Los algoritmos de búsqueda local adaptativa permiten equilibrar velocidad y calidad en entornos donde las decisiones no pueden esperar. Una solución flexible que transforma la toma de decisiones bajo presión.
El reto
En entornos donde los datos cambian constantemente y las decisiones deben adaptarse en tiempo real —como en planificación de rutas, asignación de recursos o diseño de operaciones— nos enfrentamos a un dilema estratégico: ¿apostamos por soluciones rápidas, pero posiblemente menos optimizadas, o priorizamos la calidad a costa del tiempo de ejecución?
En el ámbito académico, el foco suele estar en optimizar con precisión, con tiempo y capacidad de cómputo prácticamente ilimitados. En cambio, en el entorno empresarial, las decisiones deben tomarse bajo presión, con tiempos de respuesta acotado. Nos encontramos así ante una necesidad crítica: encontrar un punto de equilibrio entre la calidad de la solución y la viabilidad temporal de obtenerla, especialmente cuando el sistema debe adaptarse dinámicamente a datos de entrada variables y desconocidos hasta el momento de ejecución.
Solución tecnológica
Para dar respuesta a este reto, diseñamos una solución basada en algoritmos de búsqueda local adaptativa, incorporando una estrategia de exploración variable del espacio de soluciones. La clave residió en desarrollar una lógica flexible que, en función de los datos de entrada (tamaño de flota, flujo logístico, etc.), ajustar la ratio de exploración y por ende la intensidad de búsqueda.
Desde el punto de vista técnico, trabajamos con una arquitectura modular en Python, que integra heurísticas de optimización combinatoria y lógica de decisión basada en reglas de negocio. La solución permite modular el número de vecindarios, el tamaño de estos, e incluso el enfoque dependiendo de los parámetros operativos detectados en tiempo de ejecución.
Un punto diferenciador fue la implementación de un sistema de caché en las búsquedas locales, que evita recalcular configuraciones previamente evaluadas y acelera de manera notable la exploración del espacio de soluciones.
Además, se diseñaron mecanismos de control de calidad que permiten evaluar, antes de terminar la ejecución, si continuar explorando supondría una ganancia significativa o marginal. Esto nos permitió evitar tiempos de cómputo innecesarios, optimizando el uso de recursos.
El reto fue abordado por un equipo multidisciplinar formado por perfiles de optimización matemática, ingenieros de software y expertos en operaciones. La experiencia previa en entornos de decisión dinámicos y en la aplicación de metaheurísticas nos permitió enriquecer la solución con aprendizajes clave: no todas las ejecuciones merecen el mismo nivel de esfuerzo, y hay entornos donde es preferible “volar más alto” y cubrir más espacio, que “bajar en picado” en zonas muy acotadas.
El sistema se alinea perfectamente con el reto planteado: ofrecer respuestas de calidad, sin bloquear el flujo operativo, y con capacidad de adaptación según el contexto del problema.
Impacto
El impacto fue tangible desde el primer ciclo de ejecución: la solución permitió reducir entre un 40% y un 60% el tiempo medio de cómputo, reduciendo tan solo un 5% o incluso manteniendo la calidad global de las soluciones propuestas. Este enfoque ha sentado las bases para escalar la lógica a otros dominios donde la toma de decisiones bajo presión es crítica.
La tecnología no solo resolvió el reto, sino que permitió replantear las métricas de eficiencia operativa, introduciendo una nueva manera de balancear coste, calidad y agilidad.
Equipo
El proyecto contó con la participación de un equipo compuesto por:
- Tres Optimization Scientists (una doctora y dos doctorandas), responsables del diseño de los algoritmos, la implementación de las metaheurísticas y la validación técnica de los resultados.
- Un perfil de Project Manager técnico, que actuó como nexo entre necesidades de negocio y capacidades tecnológicas.
Esta combinación de perfiles permitió integrar rigor matemático y enfoque práctico en la toma de decisiones, dando lugar a una solución robusta, eficiente y con impacto directo en la operación.
