En economía globales actuales, sucesos localizados pueden generar impactos de gran escala y repercusiones inmediatas en distintos puntos del mundo. En consecuencia, la operación de las organizaciones locales está expuesta a numerosas fuentes de incertidumbre que deben incorporarse a los modelos de operación y predicción para obtener resultados competitivos.

En el MII, nuestros estudiantes reciben una formación de vanguardia que les permite diseñar modelos matemáticos capaces de incorporar la incertidumbre, con el propósito de desarrollar sistemas más robustos y adaptables frente a potenciales escenarios adversos.

Cuando se trabaja con incertidumbre, una primera aproximación suele consistir en considerar un escenario típico y diseñar una política bajo esas condiciones. Sin embargo, este enfoque conlleva riesgos que deben ser cuidadosamente ponderados en la gestión. Trabajar sobre la base del caso promedio no necesariamente protege al sistema frente a escenarios extremos, posiblemente menos frecuentes, pero capaces de dañar severamente la operación y la calidad del servicio. Una alternativa es utilizar los datos disponibles para estimar la ocurrencia de distintos escenarios y diseñar una política que resguarde la operación frente a ellos.

Una vez construido un modelo que incorpore los distintos escenarios posibles, es fundamental implementar y desplegar cuidadosamente las decisiones que de él se derivan.
Para ello, un paso previo de vital importancia consiste en testear osimular computacionalmente los efectos que tendría la política diseñada. La capacidad computacional actual permite realizar, incluso en equipos de pequeño tamaño, esfuerzos computacionales que años atrás habrían sido impensables por su magnitud. Esto abre la posibilidad de que las organizaciones se anticipen a escenarios futuros, simulando y evaluando distintas soluciones para tomar las mejores decisiones posibles a partir del modelo de incertidumbre escogido. Este paso puede marcar la diferencia entre el éxito de una organización y su desaparición.

La formación que reciben nuestros estudiantes en el MII los prepara para enfrentar desafíos técnicos de esta envergadura. La optimización, el modelamiento estocástico y los algoritmos son herramientas clave para la gestión moderna de grandes operaciones, y su aplicación efectiva es lo que permite marcar diferencias en entornos cada vez más competitivos.

Este artículo fue publicado en El Mercurio el 09 de junio, 2026.