En muchos problemas relevantes las decisiones deben tomarse antes de conocer completamente el escenario futuro. Sin embargo, a diferencia de lo que asumen la mayoría de los modelos tradicionales, en la práctica los tomadores de decisión suelen tener la posibilidad de invertir en información adicional antes de actuar. La pregunta clave ya no es solo qué decisión tomar, sino qué y cuánta información obtener, cuándo hacerlo y a qué costo.
Imaginemos, por ejemplo, una decisión minera: antes de definir un plan de explotación, ¿conviene realizar sondajes adicionales para reducir la incertidumbre sobre la ley del mineral, aun cuando estos estudios son costosos? O bien, en el ámbito de la seguridad pública, ¿vale la pena invertir en diagnósticos territoriales avanzados, análisis de datos delictuales o programas piloto focalizados antes de escalar una estrategia de seguridad a nivel regional o nacional? En ambos casos, invertir en información puede mejorar las decisiones, pero también implica costos y retrasos que deben ser evaluados cuidadosamente.
El problema es que la mayoría de las herramientas actuales asumen que la incertidumbre es independiente de las decisiones y de la información que se puede obtener”, explica el Dr. Quezada. “Mi proyecto parte de una premisa distinta: ciertas decisiones permiten acceder a información que mejora nuestro conocimiento sobre eventos futuros inciertos, y modelar explícitamente este proceso permite diseñar decisiones más informadas, robustas y efectivas.
En ese contexto, el objetivo central es desarrollar nuevos marcos teóricos y herramientas computacionales que integren explícitamente la obtención de información dentro del proceso de toma de decisiones bajo incertidumbre. El proyecto se sitúa en el área de la ingeniería industrial y la investigación de operaciones, y se inserta en una línea de investigación emergente y altamente competitiva a nivel internacional, conocida como incertidumbre dependiente de decisiones. Esta línea busca superar las limitaciones de los enfoques clásicos, incorporando de manera rigurosa la interacción entre decisiones, información y riesgo.
A diferencia de enfoques puramente aplicados, el proyecto apunta a avanzar el estado del arte desde una perspectiva fundamental, desarrollando nuevos modelos matemáticos, estructuras conceptuales y algoritmos que permitan cuantificar el valor real de la información y diseñar decisiones más robustas frente a escenarios adversos. Estos avances no solo tienen impacto académico, sino que sientan las bases para aplicaciones futuras en sectores estratégicos como minería, energía, producción, logística y políticas públicas.
Resultados esperados
Entre los principales resultados esperados se encuentra el desarrollo de nuevos modelos y métodos computacionales capaces de responder preguntas clave que hoy no tienen una respuesta formal: ¿qué información es realmente relevante para una decisión?, ¿cuándo conviene obtenerla?, ¿cómo cambia una decisión óptima cuando se dispone de información parcial?, ¿cuál es el verdadero valor de reducir la incertidumbre?
El trabajo contempla la publicación de resultados en revistas científicas internacionales de alto impacto y la formación de capital humano avanzado, integrando activamente a estudiantes de pre y postgrado en investigación de frontera.
Desde una perspectiva institucional, el proyecto fortalece la investigación del Departamento de Ingeniería Industrial y de la Facultad de Ingeniería al consolidar una línea de trabajo moderna, teóricamente sólida y alineada con los principales desafíos científicos actuales en toma de decisiones bajo incertidumbre. Cuenta con la colaboración de académicos internacionales expertos en optimización y análisis del riesgo, reforzando las redes y la proyección internacional del Departamento.
Asimismo, el proyecto busca instaurar y fortalecer infraestructura de investigación orientada al desarrollo de herramientas computacionales avanzadas para la toma de decisiones, generando capacidades que podrán ser reutilizadas y extendidas en futuros proyectos académicos y de vinculación con el medio.
Un aspecto distintivo es que no solo busca mejores decisiones en promedio, sino decisiones más robustas y responsables frente al riesgo”, señala el Dr. Quezada. “Esto es especialmente relevante cuando las decisiones tienen consecuencias económicas, sociales o de alto impacto público”, sostiene.
Para la Vicedecana de I+D y Postgrado de la Facultad, Dra. Andrea Mahn, este logro no solo consolida el liderazgo de la FING en investigación, “sino que además supera los resultados del año anterior, cuando la Facultad adjudicó 8 proyectos en esta misma convocatoria”. Destaca que cerca del 30% de las adjudicaciones de la FING corresponde a mujeres, cifra muy superior a su representación actual en la planta académica de la Facultad (13%), evidenciando avances concretos en equidad de género y excelencia académica.