Cómo identificar problemas de optimización en su empresa

El siguiente texto es una contribución adaptada de Factible, un boletín de investigación de operaciones escrito por Borja Menéndez.

Los problemas de optimización están en todas partes, en todas las industrias, en todos los niveles de gestión y en todos los procesos de toma de decisiones empresariales.

¿Uno de los mayores desafíos? Estos problemas crecen exponencialmente.

Al principio, introduces unas manos adicionales para ayudar. Pero en el momento en que el problema crece solo un poco, de repente necesitas muchas más personas para mantener el ritmo.

Eso no es sostenible. Y por eso es tan importante detectar estos problemas temprano, antes de que se descontrolen. Captúralos a tiempo, y tu negocio se mantendrá en buen camino, haciendo lo que mejor hace.

Así que hoy, nos estamos adentrando en:

• Lo que realmente significa el crecimiento exponencial

• Cómo reconocer problemas de optimización

• Y qué pasos puede tomar una empresa para adelantarse a ellos

¿Listo? Vamos a ello.

📈 Espera lo inesperado: crecimiento exponencial en problemas de optimización

Un problema de optimización con 2,700 decisiones que pueden ser solo una de dos opciones, como “encendido” o “apagado”, podría sonar fácil al principio.

Podría ser algo tan común como asignar tareas a personas, nada demasiado salvaje, especialmente si esas tareas siguen una secuencia y no están por todas partes.

Aún algo como asignar 20 tareas a solo 10 empleados ya te da más variables booleanas que eso.

Pero aquí está el truco: no puedes simplemente listar todas las posibles soluciones.
Incluso si tuvieras una computadora haciendo 1 billón de operaciones por segundo, aún tomaría 10³³ años para procesarlas todas 💥

Por eso nunca debes subestimar el poder del crecimiento exponencial.

Cada variable booleana tiene dos valores posibles: verdadero o falso.
Con 2,700 de ellas, el número de combinaciones es 2 × 2 × 2... (2,700 veces) = 2²⁷⁰⁰.

Y 2²⁷⁰⁰ no es broma: es más que 10⁸⁰⁰, un número tan masivo que supera el número estimado de átomos en el universo.

Así que sí, listar cada posible solución, no va a pasar.

La potencia computacional que necesitarías superaría a todo lo que tenemos en la Tierra — combinado.

Ahora, si usas los algoritmos y modelos matemáticos correctos, puedes resolver problemas como este en solo segundos.

Pero (y aquí está la parte importante): construir esos algoritmos lleva tiempo.

Así que mientras esperas… ¿qué sucede?
¿Pierdes dinero? ¿Lanzas más personas al problema? ¿Simplemente esperas que mejore?

Estoy dispuesto a apostar que es más inteligente detectar estos problemas temprano, antes de que silenciosamente comiencen a hundir tus ingresos.

🔍 Cómo identificar problemas de optimización

Primero lo primero: no necesitas necesariamente salir a cazar “problemas de optimización” directamente.

Lo que estás buscando son ineficiencias, cuellos de botella y áreas de toma de decisiones desordenadas, los tipos de problemas que ralentizan las cosas o cuestan más de lo que deberían.
En otras palabras, estás identificando lugares donde decisiones complejas necesitan hacerse mejor y más rápido.

Una vez que hayas hecho eso, estarás en una posición mucho mejor para decidir si Investigación de Operaciones (IO) es la herramienta adecuada para resolver el problema.
IO es solo eso, una herramienta. Una poderosa, por supuesto, pero no la uses solo porque existe. Úsala cuando realmente ayude.

Dicho esto, aquí tienes una forma práctica de comenzar a reconocer oportunidades de IO en tu empresa:

1. Busca cuellos de botella, ineficiencias o altos costos

Comienza escaneando procesos o sistemas que regularmente se atoran o ralentizan las cosas.
Estos cuellos de botella pueden ser:

• Físicos – líneas de producción lentas, retrasos en el transporte, congestión en redes, etc.

• Procedimentales – ciclos de toma de decisiones largos, mala coordinación, asignación de tareas ineficiente.

También mantén un ojo en lugares donde los costos son demasiado altos, ya sea por mala planificación o falta de visibilidad. Esto incluye:

• Costos directos como exceso de inventario, logística ineficiente o máquinas inactivas.

• Costos indirectos como clientes insatisfechos debido a retrasos, errores o mal servicio.

Básicamente, si ves largos tiempos de espera, recursos subutilizados, equipos sobrecargados o desperdicio, esa es tu señal.
Es probablemente un signo de que la optimización — y tal vez la IO — puede hacer una gran diferencia.

2. Busca entornos de toma de decisiones complejas

Pon atención a situaciones donde las decisiones no son sencillas, donde múltiples variables, restricciones y partes interesadas están en juego.
Estos entornos son ideales para herramientas avanzadas de apoyo a la decisión como la Investigación de Operaciones.

Aquí tienes algunos ejemplos clásicos de decisiones complejas con las que la IO puede ayudar:

• Asignación de recursos limitados — como presupuesto, personal, equipos o materias primas

• Maximización o minimización de métricas clave — como costo, ganancias, tiempo o producción

• Encontrar las mejores combinaciones o configuraciones — ya sea de assortments de productos, mezclas de activos o estrategias de precios

• Ruteo y programación — planificación de rutas de vehículos, secuencias de entrega o cronogramas de producción

• Equilibrando compensaciones — como mejorar niveles de servicio sin disparar tus costos o crear ineficiencias

Si una decisión se siente desordenada, de alto riesgo o que consume mucho tiempo, hay una buena posibilidad de que pueda ser optimizada.

