Asignación de Recursos: El Poder de los Algoritmos de Optimización para la Eficiencia Global

En el panorama global interconectado y competitivo de hoy, la capacidad de asignar recursos de manera eficiente ya no es una mera ventaja; es una necesidad fundamental para la supervivencia y el crecimiento. Ya sea gestionando capital financiero, talento humano, materias primas o maquinaria, las empresas de todo el mundo se enfrentan al desafío perenne de aprovechar al máximo los activos limitados. Aquí es donde el sofisticado campo de la asignación de recursos, potenciado por los algoritmos de optimización, interviene para transformar la toma de decisiones de conjeturas educadas a una disciplina estratégica basada en datos.

Este artículo profundiza en los principios fundamentales de la asignación de recursos y explora el poder transformador de diversos algoritmos de optimización. Examinaremos sus aplicaciones en diversas industrias y regiones geográficas, proporcionando ideas prácticas para profesionales globales que buscan mejorar su eficiencia operativa y alcanzar objetivos estratégicos.

Entendiendo la Asignación de Recursos: La Base de la Excelencia Operativa

En esencia, la asignación de recursos es el proceso de asignar y gestionar activos (recursos) a diversas actividades o proyectos dentro de una organización. Estos recursos pueden ser:

• Financieros: Presupuestos, inversiones de capital, financiación de proyectos.
• Humanos: Empleados, equipos, habilidades especializadas, tiempo de gestión.
• Físicos: Maquinaria, equipos, instalaciones, espacio de oficina.
• Informativos: Datos, propiedad intelectual, licencias de software.
• Tiempo: Cronogramas de proyectos, horarios operativos, disponibilidad del personal.

El objetivo de una asignación de recursos efectiva es asegurar que estos activos se desplieguen de manera que maximicen el rendimiento general de la organización, minimicen el desperdicio y alcancen los objetivos estratégicos predefinidos. Esto a menudo implica compensaciones y una toma de decisiones compleja, especialmente cuando existen múltiples demandas en competencia.

¿Por qué es Crucial la Asignación Efectiva de Recursos para las Empresas Globales?

Los riesgos de la asignación de recursos se amplifican significativamente en un contexto global. Las empresas que operan a través de fronteras se enfrentan a:

• Demandas de Mercado Diversas: Necesidades de clientes, condiciones económicas y marcos regulatorios variables en diferentes regiones.
• Cadenas de Suministro Complejas: Logística internacional, plazos de entrega variables y posibles interrupciones.
• Diferencias Culturales y de Zona Horaria: Desafíos en la coordinación de equipos y la gestión de la comunicación entre fuerzas laborales diversas.
• Fluctuaciones Monetarias y Volatilidad Económica: La necesidad de una gestión ágil de los recursos financieros.
• Riesgos Geopolíticos: Eventos imprevistos que impactan las operaciones y la disponibilidad de recursos.

En un entorno así, una asignación de recursos subóptima puede llevar a:

• Pérdida de oportunidades de mercado.
• Aumento de los costos operativos e ineficiencias.
• Reducción de la calidad del producto y la satisfacción del cliente.
• Retrasos en proyectos y sobrecostos presupuestarios.
• Subutilización o sobreutilización de activos críticos.
• Agotamiento o insatisfacción de los empleados debido a una mala distribución de la carga de trabajo.

Por lo tanto, contar con métodos robustos para la asignación de recursos es esencial para la competitividad global.

El Papel de los Algoritmos de Optimización

Los algoritmos de optimización proporcionan un enfoque sistemático y matemático para encontrar la mejor solución posible a un problema, dado un conjunto de restricciones. En la asignación de recursos, estos algoritmos ayudan a responder preguntas como:

• ¿Cómo deberíamos distribuir nuestra capacidad de producción limitada entre diferentes líneas de productos para maximizar el beneficio?
• ¿Cuál es la ruta más eficiente para nuestra flota de reparto para minimizar los costos de combustible y los tiempos de entrega en varios países?
• ¿Cómo podemos asignar mejor las tareas al personal disponible, considerando sus habilidades, disponibilidad y plazos de proyecto, para garantizar la finalización oportuna del proyecto?
• ¿Qué proyectos de investigación y desarrollo deberíamos financiar para maximizar nuestro retorno de inversión a largo plazo?

