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Cuando la matemática ayuda a no tener la vaca atada al poste equivocado
En la producción habría que preguntarse si conviene optimizar los objetivos antes de quedar atrapados en paquetes tecnológicos
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Durante mucho tiempo los argentinos usamos la expresión “tener la vaca atada” para describir a quien tenía el éxito asegurado. En la lechería quizás enfrentemos un problema diferente: atar la vaca al poste equivocado.
Hay un dato del Observatorio de la Cadena Láctea Argentina (OCLA) que suele pasar inadvertido. La vaca promedio argentina produce alrededor de 22 litros de leche por día. Ese promedio incluye todos los sistemas productivos. Sin embargo, si excluimos los tambos más intensivos, donde se concentra buena parte de la producción nacional, es probable que la vaca promedio produzca bastante menos.
Al mismo tiempo, gran parte del semen que utilizamos proviene de programas de mejoramiento desarrollados en Estados Unidos. Son vacas seleccionadas para sistemas muy distintos de los nuestros: establos, dietas de alta energía y producciones de 35 o 40 litros diarios.
No hay ninguna contradicción. Pero sí una pregunta: ¿tiene sentido pedirle a una vaca seleccionada para producir 35 litros que exprese su potencial en un sistema donde probablemente produzca apenas 20? Es como comprar un Fórmula 1 para correr un rally. El problema no es el auto.
Durante muchos años pensamos que importar tecnología consistía en importar mejores genes. Hoy hacemos lo mismo con robots de ordeñe, collares, sensores, programas de gestión e índices genómicos. Creemos que importamos herramientas. En realidad, también importamos los objetivos para los cuales esas herramientas fueron diseñadas.
En optimización matemática existe un concepto llamado función objetivo: aquello que un algoritmo intenta maximizar. Puede ser producción, sólidos, fertilidad, longevidad o rentabilidad. Sin una función objetivo, ningún algoritmo sabe qué significa producir mejor.
La pregunta entonces deja de ser cuál es la mejor tecnología y pasa a ser otra mucho más importante: ¿Quién decidió qué significa producir mejor? Cuando utilizamos un índice genómico desarrollado en otro país no sólo importamos información sobre ADN. También importamos una definición de qué es una buena vaca.
Pero una buena vaca para Wisconsin no necesariamente es una buena vaca para Trenque Lauquen, Rafaela o Luján. En un tambo argentino pueden ser más importantes la capacidad de caminar largas distancias, transformar pasto en sólidos, resistir veranos calurosos o permanecer más lactancias en el rodeo. La función objetivo depende del sistema productivo, no del país donde fue desarrollada la tecnología.
Existe además otro problema. Muchas de estas herramientas funcionan como verdaderas cajas negras. El productor recibe índices de desempeño o recomendaciones, pero desconoce qué variables utilizan, cuánto pesa cada una y, sobre todo, no puede modificarlas para adaptarlas a sus propios objetivos. Si decide priorizar sólidos antes que litros, probablemente siga utilizando indicadores optimizados para otra realidad.
A esto se suma el lock-in tecnológico. Robots, software, sensores e índices genómicos forman parte de plataformas integradas. Una vez realizada la inversión, cambiar de proveedor deja de ser una decisión técnica para convertirse en una decisión económica muy costosa. Con el tiempo, el productor aprende a pensar con los indicadores de ese sistema y adapta su manejo a esa lógica.
No es una crítica a las empresas. Ellas hacen exactamente aquello para lo que fueron creadas: desarrollar productos cada vez mejores. El problema aparece cuando el productor deja que esos productos definan también los objetivos de su empresa.
Durante décadas la innovación consistió en incorporar nuevas herramientas. Y esa estrategia fue extraordinariamente exitosa. Pero a medida que la tecnología madura, el cuello de botella empieza a desplazarse. La diferencia ya no está solamente en comprar mejores herramientas, sino en decidir para qué queremos utilizarlas.
Las empresas pueden vender respuestas. Pero sólo el productor puede formular las preguntas. Ésa es la verdadera ventaja competitiva que no puede importarse. Esa quizá sea la verdadera revolución que viene. No reemplazar al productor por algoritmos cada vez más sofisticados, sino devolverle el lugar que nunca debió perder: el de arquitecto del sistema productivo.
La inteligencia artificial podrá recomendar apareamientos, tratamientos o estrategias reproductivas. Pero seguirá necesitando que alguien defina qué significa producir mejor.
El desafío de la lechería argentina no consiste en desarrollar mejores algoritmos. Consiste en recuperar la capacidad de definir su propia función objetivo. Sólo después tendrá sentido elegir la genética, los robots o la inteligencia artificial que mejor ayuden a alcanzarla.
Para no terminar, una vez más, con la vaca atada al poste equivocado.
Profesor Asociado, Universidad de Buenos Aires y Universidad Nacional de Luján e investigador independiente, Conicet
La función objetivo, la nueva filosofía de producción
Todo sistema productivo necesita definir qué entiende por éxito. Durante décadas esa decisión era explícita. Algunos productores buscaban maximizar litros de leche; otros priorizaban sólidos, fertilidad, rusticidad, longevidad o menor costo por litro. Esa elección, consciente o no, constituía la filosofía de producción del establecimiento. Hoy esa misma idea recibe otro nombre: función objetivo.
En matemáticas, economía e inteligencia artificial, una función objetivo es simplemente aquello que un algoritmo intenta maximizar o minimizar. Puede ser la producción de leche, el margen económico, la eficiencia alimenticia, las emisiones de metano o cualquier combinación de variables. Exactamente el mismo concepto aparece en la selección genética. Cada índice asigna un peso distinto a producción, fertilidad, salud, conformación o longevidad. Es decir, cada índice incorpora una función objetivo, aunque el usuario muchas veces no sea plenamente consciente de ello. Lo mismo ocurre con los robots de ordeñe, los programas de gestión y las plataformas de inteligencia artificial. Todos sintetizan enormes cantidades de información para ayudar a tomar decisiones. Pero antes de hacerlo alguien tuvo que decidir qué variables eran importantes y cuánto debía valer cada una. La tecnología nunca es neutra, conlleva una filosofía de producción. En un mundo donde los algoritmos están cada vez más presentes, la ventaja competitiva ya no dependerá solamente de quién tenga mejores herramientas, sino de quién sea capaz de definir con mayor claridad qué significa producir mejor en su propio sistema. Esa seguirá siendo una decisión de cada productor.
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