Los pasados 12 y 13 de febrero celebramos el primer encuentro del Baobab AI Hub. Esta iniciativa formaliza una red de colaboración estable entre Baobab y un grupo de catedráticos de referencia en optimización, investigación operativa y analítica avanzada.

El Hub no nace como un foro teórico, sino como una estructura estratégica para fortalecer la conexión entre la investigación de alto nivel y los retos operativos complejos que resolvemos en la empresa..

Un consejo de expertos para retos de alta complejidad

En esta primera edición, el Hub ha quedado constituido por:

• Dr. Macario Polo Usaola (Universidad de Castilla-La Mancha)
• Dra. Amaia Lusa García (Universitat Politècnica de Catalunya)
• Dr. Joaquín Ordieres-Meré (Universidad Politécnica de Madrid)
• Dr. Carlos Andrés Romano (Universitat Politècnica de Valencia)
• Dr. José Manuel Galán Ordax (Universidad de Burgos)
• Dr. Ángel A. Juan (Universitat Politècnica de Valencia)

Junto a los socios de baobab, los profesores Miguel Ortega-Mier y Álvaro García.

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Descubre el ecosistema de innovación en la web de Baobab AI Hub

12 de febrero: El contraste con la realidad operativa

La primera jornada se centró en sesiones de trabajo sobre casos de uso reales gestionados por el equipo técnico de baobab. No se habló de teoría abstracta, sino de problemas de planificación avanzada, optimización combinatoria y diseño de sistemas de decisión en entornos de producción.

El debate técnico se enfocó en tres ejes críticos:

• Formulación de modelos: Cómo estructurar problemas reales con múltiples restricciones operativas sin perder la manejabilidad.
• Hibridación: La integración de optimización matemática, simulación y machine learning para capturar la incertidumbre del mundo real.
• Escalabilidad: Cómo asegurar que estos modelos, desarrollados en un entorno controlado, mantengan su rendimiento al desplegarse en arquitecturas de producción industrial.

13 de febrero: Fronteras de la Decision AI

La segunda jornada se dedicó a analizar las tendencias que marcarán el futuro de la analítica prescriptiva. Los ponentes abordaron temas fundamentales para la evolución de nuestras soluciones:

• La generación estandarizada de modelos de optimización para reducir tiempos de implementación.
• El uso de metaheurísticas avanzadas para problemas de gran escala.
• La modelización de sistemas industriales complejos mediante enfoques basados en redes y agentes.

Una colaboración con recorrido

El Baobab AI Hub convierte relaciones históricas de transferencia tecnológica en un marco de colaboración estable. Para Baobab, esto supone un salto cualitativo en nuestra capacidad de respuesta: nos permite contrastar enfoques con profundidad académica y asegurar que nuestros desarrollos evolucionan en diálogo directo con las líneas de investigación más punteras de las universidades españolas.