3. Considera la escalabilidad y el impacto

Busca áreas donde pequeñas mejoras pueden escalar mucho, donde incluso ligeras ganancias podrían hacer una diferencia notable para el negocio o tus clientes.

Toma la planificación de tareas, por ejemplo.
Al principio, podrías pensar: “Solo traigamos más personas para ayudar.” Pero a medida que aumenta el número de tareas, el problema se vuelve tan complejo que lanzar más manos no ayuda. No obtienes mejores soluciones y ciertamente no las obtienes más rápido.

Ahí es donde la Investigación de Operaciones realmente brilla: en escenarios donde automatizar incluso parte del proceso puede llevar a grandes ganancias de eficiencia o importantes aumentos en la satisfacción del cliente.

Y cuando hablamos de satisfacción del cliente, nos referimos a todo, desde tiempos de entrega más rápidos hasta mejores experiencias de servicio y mayor calidad de producto, todos los cuales pueden ser optimizados con los modelos y herramientas correctas.

👣 Próximos pasos que puedes tomar

De acuerdo, entonces, ¿cómo realmente haces todo esto? Hay algunas formas sólidas de comenzar y algunas cosas clave para tener en cuenta:

1. Comienza con tus procesos

Personalmente, me gusta comenzar con procesos. Es una inmersión profunda idealmente hecha en todos los departamentos, pero no necesitas abordar todo de una vez. Escoge una área y trabaja a través del resto más tarde.

Comienza preguntando: ¿qué decisiones tienen el mayor impacto en nuestros resultados?

Inicia con conversaciones profundas con miembros experimentados del equipo, especialmente aquellos que conocen los entresijos de cómo realmente funcionan las cosas y también entienden el contexto empresarial más amplio.

Algunas excelentes preguntas iniciales:

• “¿Dónde ves claras oportunidades de mejora?”

• “¿Cuáles son tus mayores cuellos de botella en el día a día?”

A partir de ahí, comenzarán a surgir ejemplos concretos, como:

• En producción: tal vez estás lidiando con retrasos porque las máquinas no se utilizan de manera eficiente.

• En almacenamiento: tal vez los altos costos de selección son causados por empleados que caminan demasiado para recuperar artículos.

Estos son exactamente los tipos de puntos de dolor que pueden ser mapeados, modelados y optimizados.

2. Recopila datos y define el problema

Comienza averiguando qué datos operativos ya tienes y qué aún necesitas recopilar.
Pensa en cosas como demanda, capacidad, costos, tiempos de viaje, niveles de servicio… lo que sea relevante para el funcionamiento de tu negocio.

Si no puedes medir los factores que importan, es difícil optimizarlos, así que obtener los datos correctos es clave.

A continuación, define cómo se ve el éxito.
¿Cuáles son las métricas o metas que intentas mejorar?
Eso podría significar:

• Reducir costos

• Aumentar producción

• Mejorar el servicio al cliente

• Aumentar la eficiencia

• O encontrar el equilibrio correcto entre prioridades en conflicto

Y finalmente, sé claro sobre tus restricciones.
Enumera las limitaciones del mundo real dentro de las que necesitas trabajar: cosas como:

• Presupuestos

• Capacidad de las máquinas o del personal

• Leyes laborales o reglas sindicales

• Limites geográficos o de cobertura de servicios

Estas restricciones son lo que delimitan los bordes de tu problema de optimización, definen lo que es posible y lo que no.

3. Obtén una perspectiva externa

Mientras indagas en tus procesos internos, no olvides mirar hacia afuera también.
Accede a experiencia externa, ya sea a través de consultores, investigaciones académicas o estudios de caso de la industria.

Las firmas de consultoría pueden darte una visión de mejores prácticas y tendencias emergentes, mientras que la literatura académica o de la industria puede mostrarte cómo otros están resolviendo problemas similares de maneras creativas.

Una vez que hayas recopilado todas esas ideas, tanto internas como externas, es hora de definir claramente los problemas de decisión centrales.
¿Qué desafíos podrían afrontarse realmente usando optimización, simulación u otras técnicas de IO?

A partir de ahí, evalúa:

• Qué tipo de impacto podría tener cada oportunidad

• Los costos y esfuerzos involucrados

• Los datos que necesitarías

• Y qué tan factible es avanzar

Enfócate primero en los casos de uso de mayor valor, aquellos con más potencial y el camino más claro hacia la implementación.

Al final, lo que más importa es tener una profunda comprensión de tus operaciones, objetivos, limitaciones y datos, para que puedas traducir todo eso en un problema de optimización bien estructurado y solucionable.

🏁 Resumiendo

Esto es lo que cubrimos hoy:

• Detectar problemas de optimización temprano es clave, especialmente porque tienden a crecer exponencialmente.

• Hay al menos tres formas sólidas de detectar estos problemas en tu negocio.

• Y hay pasos claros que puedes seguir para comenzar a abordarlos de frente.

Cuando esos desafíos de decisión complejos aparecen, la Investigación de Operaciones es tu aliada, lista para ayudarte a encontrar soluciones más inteligentes, rápidas y eficientes.

Entonces, ¿qué hay de ti?
¿Te has encontrado con problemas como estos en tu empresa?
¿Cómo los abordaste?