Optimizar el mundo real: qué piensa la primera egresada en Matemática Aplicada de la UNS

Guillermo D. Rueda

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Periodista. Círculo de Periodistas Deportivos de Bahía Blanca. Fue redactor de la revista Encestando (1985-2000). Desde 1987 trabaja en el diario La Nueva Provincia (hoy La Nueva.). Pasó por las secciones Deportes, La Región y La Ciudad, donde se desempeña actualmente. Está especializado en periodismo agropecuario desde 2001. Miembro de la Asociación Bonaerense de Periodistas Agropecuarios. Responsable de las páginas webs de la Asociación de Ganaderos (AGA) y de Abopa.

En un contexto coyuntural donde los datos y la eficiencia definen el éxito de las compañías industriales, por estos días surge una figura clave en el ámbito de la formación: el matemático aplicado. Así entonces, no es menor el logro inédito alcanzado por la Lic. Carla F. Cáceres, quien acaba de convertirse en la primera egresada de una carrera de la Universidad Nacional del Sur (UNS) que promete transformar la toma de decisiones desde la lógica y el análisis cuantitativo, donde se concluye que las matemáticas son mucho más que números en un pizarrón.

“De qué se trata la carrera? Se orienta a la resolución de problemas concretos del mundo real mediante herramientas matemáticas, estadísticas y computación”, comenta Cáceres, en diálogo con La Nueva.

“Lo que hacemos es adquirir una base sólida para modelar situaciones complejas y analizar información para mejorar la toma de decisiones”, añade.

“Por ejemplo, si una ciudad quiere organizar mejor la recolección de residuos o una empresa debe decidir cuánto producir y cómo distribuir sus productos, todo eso se analiza de manera estructurada con estas herramientas”, sostiene.

También que el objetivo es decidir basándose en un análisis cuantitativo por encima de la mera intuición.

Cáceres se recibió en este febrero. La UNS abrió la disciplina de manera formal en el año 2024.

“Venía cursando la licenciatura en Matemática Pura, pero me cambié en el medio y por eso quedé adelantada respecto de la primera camada, que todavía está en tercer año. Lo cierto es que, como se trata de una carrera nueva, todavía no es muy conocida”, admite.

Cáceres, de 22 años, nació en Punta Alta y reside en Bahía Blanca. Es hija de Elvis Cáceres y Verónica De Rito. Toda su educación se desarrolló en el Instituto José Manuel Estrada de la localidad vecina.

Egresó de la UNS el 19 de febrero del corriente año con un promedio de 9,80. A lo largo de su corta carrera en este área, acumula distinciones en diferentes ámbitos municipales, provinciales y nacionales, desde campeonatos hasta menciones de honor.

—¿De qué manera incide la IA en esta carrera?

—La IA es uno de nuestros campos de aplicación. La ciencia de datos está íntimamente ligada a la matemática y, junto con ella, la inteligencia artificial. Sin embargo, aún le falta mucho. Con los profesores hemos notado que, cuando le preguntás cosas de matemática a herramientas como ChatGPT, no siempre responde bien. Esa parte pensante y el trasfondo matemático complejo es lo más difícil de pulir para la tecnología.

—¿Qué área es de tu especialidad?

—Me siento muy cómoda en la optimización, que fue el foco de mi trabajo final. Ahí se trata de buscar la mejor decisión posible dentro de ciertas restricciones: producir más con menos, reducir costos o planificar a largo plazo sin agotar un recurso. Siento que es sumamente útil para diversas industrias.

—¿Cómo se traduce eso en ejemplos prácticos en un lugar como Bahía Blanca?

—Mi trabajo final lo apliqué a la industria forestal para planificar qué cortar, cuándo y cómo distribuirlo de forma eficiente y sostenible. Pero ese modelo es replicable a cualquier cadena de suministro, como la industria del plástico o del papel.

“Se trata de buscar la mejor decisión posible dentro de ciertas restricciones: producir más con menos, reducir costos o planificar a largo plazo sin agotar un recurso”, dijo Cáceres.

“En la ciudad se puede aplicar para optimizar las líneas de colectivo, los recorridos de los camiones de basura o la sincronización de los semáforos. Todo se puede mejorar mediante un modelo matemático”.

—¿Qué futuro observás para los egresados de Matemática Aplicada en la región?

—La universidad busca que los alumnos realicen pasantías en empresas para sus trabajos finales. Es fundamental generar ese vínculo entre el Departamento de Matemática y el sector privado o público. Mis profesores han hecho trabajos para la Municipalidad, por ejemplo; el matemático aplicado busca siempre ingresar de lleno en la industria.

—¿Cuáles son tus planes a partir de ahora?

—Mi intención es desempeñarme en la industria. Actualmente estoy aprovechando las oportunidades para dar difusión a la carrera y mostrar todo lo que podemos hacer. Mi próximo paso es ponerme en campaña para buscar un trabajo donde pueda aplicar estos conocimientos.

La relación entre la matemática aplicada y la IA

Existe una relación estrecha entre la matemática aplicada y la inteligencia artificial, ya que la IA se considera uno de los principales campos de aplicación de la carrera. Esta vinculación se da —principalmente— a través de la ciencia de datos, una disciplina íntimamente ligada a la matemática que permite analizar grandes volúmenes de información, detectar patrones y transformar esos datos en decisiones concretas.

Sin embargo, según explica Cáceres, existen matices importantes en esta relación. Veamos:

—Fundamento del desarrollo: se asume que quienes desarrollan este tipo de tecnologías poseen un trasfondo matemático sólido, ya que la estructura lógica de la IA depende de estos conocimientos.

—Limitaciones actuales: a pesar de su avance, la IA todavía tiene dificultades con la parte pensante y el rigor lógico. “A menudo, herramientas como ChatGPT no responden correctamente a consultas matemáticas complejas, lo que demuestra que el trasfondo matemático profundo es uno de los aspectos más difíciles de resolver”, comenta Cáceres.

—Análisis cuantitativo versus intuición: mientras la IA es una herramienta poderosa, la matemática aplicada busca que la toma de decisiones en el mundo real se base en un análisis cuantitativo estructurado en lugar de la mera intuición, utilizando para ello modelos matemáticos, estadísticos y computación. Es decir, se concluye que la matemática aplicada proporciona el marco teórico y las herramientas de análisis (como la optimización y la estadística) que permiten que la inteligencia artificial funcione y se aplique a resolver problemas complejos en diversas industrias.