Integramos Inteligencia Artificial, Advanced Data Analytics, Optimización y Simulación en la toma de decisiones de tu Organización

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Análisis

observación de métodos de investigación operativa

Observación

aplicación de los métodos de investigación de operaciones

Aplicación

monitorizacion de procesos de investigacion operativa

Monitorización

Tras un análisis avanzado de los datos, establecemos, implantamos y monitorizamos propuestas que generan VALOR para tu Organización, optimizan la consecución de los objetivos y garantizan el desarrollo del Plan de Negocio.

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¿Cómo lo hacemos?

Advanced Data Analytics

Los datos constituyen un activo de la organización. Un análisis avanzado de los mismos revela nuevas oportunidades y añade valor si se orientan a la toma de decisiones óptimas. Sus algoritmos permiten dar respuesta a las preguntas:

¿Qué pasó?, ¿Por qué pasó?, ¿Qué va a pasar? y ¿Qué querríamos que pasara?.

En definitiva, permite obtener una gran ventaja competitiva.

consultoría en investigación operativa
asesoría de investigación operativa

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina cuyos procedimientos aspiran a imitar la inteligencia humana, más concretamente, emula la “capacidad de aprender de la experiencia”. Advanced Data Analytics, la potencia de cálculo de las computadoras actuales y el desempeño avanzado de los algoritmos propios de la IA, generan los procesos de Machine Learning y Aprendizaje Profundo, que permiten automatizar procesos, reducir errores humanos y optimizar la toma de decisiones entre otras capacidades.

Simulación y optimización

Se trata de disciplinas que se sustentan en modelos matemáticos e informáticos que se alimentan de datos. En ambos casos se requiere un conocimiento muy profundo de la organización.

Los modelos de optimización permiten determinar la decisión óptima en un contexto determinado, teniendo en cuenta un conjunto de restricciones y una vez establecido un criterio de optimalidad

La simulación matemática, en su caso, reproduce los procesos y el comportamiento de la realidad simulada. Esto permite, entre otras ventajas, estudiar las consecuencias de la implantación de nuevos protocolos y poder realizar un proceso de toma de decisión con una gran y detallada información sin que la organización se haya visto expuesta a ningún cambio.

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Simulación y optimización

Se trata de disciplinas que se sustentan en modelos matemáticos e informáticos que se alimentan de datos. En ambos casos se requiere un conocimiento muy profundo de la organización.

Los modelos de optimización permiten determinar la decisión óptima en un contexto determinado, teniendo en cuenta un conjunto de restricciones y una vez establecido un criterio de optimalidad

La simulación matemática, en su caso, reproduce los procesos y el comportamiento de la realidad simulada. Esto permite, entre otras ventajas, estudiar las consecuencias de la implantación de nuevos protocolos y poder realizar un proceso de toma de decisión con una gran y detallada información sin que la organización se haya visto expuesta a ningún cambio.

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina cuyos procedimientos aspiran a imitar la inteligencia humana, más concretamente, emula la “capacidad de aprender de la experiencia”. Advanced Data Analytics, la potencia de cálculo de las computadoras actuales y el desempeño avanzado de los algoritmos propios de la IA, generan los procesos de Machine Learning y Aprendizaje Profundo, que permiten automatizar procesos, reducir errores humanos y optimizar la toma de decisiones entre otras capacidades.

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    La generación de datos al ritmo en la que hoy la conocemos es un hecho reciente (de las últimas dos décadas aproximadamente), que cada vez adquiere mayor importancia, dado el carácter exponencial de su crecimiento.

    Y no solamente es relevante esta velocidad a la que se generan, y en consecuencia la gran cantidad de datos a los que se tiene acceso, sino que se presentan en formas tan diversas como la archiconocida tabla de datos estructurados así como en formatos no estructurados como imágenes, registro de sonido, vídeos, etc.

    En este contexto, los procedimientos de la estadística clásica para analizar datos han evolucionado a otros más potentes y avanzados, que se han reunido bajo diferentes nombres, según el contexto, dando lugar por ejemplo a la Minería de Datos y Bigdata entre otros. En general, el Análisis Avanzado de Datos reúne un conjunto de procedimientos capaces de procesar y transformar un conjunto de datos de cualquier naturaleza en información útil para la toma de decisiones, respondiendo, por ejemplo, a preguntas del tipo:

    • ¿Dónde estamos? Muestra la situación actual de la organización. Corresponde a un análisis descriptivo.
    • ¿Por qué estamos aquí? Determina el diagnóstico que ha llevado a la situación actual.
    • ¿Dónde estaremos? Anticipa la situación que alcanzaremos en un futuro. Se trata de un análisis predictivo.
    • ¿Dónde queremos estar? Decisiones basadas en datos que nos llevan al lugar en el que deseamos estar.

