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La Investigación Operativa (IO) aplica métodos analíticos y algoritmos avanzados para ayudar a tomar mejores decisiones, un enfoque singularmente poderoso para la toma de decisiones.

Utilizando técnicas como la modelización matemática y la optimización, la IO le lleva a tomar las mejores decisiones. El poder de los algoritmos de OR proviene de su capacidad para comparar rápidamente un número increíblemente grande de opciones factibles para encontrar soluciones que a menudo se pasan por alto por la mera intuición humana.

Combinando la lógica con el aprendizaje automático, podemos extraer datos para obtener información y hacer previsiones que alimenten nuestros algoritmos de optimización de la lógica.

La lógica aprovecha los datos para su uso más valioso: Los sofisticados algoritmos aprovechan la potencia informática actual para sugerir opciones optimizadas a los responsables de la toma de decisiones.

"Toda la lógica tradicional supone habitualmente que se emplean símbolos precisos. Por lo tanto, no es aplicable a esta vida terrestre, sino sólo a una existencia celestial imaginada." [Bertrand Russell]

Basándonos en el trabajo científico del fundador de nuestra empresa, H.J. Zimmermann, galardonado con el prestigioso premio IEEE Fuzzy Systems Pioneer Award, aplicamos la lógica difusa para resolver el reto fundamental de tomar decisiones correctas a partir de datos imprecisos o inciertos.

En la lógica bivalente tradicional, cualquier afirmación es verdadera o falsa, sin ninguna posibilidad intermedia. La lógica difusa, en cambio, permite valores intermedios, lo que la hace idónea para representar información lingüística y conocimiento experto. Las decisiones se toman de forma similar a la que utilizan los humanos.

Todo el mundo toma regularmente decisiones difusas, por ejemplo cuando aparca su coche. En lugar de medir el espacio de aparcamiento con exactitud, se hace una suposición aproximada sobre si el coche cabe en el hueco.

La lógica difusa nos permite trasladar al software nuestra capacidad humana de sacar conclusiones correctas a partir de información imprecisa.

Los datos son el combustible que impulsa la economía digital del siglo XXI. Al igual que el petróleo crudo, debe ser refinado para alimentar los motores de los algoritmos que pueden convertirlo en una ventaja competitiva.

El aprendizaje automático consiste en refinar los datos. Combina conceptos y técnicas de diferentes campos -como las matemáticas, la estadística y la informática- para buscar patrones estructurales en los datos con el fin de encontrar conexiones y conocimientos valiosos y hacer predicciones fiables.

El aprendizaje automático es un proceso que consta de varios pasos, desde la ingeniería de datos (armonización, transformación y enriquecimiento) y la selección de características, pasando por el entrenamiento y la evaluación de los modelos predictivos, hasta la ejecución final y la supervisión de los modelos en entornos difíciles en tiempo real.

La atención se centra siempre en la precisión del modelo, así como en la comprensibilidad, con una preferencia por los modelos que son comprensibles y producen resultados justificables.

La optimización ágil es una estrategia de gestión para hacer frente a la complejidad y la incertidumbre en la planificación y el control de los procesos empresariales. Al responder rápidamente a los cambios e interrupciones ad hoc en entornos empresariales complejos, ayuda a aumentar la eficiencia, la agilidad y la resistencia de una empresa.

Las estrategias de gestión más tradicionales, como el Lean Management, la planificación sofisticada o la improvisación ad hoc, son poco adecuadas para hacer frente a los retos del mundo VUCA actual: volatilidad, imprevisibilidad, complejidad, ambigüedad y una presión temporal cada vez mayor. Al proporcionar una asistencia informática inteligente, rápida e interactiva, la Optimización Ágil es la estrategia elegida para elevar la toma de decisiones en muchas operaciones empresariales dinámicas.