Tal vez lo que más me interesó de la ingeniería de transporte fueron los sofisticados enfoques elaborados para intentar reproducir el comportamiento observado de los usuarios, apostando a la capacidad de poder predecir su conducta futura.
En las distintas áreas de investigación se han desarrollado complejas formulaciones, realizando distintos supuestos sobre el comportamiento de los viajeros, las que después han sido contrastadas con la realidad, mostrando la robustez de los planteamientos y, de paso, la astucia de sus creadores.
Naturalmente, estos desarrollos teóricos fueron implementados en aplicaciones computacionales que permiten manejar gran cantidad de información y predecir el comportamiento en muchas situaciones, ya sea en el análisis de intersecciones así como a nivel de la planificación urbana, regional o nacional. Estos programas han sido complementados con el uso de sistemas de información geográfica, apareciendo luego los modelos de microsimulación, aún más impresionantes.
La discusión pasó primero por las ventajas y desventajas de cada aplicación, para luego llegar al consenso que ciertos modelos eran los adecuados para responder a nuestras inquietudes de manera pulcra y confiable. Éstos pasaron a ser las herramientas que, una vez en el lado de la consultoría, nos acompañarían en el desarrollo de los estudios.
Sin embargo, con el correr de la práctica, aparentemente se fue perdiendo de vista que los modelos son una representación simplificada de la realidad y no siempre logran reproducir la multiplicidad de variables involucradas, en la que cohabitan distintos tipos de usuarios, con sus disímiles prioridades y urgencias. Existen experiencias en las que los modelos han remplazado el juicio de los profesionales con lamentables resultados.
En la otra esquina, en áreas o sectores en los que no han tenido un acercamiento directo a estas herramientas de modelación de transporte y, por ende, no las conocen, sucede el fenómeno inverso. El “modelo” es demonizado y se piensa, erróneamente, que sólo hace más laborioso llegar a la misma solución que entrega el sentido común. Ciertamente, la idea no es matar una mosca con un tanque.
A pesar de todo, los modelos siguen encantándome. Están a nuestro favor, en la medida que nos permiten manipular grandes cantidades de información y nos ayudan, con sus virtudes y limitaciones, a estudiar los fenómenos de interés. Es claro que el desarrollo continúa y se siguen perfeccionando las herramientas a la par del desarrollo tecnológico.
De esta forma, es labor del analista conocer la calidad de la información disponible y emplearla de la mejor manera, con las herramientas que tenga a su alcance, para luego determinar el rango de validez de sus predicciones. En esto, la experiencia es fundamental, tanto en el planteamiento del enfoque como en el análisis de los resultados. No por nada el mejor modelo es el que mejor predice.
