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(Ah?)

sábado, febrero 09, 2008

Respuestas para Alfredo

Primero que todo, Alfredo, gracias por tomar la confianza de escribirme, me gusta ayudar (es una de las principales razones por las cuales escribo el blog... porque yo quisiera haber podido leer algo como esto cuando me iniciaba en el área). Como tus preguntas no son de las que uno quisiera responder con monosílabos, te respondo en un post.

Sabes? No se necesita ser una lumbrera para meterse en esto. Sólo se necesita hacer lo que estás haciendo: dedicarle... y algo que te ayudará a hacerlo, es tener gusto por esto. Al poco tiempo tendrás que explicarle a los demás que tu no eres una lumbrera (si ellos hubiesen pasado el mismo tiempo que tu, dedicándole a esto, no les parecería tan genial lo que tu puedes hacer con estas herramientas). Yo tampoco soy una lumbrera, by the way... jeje.

En cuanto a tus preguntas a mi "como analista de operaciones", tengo que decirte varias cosas:
No he tenido trabajo en la empresa privada como "analista de operaciones". Y con esto me refiero a que no he tenido un trabajo en el que haya podido utilizar la investigación de operaciones (hasta ahora).
  1. El trabajo de una persona que tiene experticia en investigación de operaciones puede ser (en el mundo empresarial/industrial) uno de planificación, por ejemplo, o el de consultor. El resto de los trabajos que he podido ver, puede que requieran puntualmente el uso de investigación de operaciones, pero una vez encontrado el modelo, e implementado, correrlo periódicamente no es un trabajo interesante para una persona con el perfil de IO.
  2. En el mundo académico, es obvio que el trabajo para una persona del área de IO es dar clases, y buscar ampliar los horizontes de la IO mediante la investigación, que además te pone en contacto con lo que otros locos están haciendo respecto a eso en otras partes del mundo.
  3. Recientemente un Gran Amigo de la infancia me propuso trabajar juntos como consultores. Mi actividad cotidiana en ese aspecto estaría formada por actividades de este tipo:
    • reunirme con el cliente para entender su problema
    • definir un modelo (esto es un proceso que es arte y ciencia)
    • definir cómo voy a recoger los datos que necesito y negociar con el cliente cómo vamos a recogerlos.
    • definir qué infraestructura informática necesito para resolver el modelo y negociarlo con el cliente.
    • intentar explicar al cliente en forma sencilla qué es lo que estoy haciendo.
    • fumarme una lumpia para resolver el modelo que planteé.
    • ver los resultados, y traducir eso en algo que pueda digerir el cliente.
    • antes que todo, demostrar al cliente qué beneficios le puede traer contratarte para que apliques IO
    • Eh... creo que esa es una lista que podría darte una idea de la no-cotidianidad del asunto.
  4. En cuanto a que si la IO es tan tomada en serio en Venezuela como lo podría ser en EEUU, te puedo decir, sin que me quede nada por dentro, que la respuesta es: NO. Lo más frecuente es que las respuestas en Venezuela las de alguien con experiencia (al menos aparente) o el viento que pegue en el dedo luego de ser correctamente ensalibado (yuck!). Esto no siempre es criticable, puesto que los "sistemas" que uno analiza en países como el nuestro no siempre son del todo estables, predecibles y bonitos, sino que la alta sensibilidad a miles de variables ... todas en comportamiento caótico... hacen que estas técnicas ameriten una gran inversión, o tengan poca probabilidad de ser efectivas. Eso no significa que haya puestos en las empresas del área de petróleo, comunicaciones, construcción, e industrias manufactureras y de producción "contínua" que denigren de estas técnicas. Simplemente que son pocos los sitios donde lo hacen. Tengo entendido que en "la anterior PDVSA" (dejémoslo así para no entrar en el tema político) había un departamento de gente de IO dedicada específicamente a mejorar los procesos e la empresa mediante estas técnicas. Hay empresas consultoras que valoran MUCHO que una persona tenga formación en IO, aunque no lo usen nunca en el puesto que le van a dar, tan sólo por "el tipo de pensamiento" que tenemos. Con esto termino en lo referente a las posibilidades de trabajo.
La pregunta sobre la "buena paga", no puedo respondértela con propiedad, porque tengo noticias de personas a las que les pagan bien poco, y otras que ganan una millonada. Los sueldos en PDVSA no estaban para nada mal, en "épocas anteriores", por ejemplo. Ahora, consultoras hay de muchas clases, unas que pagan mucho y luego, al finalizar un contrato te botan. Otras te pagan mucho menos, pero no te echan a la calle. Creo que lo importante es saber venderte.

