Conforme transcurre el tiempo de vida profesional, si nos ponemos a considerar situaciones laborales, proyectos, hechos,etc. Podemos llegar a una conclusión, que las matemáticas si fueron de utilidad. Incluso sirven en la vida diaria.
Entonces podemos recordar que, al estudiar una carrera universitaria,la educación previa nos hace temer la elección de una ingeniería o una carrera similar.
Pero aquí viene el que se arriesga, ya que el estudio de una ingeniería, en este caso Sistemas e Informática, podemos observar que no parte de la tecnología en sí, sino de la capacidad de encontrar el problema correcto. Antes de pensar en la solución de un problema, o de escribir una sola línea de código, comprar infraestructura o desplegar un servicio de soporte TI, la diferencia está en la calidad del razonamiento aplicado en esa fase inicial.
Entonces partimos de la idea de, una mente entrenada en lógica matemática y razonamiento estructurado no es un lujo académico: es el mecanismo que permite identificar variables clave, anticipar escenarios y garantizar que la solución entregue un plus real a la empresa.
1. El problema antes de la solución: la función estratégica del razonamiento lógico
Mientras aprendíamos a resolver pendientes y derivadas, ejercicios de geometría o probabilidades, nuestra mente se configuraba para encontrar una variable, un método o proceso, al poder inferir y comprender conceptos cada vez más complejos. Al hacerlo, aprendíamos a formular modelos, encontrar patrones o procesos con certeza.
En el caso particular de análisis, al aplicar estas habilidades a un proyecto de software, una página web o soporte TI se puede:
- Separar síntomas de causas raíz.
- Diferenciar lo urgente de lo crítico.
- Identificar restricciones técnicas, legales, financieras y operativas desde el inicio.
- Formular el problema en términos medibles: tiempos de respuesta, niveles de servicio, costos, riesgos, escalabilidad.
El resultado es un problema bien planteado y, por tanto, resoluble de manera eficiente.
2. Matemáticas, ingeniería y software: mucho más que “números”
Recordando la bibliografía de carrera, se puede observar que la lógica y las matemáticas (especialmente la matemática discreta) constituyen los fundamentos de la informática en todas sus ramas.
La lógica matemática aporta:
- Modelos formales para describir comportamientos del sistema.
- Capacidad de diseñar algoritmos correctos y eficientes.
- Razonamiento sobre flujos, casos límite y condiciones de error.
En guías recientes para desarrolladores se subraya que la lógica y el razonamiento matemático permiten descomponer problemas complejos en componentes manejables y diseñar soluciones elegantes y robustas, incluso ante grandes volúmenes de datos o flujos complicados de trabajo. ([Institute of Data][4])
En términos de negocio, esto se traduce en:
- Menos fallos en producción.
- Menos “apagafuegos” de último minuto.
- Mayor estabilidad y predictibilidad de los sistemas.
3. El análisis previo como seguro del proyecto
Un buen análisis de requerimientos y una definición clara del alcance mejoran la calidad de la planificación, reducen costos y duración, y aumentan la tasa de éxito del proyecto.
El razonamiento es el siguiente:
- Qué problema de negocio se quiere resolver.
- Qué métricas definen el éxito de la solución.
- Qué restricciones y dependencias condicionan el diseño.
- Qué escenarios de uso pueden romper el sistema.
Este ejercicio es inseparable de la lógica: implica formular implicaciones (“si… entonces…”), validar consistencia entre requisitos y detectar contradicciones antes de que se transformen en código o soluciones, costosos de mantener.
4. Pensamiento sistémico: de la variable suelta al proyecto integral
El razonamiento lógico-matemático se potencia cuando se integra con pensamiento sistémico: hay que entender cómo cada decisión afecta al sistema completo.
El pensamiento sistémico ofrece una perspectiva sobre relaciones, patrones y el panorama completo, permitiendo anticipar efectos secundarios, mejorar la comunicación entre partes interesadas y construir soluciones más sostenibles y eficientes. ([SixSigma.us][7])
En proyectos de ingeniería, software o soporte TI esto se refleja en:
- Ver cómo una decisión de arquitectura impacta en soporte, seguridad, rendimiento y costos futuros.