Estos algoritmos utilizan modelos matemáticos para explorar un gran número de soluciones posibles e identificar aquella que optimiza una función objetivo específica (por ejemplo, maximizar el beneficio, minimizar el costo, minimizar el tiempo) mientras se adhiere a todas las restricciones operativas (por ejemplo, límites presupuestarios, disponibilidad de recursos, capacidad de producción, requisitos de habilidades).

Tipos Clave de Algoritmos de Optimización Utilizados en la Asignación de Recursos

El campo de la optimización es vasto, pero varios tipos clave de algoritmos son particularmente relevantes para los desafíos de la asignación de recursos:

1. Programación Lineal (PL)

La programación lineal es una de las técnicas de optimización más antiguas y utilizadas. Es ideal para problemas donde la función objetivo y todas las restricciones pueden expresarse como relaciones lineales.

Cómo funciona: La PL consiste en encontrar el mejor resultado en un modelo matemático cuyos requisitos se representan mediante relaciones lineales. El objetivo es maximizar o minimizar una función objetivo lineal, sujeta a un conjunto de restricciones de igualdad y desigualdad lineales.

Aplicaciones en la Asignación de Recursos:

• Planificación de la Producción: Determinar las cantidades de producción óptimas para diferentes productos para maximizar el beneficio, dadas las limitaciones de materias primas, mano de obra y horas de máquina. Por ejemplo, un fabricante global de productos electrónicos podría usar la PL para decidir cuántas unidades de teléfonos inteligentes, tabletas y computadoras portátiles producir en sus diversas fábricas internacionales, considerando los diferentes costos laborales, la disponibilidad de componentes y la demanda del mercado en distintas regiones.
• Problemas de Dieta: Históricamente, la PL se utilizó para determinar la combinación más barata de alimentos que satisfacía los requisitos nutricionales. En un contexto empresarial, esto puede ser análogo a optimizar la adquisición de materias primas de varios proveedores globales para satisfacer las necesidades de producción al menor costo.
• Problemas de Transporte: Asignar bienes desde múltiples orígenes a múltiples destinos para minimizar los costos de transporte. Una empresa de logística multinacional usaría esto ampliamente para enrutar envíos entre continentes, puertos y centros de distribución.

Ejemplo: Una empresa multinacional de procesamiento de alimentos necesita decidir qué cantidad de cada grano comprar a sus proveedores en Australia, Canadá y Argentina para satisfacer su demanda global de producción de cereales, minimizando los costos mientras se respetan los rendimientos de las cosechas y las capacidades de envío.

2. Programación Entera (PE) y Programación Entera Mixta (PEM)

La programación entera es una extensión de la programación lineal donde algunas o todas las variables de decisión deben ser enteras. Esto es crucial para problemas que involucran elecciones discretas, como si construir o no una instalación, o cuántas unidades de un artículo específico producir si las unidades fraccionarias no tienen sentido.

Cómo funciona: Similar a la PL, pero con la restricción adicional de que las variables deben ser números enteros. La PEM combina variables continuas y enteras.

Aplicaciones en la Asignación de Recursos:

• Localización de Instalaciones: Decidir qué fábricas, almacenes o puntos de venta abrir o cerrar para minimizar costos y maximizar los niveles de servicio en una red global. Esto es vital para el diseño de la cadena de suministro.
• Selección de Proyectos: Determinar qué proyectos financiar cuando hay restricciones presupuestarias e interdependencias entre proyectos. Una compañía farmacéutica global podría usar PEM para seleccionar una cartera de proyectos de I+D, considerando sus probabilidades de éxito, costos de desarrollo y el impacto potencial en el mercado en diferentes países.
• Programación (Scheduling): Asignar tareas a máquinas o empleados cuando el número de asignaciones debe ser en unidades enteras.

Ejemplo: Un fabricante automotriz global está decidiendo dónde construir nuevas plantas de ensamblaje y centros de distribución en Asia, Europa y América del Norte. Deben decidir no solo las ubicaciones óptimas, sino también la capacidad de cada instalación, lo que requiere decisiones enteras (abrir/cerrar, nivel de capacidad específico).

3. Programación No Lineal (PNL)

La PNL se ocupa de problemas de optimización donde la función objetivo o las restricciones son no lineales. Estos problemas son generalmente más complejos de resolver que los problemas de PL o PE.

