Pongámonos en la siguiente situación. Un día, una persona siente un dolor intenso en el costado derecho de su abdomen y tiene fiebre. Asustada, va a urgencias y luego de varios exámenes y revisiones le diagnostican apendicitis. La tienen que operar lo antes posible, para no tener complicaciones mayores, ya que su apéndice tiene una perforación. Sin embargo, hay otros pacientes con cirugías programadas y varios otros que necesitaron cirugías de urgencia ese mismo día. Además, todo esto ocurre el 25 de febrero del 2025, día en que hubo un apagón masivo en Chile y la clínica está con más demanda de lo habitual por derivaciones de otros centros y problemas con los generadores de emergencia. En consecuencia, tienen que derivar a la persona a la urgencia pediátrica porque no hay más camillas, se atrasa la cirugía un día y pasa la noche en el ala de maternidad.

Este caso, aunque extremo y poco probable, me pasó a mí. Como académica especialista en planificación y optimización bajo incertidumbre, estaba tranquila mientras veía cómo cada vez las operaciones era más caóticas, ya que establecimientos tan críticos como clínicas y hospitales están preparados para este tipo de situaciones. Existen protocolos claros en caso de alta demanda y reglas de prioridad para no poner en riesgo la vida de los pacientes. Este tipo de planes son cruciales en operaciones críticas que simplemente no pueden parar. Y hacer este tipo de protocolos suele ser poco costoso, ya que son reglas de priorización y flexibilización de recursos. Sin embargo, cada situación de emergencia es diferente y varias de estas reglas podrían quedar rápidamente obsoletas. Por otro lado, es prácticamente imposible tener un manual con todas las posibles situaciones caóticas.

Entonces, ¿qué alternativa nos queda? Lo ideal sería tener un sistema inteligente al que uno le pueda decir el estado actual de mis operaciones (por ejemplo, camas ocupadas, pacientes en espera, recursos disponibles, pronóstico de demanda, etc.) y que en base a esto me señale qué es lo que debería hacer en el corto plazo. Asumiendo que tenemos dicha herramienta, podríamos, por ejemplo, consultarla periódicamente actualizando mi estado actual para obtener direcciones claras respecto de qué se debiese hacer. De hecho, la podríamos ocupar día a día y no solo cuando sea una emergencia. La pregunta ahora es, ¿de dónde saco esta herramienta o software tan maravilloso que me simplifica la toma de decisiones?

El área de investigación operativa y optimización bajo incertidumbre ha diseñado un gran número de modelos matemáticos y herramientas computacionales que pueden resolver problemas como los que se han planteado anteriormente. El conocimiento y la tecnología están, el problema es que no están masificados y la transferencia tecnológica de lo académico a la industria requiere tiempo y de personas capacitadas. Afortunadamente, el Magíster en Ingeniería Industrial de la Universidad Católica (MII UC) tiene como labor capacitar a sus estudiantes para que puedan aplicar estas y muchas otras herramientas avanzadas a sus organizaciones. Como dice el refrán: “Dale un pez a un hombre y comerá un día; enséñale a pescar y comerá toda su vida”.

Este artículo fue publicado el día martes 21 de octubre, en El Mercurio.