No hay una "moda" como la que hay por la gente que tiene academia SAP, por ejemplo, que siempre son bien pagados, si es lo que querías saber. Espero esto te responda un poco tus inquietudes.

Me preguntas ¿Hacia donde se dirige la IO?... y me pones en problemas. La IO es un campo MUY amplio. No sólo en cuanto al tipo de técnicas que hay, sino a las aplicaciones, y al enfoque que tienen las personas. Por ejemplo, hay gente que se ocupa de la Programación Lineal, desde un punto de vista estrictamente matemático, generando nuevas aproximaciones a la resolución del problema. Otros se paran desde el punto de vista computacional, viendo como resuelven los obstáculos que pueden presentarse al sacar las cuentas con una computadora. Y hay otros, como yo, que nos ocupamos de usar el ingenio en resolver problemas nuevos con técnicas viejas, mediante innovación en la formulación. Aunque pensaba que esa era la última de mi enumeración, creo que también hay gente que se ocupa de mezclar las técnicas de IO con otras técnicas: estadística, lógica difusa, redes neurales, etc.

Cada uno de estos miembros de esta fauna de la IO, a su vez, tienen campos muy específicos en los que investigan, y todos los meses puedes ver en las revistas arbitradas que hay en el mundo, publicaciones de cosas nuevas. La pregunta, Alfredo, para respondértela más certeramente, tendrías que hacérmela restringida a un tipo de fauna de IO, y además restringida a un tipo de problema... vale? y disculpa esa!

Creo que es obvio que mi opinión es que hay MUCHO campo para investigar. No en vano hay revistas arbitradas dedicadas exclusivamente al área de IO.

Sin embargo quiero dejar en claro algo: los temas en los que se inicia el estudio de la IO son la Programación Lineal, la Teoría de Colas, el Pert-CPM, los modelos de Optmización en Redes, la Simulación de Eventos Discretos y la Programación Lineal Entera... eso es cierto...
Pero esos temas son las herramientas básicas.

Ahora, el Data-Mining, por ejemplo, no es en si mismo un tema típico de IO. Los modelos de IO que se han aplicado para hacer Data-Mining son eso mismo: algoritmos de un área, utilizados para resolver un problema de otra área (lo cual nos lleva a ver que las áreas están entrelazadas).

Por ejemplo, un problema de SVM (Support Vector Machine) ciertamente es un modelo de Programación Matemática (y por ende IO), pero no todo modelo de IO puede ser aplicado para el reconocimiento de patrones. Normalmente los modelos de Programación Matemática usualmente dan un resultado válido estrictamente para los parámetros que se utilizan al momento de resovlerlo,... y puedes mantener "la solución" sólo si cambian esos parámetros dentro de los rangos que de da el análisis de sensibilidad. Una vez cambian demasiado los parámetros, la solución es otra. Por lo tanto, en principio, no son buenos para "generalizar". En particular los modelos como el SVM y los utilizados en Métodos Multi-Superficie están construídos con la intención de obtener una buena capacidad de generalización, y los parámetros que reciben al formularlos, SON los elementos sobre los cuales se va a generalizar. Sólo por ello sirven para "simular" aprendizaje. ¡Así que OJO con eso Alfredo! Lo que si puedo permitirme decirte es que esto demuestra que la IO no tiene por qué restringirse a los temas y problemas clásicos.

La imaginación es el límite... dice el cliché por ahí... jeje... aunque yo también diría que ese límite a veces se hace más pequeño debido a las restricciones en capacidad de cómputo que tendremos siempre, obligándonos a simplificar nuestros modelos para poder tener una respuesta en un tiempo razonable.

¡Espero te sientas respondido!

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