Entre Bastidores de una Revolución Industrial
21/03/2023
Autor: Dr. Damián Emilio Gibaja Romero
Cargo: Área de Matemáticas

En las últimas semanas, mucho se ha hablado de la inversión que Tesla hará en México. Y no es para menos. En 2022 Tesla se convirtió en la empresa automotriz más importante a nivel mundial, a menos de 20 años de su creación y después de liberar muchas de sus patentes en 2014. Así, su llegada a nuestro país representa una oportunidad potencial para generar nuevos empleos, impulsar el desarrollo de industrias satelitales, además de enviar una señal positiva a los mercados financieros respecto a invertir en México. 

Y aunque la importancia económica de Tesla es innegable, pocas veces se habla de los mecanismos que han contribuido a su desarrollo y consolidación. En este sentido, mucho del éxito de Tesla, y el de su hermana Space X, se debe al impulso que ambas empresas han hecho a proyectos de investigación. Con estos últimos, ambas empresas han logrado concretar las promesas hechas a los inversionistas por medio de un círculo virtuoso donde el dinero fomenta el desarrollo de tecnología de punta, y la cual impulsa la generación de beneficios y, por ende, más inversión. Pero ¿cómo se consigue lo anterior?

Notemos que la generación de baterías eléctricas más eficientes ayudó a consolidar a Tesla en el sector automotriz. Pero ¿cómo logró Tesla desarrollar una batería tan potente que pudiera poner en marcha un objeto de entre una y dos toneladas sin descargarse en minutos? La respuesta se encuentra en las matemáticas y, para explicar la relación, debemos enfocarnos en la palabra eficiencia, es decir, la capacidad de desarrollar una actividad.

Podemos decir que una batería eléctrica eficiente tiene la capacidad de maximizar el tiempo que dura su energía, con la restricción de mover un objeto con cierto peso. Es decir, hay un problema de optimización restringida donde la variable dependiente es el tiempo, la independiente es la energía y las restricciones se asocian con el peso y características del automóvil. Para resolver el problema anterior, muchos habrán recordado la receta: calcular la derivada de la función tiempo, obtener sus ceros y luego corroborar si son máximos o mínimos con la segunda derivada. Sin embargo, en un principio, se desconocía la función a maximizar en el auto eléctrico, a pesar de que los autos y las baterías no son nuevos. En otras palabras, el desarrollo de baterías eficientes para autos eléctricos implicó usar un pensamiento matemático amplio pues el uso de la receta requiere de una función que, en su momento, se desconocía. 

Por lo anterior, las transformaciones industriales requieren comprender y usar conceptos matemáticos. Además de entender cómo se relacionan las variables que describen un fenómeno, también debemos investigar por qué ocurre dicha interacción para diseñar mecanismos que nos ayuden a obtener un resultado satisfactorio. En otras palabras, el desarrollo tecnológico va acompañado de establecer un modelo matemático, optimizarlo y posteriormente simularlo.

Con el buen entendimiento de las matemáticas, las empresas de Elon Musk han sobrepasado a sus competidores gracias a un diseño cada vez más eficiente de algoritmos de inteligencia artificial (Bader & Gassmann, 2021). La construcción y mejora de este tipo de algoritmos recae en el uso de conceptos matemáticos asociados con el Álgebra Lineal, que describen e identifican espacios de movimiento, y el Cálculo, con los cuales se estudia la proximidad entre variables y sus variaciones marginales. Es importante resaltar que las disciplinas anteriores son básicas para explorar problemas más complejos como ¿en qué momento la batería del auto eléctrico se debe recargar? problema que añade tiempo e incertidumbre como aspectos a considerar en la construcción de la batería.   

Una de las principales razones por las cuales la industria mexicana se ha estancado es que implementa soluciones, pero no las diseña. Aunque las industrias mexicanas más competitivas desarrollan patentes (Pérez-Hernández, 2020), la mayoría se enfoca en la adquisición de software y tecnología. Esto coloca al país en desventaja por los costos asociados y el tiempo que no se emplea en desarrollos propios. 

¿Tenemos la capacidad para generar empresas de alta tecnología? Por supuesto. Ejemplo de ello es la colaboración entre NASA y UPAEP para enviar un nanosatélite al espacio. Es decir, existe el capital humano para entender las ecuaciones que describen el movimiento no sólo de un satélite sino también para consolidarlo ingenierilmente. Y esto, si abandonamos el miedo a las matemáticas, puede ser el origen de una industria cada vez más independiente de tecnología extranjera.

Referencias

Bader, M. A., & Gassmann, O. (2021). Patent Strategies in the Networked Economy. Connected Business: Create Value in a Networked Economy, 247-264.

Pérez Hernández, C. C. (2020). Drivers of technological capability in Mexico: The mesoeconomic factors that impulse the techno-scientific products. Contaduría y administración65(1).