Cómo funciona: Encuentra el óptimo de una función objetivo no lineal sujeta a restricciones no lineales. Debido a la complejidad, los óptimos locales son más comunes que los óptimos globales.

Aplicaciones en la Asignación de Recursos:

• Optimización de Carteras (Portfolio): Determinar la asignación óptima de capital a diferentes inversiones para maximizar el rendimiento para un nivel de riesgo dado (o minimizar el riesgo para un nivel de rendimiento dado), donde las relaciones entre los activos a menudo no son lineales. Las firmas de inversión globales utilizan ampliamente la PNL en este ámbito.
• Diseño de Ingeniería: Optimizar parámetros en sistemas de ingeniería complejos donde las relaciones no son lineales.
• Estrategias de Precios: Determinar precios óptimos para productos en mercados donde la demanda es una función no lineal del precio.

Ejemplo: Una compañía energética internacional está optimizando su cartera de inversiones en proyectos de energía renovable (solar, eólica, hidráulica) y fuentes de energía tradicionales. Los rendimientos y riesgos asociados con estas inversiones a menudo tienen relaciones complejas y no lineales, influenciadas por las condiciones del mercado y los avances tecnológicos.

4. Algoritmos de Flujo en Redes

Estos algoritmos están diseñados para encontrar la forma más eficiente de mover recursos a través de una red. Son un subconjunto de la PL, pero a menudo se resuelven utilizando algoritmos especializados y altamente eficientes.

Cómo funciona: Se centra en optimizar el flujo de bienes, información u otros recursos a través de una red de nodos y arcos. Los problemas comunes incluyen el flujo máximo y el flujo de costo mínimo.

Aplicaciones en la Asignación de Recursos:

• Logística y Distribución: Optimizar el flujo de mercancías desde las fábricas a los almacenes y luego a los minoristas a nivel mundial.
• Telecomunicaciones: Enrutar paquetes de datos de manera eficiente a través de una red.
• Gestión de la Cadena de Suministro: Gestionar el flujo de materiales y productos terminados a través de una compleja cadena de suministro global de múltiples etapas.

Ejemplo: Un gigante mundial del comercio electrónico utiliza algoritmos de flujo en redes para determinar el enrutamiento óptimo de paquetes desde sus centros de cumplimiento a clientes en todo el mundo, considerando centros de distribución, modos de transporte y restricciones de tiempo de entrega para minimizar costos y garantizar una entrega puntual.

5. Algoritmos Heurísticos y Metaheurísticos

Para problemas muy grandes o complejos donde encontrar la solución óptima exacta es computacionalmente inviable, se utilizan algoritmos heurísticos y metaheurísticos. Su objetivo es encontrar soluciones buenas y casi óptimas en un plazo de tiempo razonable.

Cómo funciona: Estos algoritmos utilizan reglas específicas del problema (heurísticas) o estrategias generales (metaheurísticas) para explorar el espacio de soluciones y converger en una solución satisfactoria. Ejemplos incluyen Algoritmos Genéticos, Recocido Simulado (Simulated Annealing), Búsqueda Tabú y Optimización por Colonia de Hormigas.

Aplicaciones en la Asignación de Recursos:

• Programación Compleja: Optimizar horarios de producción complejos en fábricas con muchas máquinas y productos, o la compleja programación de tripulaciones de aerolíneas en múltiples rutas de vuelo y países.
• Problemas de Enrutamiento de Vehículos (VRP): Encontrar rutas óptimas para una flota de vehículos para atender a un conjunto de clientes, lo cual es un problema clásico NP-difícil. Esto es crucial para los servicios de entrega que operan internacionalmente.
• Asignación Dinámica de Recursos: Ajustar las asignaciones de recursos en tiempo real a medida que cambian las condiciones, como en la respuesta a emergencias o en entornos de fabricación dinámicos.

Ejemplo: Una compañía naviera global utiliza un enfoque metaheurístico (como un Algoritmo Genético) para optimizar la carga de contenedores en los barcos. Esto implica arreglos de embalaje complejos para maximizar la utilización del espacio respetando la distribución del peso y las restricciones de compatibilidad de la carga, un problema que es demasiado complejo para los métodos exactos en tiempo real.