    La Inteligencia Artificial (IA) puede definirse como un conjunto de procedimientos que aspiran a imitar la capacidad humana para realizar tareas y resolver problemas complejos. En el contexto en el que nos encontramos, la característica más relevante de la IA es su capacidad de aprendizaje autónomo conforme adquiere experiencia en la tarea o problema que resuelve. De esta característica surgen conceptos como el Machine Learning o el Aprendizaje Profundo, que constituyen una parte importante de la IA.

    La ejecución de un Análisis Avanzado de Datos y la posterior aplicación de los algoritmos que conforman la IA permite a las organizaciones un empleo óptimo de recursos de toda índole. De esta forma, la IA consigue establecer la solución de problemas que al final del siglo pasado pasaban por irresolubles. El empleo de estos procedimientos puede focalizarse en algunos aspectos concretos de las organizaciones, como la adopción óptima de decisiones y la resolución de problemas.

    Su empleo es unánime en la actualidad y tiene un carácter transversal a todas las áreas de la organización. Su impacto es notable en todo tipo de organizaciones.

    Sin duda alguna, hoy en día, es la metodología con mayor capacidad de influencia en la sociedad en las próximas décadas.

    De una manera algo informal se puede establecer que optimización es la “Ciencia de lo mejor”. Se trata de una constante en el día a día de las organizaciones, que siempre tratan de conseguir el máximo beneficio, o emplear la menor cantidad de recursos, o emplear el menor tiempo posible, entre otros ejemplos. Como se puede comprobar, lo mejor o lo óptimo depende en gran medida del criterio de optimalidad que se establezca

    Te proponemos la mejor de las opciones posibles a la hora de tomar alguna decisión en el ámbito de la estrategia o la operativa de tu Organización. En el caso de emplear técnicas de Optimización propiamente dicho, nos referimos a la construcción de un modelo matemático de la realidad que se desea optimizar. Una vez establecido este modelo y mediante la aplicación de procedimientos también matemáticos, determinamos la opción más ventajosa para la realidad modelada.

    Si bien estos procedimientos datan de la segunda mitad del siglo pasado, están plenamente en vigor, ya que la potencia de las computadoras ha hecho posible que se puedan acometer problemas de mayor dimensión en tiempos muy razonables. Proporciona algoritmos de gran aplicabilidad al tratar de la mejora de la eficiencia de sistemas o procesos de toda índole.

    Los métodos de optimización se encuadran en una especialidad matemática denominada Investigación de Operaciones o Investigación Operativa.

    Durante la aplicación de procedimientos de Optimización, que requieren de la construcción de un modelo matemático de la realidad a optimizar, puede ocurrir que este modelo resulte demasiado complejo o que una vez construido no reúna los requisitos para la aplicación de un algoritmo de optimización, al requerir un tiempo inaceptable para alcanzar la solución óptima. Por lo tanto, en situaciones como la expuesta, nos encontramos ante la ineficacia de estos algoritmos de optimización.

    Aún así, no está todo perdido. Siempre podemos acudir al empleo de la Simulación. En este caso, y a diferencia de los procedimientos de optimización que precisa de la construcción de un modelo matemático de la realidad a optimizar, se precisa de un modelo informático de esta realidad. Es decir, un programa informático que, una vez implementado en una computadora, replique el funcionamiento de la realidad a optimizar.

    Entre las grandes ventajas de las técnicas de Simulación, se pueden mencionar:

    • Permite realizar pruebas en los sistemas o procesos, que de llevarse a cabo realmente podrían poner en peligro (incluso la destrucción) a la propia organización, o ser difíciles de realizar o suponer un alto coste.
    • Una vez construido el modelo informático, se pueden realizar múltiples pruebas, combinando de forma adecuada cambios en conjuntos diversos de elementos del proceso o sistema.
    • El tiempo que suele requerir estas pruebas es muy reducido, una vez construidos el modelo y el programa.
    • La Optimización y la Simulación gozan de un alto grado de complementariedad, ya que allí donde no llega la primera, la segunda puede proporcionar muy buenos resultados, tras la realización de un conjunto de réplicas de los procesos o sistemas a optimizar