Recientemente comencé a desarrollar modelos de decisión MIP con una consultoría de planificación de activos. Lamentablemente, los algoritmos de venta no suelen funcionar.
Lo que sigue es mi comprensión del panorama empresarial de OR en términos generales. Pensé mucho en esto cuando empecé a buscar trabajo y me encantaría que mis pensamientos se vieran desafiados por esto.
El aspecto de OR que encontré fue el que menos se enfatizó en mi grado es recopilar, administrar y validar datos de entrada. Si bien no es algo que necesariamente deba hacer usted mismo, termina dictando qué tipo de modelo de negocio funcionará como profesional de quirófano, ya sea solo o como parte de una empresa.
La opción 1 es ser un consultor por su cuenta, no como parte de una empresa más grande.
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Esto funciona mejor si eres conocido como el experto líder en un área en particular. Muchos investigadores en OR hacen esto, convirtiendo sus intereses de investigación en empresas de consultoría técnica, mientras que la universidad les brinda una plataforma estable para continuar trabajando cuando el trabajo comercial se hace más delgado.
Sin embargo, si eres un generalista, es raro que este tipo de trabajo implique solo OR.
Los clientes que no comprenden la toma de decisiones basada en la optimización / los datos son, por lo general, los que son poco estrictos con la administración de datos. Estas compañías verán el mayor (porcentaje) de retornos en la planificación óptima, pero también suelen ser las compañías cuyos procesos de toma de decisiones son menos sistemáticos.
Esto tiene sentido cuando lo piensa: las compañías que no entienden cómo pueden poner sus datos a funcionar, probablemente no harán mucho esfuerzo para almacenarlo.
Como ejemplo, una empresa de ingeniería en la que hice pasantías gastó cientos de miles en una encuesta de pozo de inspección para un ayuntamiento (profundidad, elevación, diámetro) y luego registró la información en formato .pdf, con escaneos de informes de encuestas manuscritas. ¿En qué estado crees que está su base de datos? ¿Confiarías en los datos que contiene?
Esto dificulta el rockeo y la aplicación O directamente a los problemas que tienen estas empresas. En la mayoría de los casos, necesitará ayudarlos a obtener su información en orden primero, O bien puede ser el último paso en su camino hacia la mejora del proceso.
Esta es la razón por la que los enfoques relativamente simples se utilizan tan a menudo en consultoría: el verdadero servicio que ofrecen las compañías de consultoría no es su enfoque inteligente, sino la mano de obra y las habilidades para ayudar a sus clientes a mejorar sus procesos de negocios.
Es posible consultar directamente con empresas como esta como un individuo, pero a menudo las soluciones que produce terminarán muy a la medida, y pasará gran parte de su tiempo organizando las aportaciones en lugar de trabajar en los aspectos centrales O del problema. Mire a Geoff Leyland como un ejemplo de alguien que hace esto para ganarse la vida.
Por otro lado, las empresas con las habilidades internas para administrar bien sus datos también tienden a emplearlos bien por su cuenta, lo que significa que el rendimiento de su esfuerzo será menor en comparación con su status quo.
Un pequeño porcentaje de retorno todavía puede ser muy valioso para las grandes empresas. Sin embargo, las compañías más grandes tienden a ser menos receptivas y más adversas al riesgo, y es posible que no quieran contratar a un consultor individual en un proyecto que afecte el despliegue de una gran cantidad de dinero.
Los procesos de adquisición en estas grandes empresas a menudo requieren cosas como la cantidad de personal X, o los ingresos de Y, como una forma de mitigar este tipo de riesgo, mientras que potencialmente puede sortear esto al asociarse con otras compañías para vender su solución, es mucho Gastos generales organizativos y legales.
Las empresas más pequeñas como esta tienden a buscar ayuda para problemas específicos, y las universidades tienen una gran ventaja de visibilidad sobre los consultores individuales. Una vez más, realizable, pero complicado.
La opción 2 es ser parte de una empresa que asume más procesos que solo optimización.
Hay consultorías, donde podrá trabajar como OO general en una variedad de problemas, mientras que otras personas ayudan con los aspectos de gestión de datos, pero es probable que deba realizar otro tipo de trabajo cuando sus habilidades de especialista no estén disponibles. no es necesario
El otro tipo es que las empresas son como Derceto: tienen la optimización / OR en el núcleo de un producto más estrecho y, por lo tanto, tienen roles dedicados que solo hacen OR. Este tipo de rol también puede existir como parte de una compañía más grande; por ejemplo, la programación de vuelos es un problema central para una aerolínea que usualmente tienen equipos dedicados para esto.
La opción 3 es iniciar una empresa en torno a un problema que está mejor situado para resolver, aunque las nuevas empresas son un hervidero de peces. O está destinado a ser la menor de tus preocupaciones aquí, a menos que te asocies con un cofundador fantástico que posea el lado comercial de las cosas. Arriesgado y desafiante, pero potencialmente muy gratificante.