6. Simulación

Aunque no es estrictamente un algoritmo de optimización en sí mismo, la simulación se utiliza a menudo junto con técnicas de optimización o como un método para evaluar estrategias de asignación de recursos bajo incertidumbre.

Cómo funciona: Crea un modelo dinámico de un sistema y lo ejecuta múltiples veces con diferentes entradas o parámetros para observar su comportamiento y resultados. Esto permite probar varios escenarios de asignación de recursos en un entorno virtual.

Aplicaciones en la Asignación de Recursos:

• Análisis de Riesgos: Evaluar la robustez de un plan de asignación de recursos bajo diversos escenarios impredecibles (por ejemplo, interrupciones en la cadena de suministro, aumentos inesperados de la demanda).
• Planificación de la Capacidad: Simular escenarios de demanda futuros para determinar los niveles óptimos de recursos (por ejemplo, personal, inventario) necesarios para satisfacer las necesidades potenciales.
• Sistemas de Colas: Analizar los tiempos de espera y la utilización de recursos en sistemas como centros de llamadas o mostradores de servicio al cliente, ayudando a asignar el número correcto de agentes.

Ejemplo: Una aerolínea internacional utiliza la simulación de eventos discretos para modelar sus operaciones, incluida la programación de vuelos, asignaciones de puertas de embarque y la planificación de tripulaciones. Esto les ayuda a probar diferentes estrategias de asignación de recursos para aeronaves y personal para minimizar retrasos y costos operativos durante las temporadas altas de viajes y posibles interrupciones como eventos climáticos.

Aplicaciones Prácticas de la Optimización en la Asignación Global de Recursos

El impacto de estos algoritmos es profundo y abarca prácticamente todos los sectores de la economía global. Aquí hay algunos ejemplos específicos:

Optimización de la Cadena de Suministro y Logística

Optimizar el flujo de bienes desde los proveedores de materias primas hasta los consumidores finales es una tarea monumental para cualquier negocio global. Los algoritmos se emplean para:

• Diseño de Redes: Determinar el número, la ubicación y la capacidad óptimos de almacenes, fábricas y centros de distribución en todo el mundo.
• Gestión de Inventario: Decidir cuánto stock mantener en cada punto de la cadena de suministro para satisfacer la demanda mientras se minimizan los costos de mantenimiento, considerando los plazos de entrega de diversos proveedores.
• Enrutamiento de Transporte: Encontrar las rutas más rentables y eficientes en tiempo para el transporte de mercancías por mar, aire, ferrocarril y carretera, a menudo involucrando múltiples modos de transporte a través de continentes.

Ejemplo Global: Un importante minorista de ropa utiliza algoritmos de optimización para gestionar su cadena de suministro global. Al obtener materiales de Asia, fabricar en África y distribuir a América del Norte y Europa, deben equilibrar constantemente los costos de envío, los aranceles aduaneros, los plazos de producción y la demanda fluctuante en diferentes mercados.

Gestión de Proyectos y Asignación de Recursos Humanos

Asignar capital humano calificado de manera efectiva en proyectos y geografías es fundamental. Los algoritmos ayudan en:

• Asignación de Tareas: Asignar tareas de proyecto a los empleados en función de sus habilidades, experiencia, disponibilidad y carga de trabajo.
• Formación de Equipos: Construir equipos de proyecto óptimos seleccionando individuos con habilidades complementarias para maximizar el éxito del proyecto.
• Planificación de la Fuerza Laboral: Pronosticar las necesidades futuras de personal y asignar recursos humanos en diferentes departamentos y oficinas internacionales.

Ejemplo Global: Una firma multinacional de consultoría de TI utiliza software de optimización para asignar a sus consultores a proyectos de clientes en todo el mundo. El software considera las habilidades del consultor, la ubicación del cliente, los plazos del proyecto y las preferencias del consultor para crear asignaciones óptimas, minimizando los costos de viaje y maximizando las horas facturables.

Asignación de Recursos Financieros e Inversión

La gestión de activos financieros globales y la realización de inversiones estratégicas requieren modelos de asignación sofisticados.

• Gestión de Carteras: Como se mencionó anteriormente, la PNL se utiliza para construir carteras de inversión que equilibran el riesgo y el rendimiento en los mercados globales.
• Presupuesto de Capital: Decidir qué proyectos o iniciativas financiar, dado un capital limitado y oportunidades competitivas en diferentes unidades de negocio y países.
• Gestión de Tesorería: Optimizar la asignación de efectivo entre diferentes monedas y plataformas bancarias para gestionar el riesgo de cambio de divisas y maximizar los rendimientos del efectivo inactivo.

