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Durante la década de 1930, el ejército británico llamó a científicos de varias áreas para mejorar la defensa contra bombardeos. A ese trabajo se le dio el nombre de “Investigación de Operaciones” porque investigaban operaciones militares como un todo, buscando usar mejor los recursos y proteger al país de manera más eficiente.
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En plena Segunda Guerra Mundial, Estados Unidos formó su primer equipo oficial de Investigación de Operaciones en el Naval Ordnance Laboratory. Allí se dedicaron a mejorar tácticas de guerra, como el despliegue de minas navales, y su éxito ayudó a extender el uso de estas técnicas a otras ramas militares.
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El matemático estadounidense George B. Dantzig presentó el método símplex para resolver problemas de programación lineal. Con este procedimiento se pudo calcular de forma más rápida cómo asignar recursos de la mejor manera, y se convirtió en la primera técnica matemática ampliamente aceptada en Investigación de Operaciones.
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Tras la creación de las primeras computadoras electrónicas como la ENIAC, investigadores como Stanislaw Ulam y John von Neumann empezaron a usar la llamada “simulación MonteCarlo” para imitar fenomenos complejos (por ejemplo, difusión de neutrones en reactores). Esto abrió el camino para aplicar la simulación en industrias y servicios civiles.
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A finales de los años 70, P. G. W. Keen y E. M. Scott Morton publicaron el libro Decision Support Systems: An Organizational Perspective, definiendo los sistemas informáticos que ayudan a los líderes a tomar decisiones más rápidas y fundamentadas. Desde entonces, los DSS se convirtieron en un pilar de la Investigación de Operaciones en las empresas.