- Entender cómo un cambio en los procesos de soporte modifica la experiencia del cliente y la carga del equipo técnico.
- Diseñar soluciones que no solo funcionen hoy, sino que escalen y se adapten al crecimiento de la empresa.
Este enfoque, sustentado por lógica matemática, permite mapear causas, retroalimentaciones y puntos de apalancamiento del sistema, reduciendo decisiones reactivas y favoreciendo decisiones estratégicas.
5. El plus para la empresa: de “arreglar cosas” a crear valor
Cuando un equipo de ingeniería, software o soporte TI está educado en lógica matemática y razonamiento, la empresa no contrata solo “gente que sabe programar o reparar”, sino capacidad para:
- Formular bien los problemas de negocio.
- Diseñar soluciones alineadas con objetivos estratégicos.
- Justificar decisiones técnicas con argumentos claros y datos.
- Anticipar riesgos antes de que se conviertan en incidentes.
Ese es el plus que percibe el cliente interno o externo:
- Proyectos que se realizan dentro de presupuesto.
- Soluciones que realmente resuelven el problema planteado.
- Menos sorpresas, menos improvisación, más confiabilidad.
Este enfoque es aplicable desde el desarrollo de plataformas de software hasta servicios de soporte TI y momentos de adaptabilidad a cierta tecnología, donde la consistencia lógica, la trazabilidad y la precisión son condiciones indispensables para generar confianza.
6. De la formación técnica al criterio profesional
Una mente educada en lógica matemática y razonamiento se traduce en un criterio profesional:
- Capacidad de cuestionar requerimientos ambiguos.
- Hábito de buscar contraejemplos y casos límite.
- Disciplina para validar supuestos antes de tomar decisiones.
- Habilidad para explicar soluciones de forma clara a perfiles no técnicos.
En un entorno donde la tecnología se ha vuelto algo cotidiano, el diferencial ya no es solo la herramienta que se usa, sino la calidad del pensamiento que guía cada decisión de proyecto. Esa es la base sobre la que se construye la verdadera ventaja competitiva en ingeniería, software y soporte TI.
Podemos ejercitar nuestra mente (así como ejercitamos el cuerpo) en el razonamiento y análisis lógico con herramientas, tales como, los antigüos libros de la poli, o los que de alguna manera logramos conseguir en la universidad; o mediante plataformas como Khan Academy o el mismo Youtube donde existen canales de muy buenos matemáticos.
Bibliografía
[1]: https://www.akademisains.gov.my/asmsj/?mdocs-file=7941&utm_source=chatgpt.com "Mathematical Logic for the Development of Logical Reasoning ..."
[2]: https://www.researchgate.net/publication/339682705_Students%27_logical-mathematical_intelligence_through_the_problem-solving_approach?utm_source=chatgpt.com "(PDF) Students' logical-mathematical intelligence through ..."
[3]: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0065245805650085?utm_source=chatgpt.com "The Role of Mathematics in Computer Science and ..."
[4]: https://www.institutedata.com/blog/does-software-engineering-require-math-a-comprehensive-guide/?utm_source=chatgpt.com "Does Software Engineering Require Math? A ..."
[5]: https://repository.rit.edu/theses/308/?utm_source=chatgpt.com "The Effect of software requirements analysis on project ..."
[6]: https://aqua-cloud.io/requirements-analysis-software-development-ultimate-guide/?utm_source=chatgpt.com "Requirements Analysis: Complete 7 Step Guide"
[7]: https://www.6sigma.us/systems-thinking/why-is-systems-thinking-important/?utm_source=chatgpt.com "Why is Systems Thinking Important? Here are 7 reasons Why"
[8]: https://www.wgu.edu/blog/importance-critical-thinking-information-technology2504.html?utm_source=chatgpt.com "The Importance of Critical Thinking in Information Technology"