Ejemplo Global: Un banco de inversión global utiliza modelos de optimización sofisticados para asignar capital a diversas mesas de operaciones y estrategias de inversión en sus sucursales internacionales, con el objetivo de maximizar la rentabilidad mientras se adhiere a los estrictos requisitos de capital regulatorio en cada jurisdicción.

Planificación de la Fabricación y la Producción

Optimizar las operaciones de fabricación es clave para la eficiencia de costos y la entrega oportuna.

• Programación de la Producción: Determinar la secuencia óptima de operaciones en las máquinas para maximizar el rendimiento y minimizar los tiempos de preparación, considerando las diversas capacidades de las máquinas y la disponibilidad de materias primas de proveedores globales.
• Planificación de la Capacidad: Decidir sobre la combinación óptima de líneas de producción y maquinaria para satisfacer la demanda global fluctuante.
• Dimensionamiento de Lotes: Determinar los tamaños de lote óptimos para las series de producción para equilibrar los costos de preparación y los costos de mantenimiento de inventario.

Ejemplo Global: Un fabricante mundial de piezas de automóviles utiliza algoritmos de optimización para programar la producción en sus plantas de México, Alemania y China. Los algoritmos aseguran que los componentes se produzcan en la ubicación más rentable y se entreguen a las plantas de ensamblaje en todo el mundo justo a tiempo, minimizando los costos de inventario y transporte.

Sector de Energía y Servicios Públicos

Este sector depende en gran medida de la optimización del uso y la distribución de recursos.

• Programación de la Generación de Energía: Determinar la combinación óptima de fuentes de energía (carbón, gas, nuclear, renovables) para satisfacer la demanda de electricidad al menor costo y con el menor impacto ambiental.
• Gestión de la Red Eléctrica: Optimizar el flujo de electricidad a través de la red para minimizar las pérdidas y garantizar un suministro estable.
• Exploración de Recursos: Asignar presupuestos de exploración para compañías de petróleo y gas en varios sitios potenciales a nivel mundial, considerando datos geológicos, riesgos y rendimientos potenciales.

Ejemplo Global: Una compañía energética multinacional utiliza la optimización para gestionar su diversa cartera de energía renovable (parques eólicos en Europa, plantas solares en Australia, presas hidroeléctricas en América del Sur). Los algoritmos ayudan a predecir la producción basándose en los patrones climáticos y a asignar la energía a las redes donde la demanda es más alta y los precios son más favorables.

Implementación de Algoritmos de Optimización en su Organización

Adoptar algoritmos de optimización para la asignación de recursos es un esfuerzo estratégico que requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Aquí hay pasos y consideraciones clave:

1. Defina Objetivos y Restricciones Claras

Antes de seleccionar cualquier algoritmo, articule claramente lo que desea lograr (por ejemplo, maximizar el beneficio, minimizar el costo, mejorar los tiempos de entrega) y qué limitaciones enfrenta (por ejemplo, presupuesto, mano de obra, disponibilidad de materiales, requisitos regulatorios). Sin esta claridad, el proceso de optimización no tendrá dirección.

2. Recopile y Prepare Datos de Alta Calidad

Los algoritmos de optimización son tan buenos como los datos que consumen. Asegúrese de que sus datos sobre disponibilidad de recursos, pronósticos de demanda, costos, plazos de entrega y métricas de rendimiento sean precisos, completos y actualizados. Es posible que los datos de diferentes operaciones globales necesiten una limpieza y estandarización significativas.

3. Elija el Algoritmo o Algoritmos Correctos

La elección del algoritmo depende de la naturaleza del problema: linealidad, continuidad de las variables, complejidad y calidad de la solución requerida (óptima vs. casi óptima). A menudo, se puede emplear una combinación de algoritmos para diferentes aspectos de un problema.

4. Aproveche el Software y las Herramientas Apropiadas

Existen numerosas soluciones de software, que van desde solucionadores especializados (como Gurobi, CPLEX) hasta sistemas de planificación empresarial más amplios con capacidades de optimización integradas. Las plataformas de inteligencia de negocios y análisis de datos también pueden desempeñar un papel crucial en la preparación y visualización de datos.

