salvar más vidas (1).

(1) En los años 90 Laporte propuso un heurístico para resolver un partitioning problem seguido de un problema del viajante para realizar el análisis de muestras de forma más rápida)