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Antes del término "Investigación de Operaciones", ya se aplicaban principios científicos en logística militar. Por ejemplo, el ejército británico utilizó análisis cuantitativo para mejorar el suministro y despliegue de recursos. Esto sentó las bases para el enfoque sistemático y matemático que más tarde caracterizaría a la I.O.P. -
La I.O.P. nace en Gran Bretaña durante la Segunda Guerra Mundial. El gobierno militar convocó a científicos de distintas áreas para estudiar problemas tácticos y estratégicos, con el fin de mejorar la toma de decisiones militares, como la detección de submarinos o la defensa aérea. Este enfoque interdisciplinario y científico fue tan exitoso que sentó las bases para una nueva disciplina que luego se expandió a otros sectores. -
El matemático estadounidense George B. Dantzig desarrolló el Método Símplex, una técnica de programación lineal que revolucionó el análisis cuantitativo en la toma de decisiones. Este método permitió resolver problemas de asignación de recursos limitados, maximizando o minimizando resultados deseados. Desde entonces, ha sido una herramienta fundamental en empresas, gobiernos y sistemas logísticos. -
Durante los años 50, la I.O.P. se expandió del ámbito militar hacia la industria, la economía y el sector público. Las empresas comenzaron a utilizar modelos matemáticos para optimizar inventarios, producción, transporte y distribución. Esta etapa marcó la consolidación de la I.O.P. como una herramienta clave en la administración moderna y la ingeniería industrial. -
La fundación de la revista Operations Research marcó un hito en la consolidación académica de la disciplina. Permitió la difusión formal de modelos, investigaciones, y aplicaciones, fomentando el desarrollo riguroso y científico de la I.O.P. -
Con la evolución de la computación, la I.O.P. incorporó nuevas técnicas como algoritmos de redes, teoría de colas, simulación y programación dinámica. Estas innovaciones permitieron analizar sistemas complejos con múltiples variables, facilitando el desarrollo de modelos aplicables a la logística, salud, energía y transporte. Las computadoras ayudaron a resolver problemas que antes eran imposibles de modelar. -
A partir de los años 90, se perfeccionan técnicas como la programación entera mixta, no lineal y heurísticas avanzadas (como algoritmos genéticos). Esto permitió resolver problemas reales con restricciones más complejas, como rutas de distribución, horarios escolares y planificación de recursos humanos. -
Hoy en día, la Investigación de Operaciones se ha integrado con tecnologías como la inteligencia artificial, el análisis de grandes datos (Big Data) y la automatización. Estas herramientas permiten una toma de decisiones más rápida y precisa en entornos altamente competitivos y globalizados. La I.O.P. es ahora fundamental en áreas como logística de última milla, optimización en tiempo real, gestión de recursos en salud y análisis predictivo.