5. Desarrolle Experiencia Interna o Asóciese con Especialistas

La implementación y gestión de soluciones de optimización a menudo requiere habilidades especializadas en investigación de operaciones, ciencia de datos e ingeniería de software. Las organizaciones pueden desarrollar experiencia interna o colaborar con firmas de consultoría y proveedores de tecnología.

6. Integre con los Sistemas y Procesos Existentes

Para un impacto máximo, las soluciones de optimización deben integrarse en sus flujos de trabajo operativos diarios y procesos de toma de decisiones. Esto asegura que las ideas generadas se apliquen de manera efectiva.

7. Monitoreo y Refinamiento Continuos

El entorno empresarial es dinámico. Monitoree regularmente el rendimiento de sus estrategias de asignación de recursos y la efectividad de sus modelos de optimización. Esté preparado para actualizar modelos y algoritmos a medida que cambien las condiciones o haya nuevos datos disponibles.

Desafíos y Consideraciones para la Implementación Global

Si bien los beneficios son claros, desplegar la optimización de la asignación de recursos a nivel mundial conlleva desafíos únicos:

• Estandarización e Integración de Datos: Recopilar y armonizar datos de sistemas globales dispares con diferentes formatos y estándares de calidad puede ser un obstáculo significativo.
• Diferencias Culturales y Regulatorias: Las decisiones de asignación de recursos pueden estar influenciadas por las leyes laborales locales, los acuerdos sindicales, las normas culturales sobre las horas de trabajo y los diversos entornos regulatorios.
• Infraestructura Tecnológica: Asegurar una infraestructura de TI adecuada y confiable en todas las ubicaciones globales para respaldar la recopilación de datos, el procesamiento y la ejecución de algoritmos.
• Adquisición y Retención de Talento: Encontrar y mantener profesionales calificados capaces de desarrollar, implementar y gestionar estas herramientas analíticas avanzadas en todo el mundo.
• Gestión del Cambio: Superar la resistencia a las nuevas tecnologías y a los procesos de toma de decisiones basados en datos dentro de diversas culturas organizacionales.

El Futuro de la Optimización en la Asignación de Recursos

El campo de la optimización de la asignación de recursos está en continua evolución, impulsado por los avances en el poder de cómputo, la inteligencia artificial y el análisis de datos. Las tendencias futuras incluyen:

• Mayor uso del Aprendizaje Automático (Machine Learning): Los algoritmos de ML pueden mejorar la precisión de los pronósticos e identificar patrones complejos en los datos, alimentando los modelos de optimización.
• Optimización en Tiempo Real: Mayor capacidad para reoptimizar la asignación de recursos dinámicamente en respuesta a cambios inmediatos en la demanda o la oferta.
• Análisis Prescriptivo: Ir más allá de predecir lo que sucederá para recomendar el mejor curso de acción.
• Democratización de las Herramientas de Optimización: Hacer que las potentes capacidades de optimización sean más accesibles para una gama más amplia de usuarios a través de interfaces fáciles de usar y soluciones basadas en la nube.
• Sostenibilidad y Consideraciones Éticas: Los algoritmos de optimización se utilizarán cada vez más para equilibrar los objetivos económicos con las metas ambientales y sociales, como la reducción de la huella de carbono o la garantía de prácticas laborales justas.

Conclusión

En el complejo y rápidamente cambiante mercado global, dominar la asignación de recursos es primordial. Los algoritmos de optimización ofrecen un enfoque potente y basado en la ciencia para alcanzar niveles sin precedentes de eficiencia, rentabilidad y agilidad estratégica. Al comprender los principios, explorar la diversa gama de algoritmos e implementar estratégicamente estas herramientas, las organizaciones pueden transformar sus operaciones, navegar por las complejidades globales y asegurar una ventaja competitiva sostenible.

Ya sea que esté gestionando un equipo local o una corporación multinacional, adoptar el poder de la optimización para la asignación de recursos ya no es una opción, es un viaje hacia la excelencia operativa en el siglo XXI. Comience por identificar sus desafíos de asignación de recursos más críticos y explore cómo estas sofisticadas técnicas pueden proporcionar las soluciones basadas en datos que necesita para prosperar a escala global.