La Ciencia Dura: Pensamiento sistémico, mitos y verdades sobre estudiar Ingeniería 9789529450039

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Ignacio Chechile

La Ciencia Dura

La Ciencia Dura Pensamiento sistémico, mitos y verdades sobre estudiar Ingeniería

Ignacio Chechile

2021. Licenciado bajo Creative Commons (CC BY-NC-ND 4.0). Ebook gratuito. Ilustración de tapa: Ada Lovelace (1815-1852). Las referencias, fotos e ilustraciones usadas en este texto están acompañadas de las atribuciones correspondientes, acorde al mejor entender del autor. Para correcciones o reclamos, contactarse a: [email protected]

ISBN: 978-952-94-5003-9 Escrito en LATEX

Índice general Prólogo: De durezas, sisus y empanadas

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Biografía del autor

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Introducción 7 Estudiar Ingeniería en Argentina . . . . . . . . . 9 Pequeña y Mediana Empresa, ingeniería y digitalización . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 Big Bang Ingenieril: demoliendo mitos

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Un Mundo de Sistemas Ingeniería de Sistemas . . . . Pensamiento Sistémico . . . Análisis y Síntesis . . . . . . Lo simple puede ser complejo

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Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemática, pero también Arte, Diseño y Sistemas 69 No es sólo STEM: también es Arte y Diseño . . . 78

SiSTEM para las escuelas argentinas . . . . . . . 81 La brecha Secundario - Universidad y el mito de “esto no me sirve para nada” 87 La brecha, materias cimiento, y demases . . . . . 89 Contenidos y aplicaciones prácticas de las materias cimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 Ingeniería de Sistemas Complejos en Argentina . 106 ADN de las Ingenieras Argentinas e Ingenieros Argentinos 131 Industria 4.0

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Conclusiones

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Prólogo: De durezas, sisus y empanadas Ingenierear es humano Henry Petrosky1

¿Cómo se llega a ser bombero, neonatóloga, restaurador de muebles...ingeniera? La respuesta es bastante sencilla: no lo sabemos. Sin embargo, tenemos algunas pistas frente a nuestros ojos: muchas veces la elección de una carrera o un oficio se deben a la imitación, a querer ser como esa profesora, como ese carpintero, como la tía astrónoma o el vecino diseñador. Lo cierto es que para elegir, e incluso para equivocarse en las elecciones, hay que saber, preguntar, aceptar una mano amiga que sirva de guía. Y eso es precisamente lo que nos ofrece “La Ciencia Dura”: una mirada absolutamente amigable y personal sobre la ingeniería, esa ciencia-técnica de pensar y, sobre todo, hacer cosas. Siempre vale la pena detenerse en las palabras y, 1

Petrosky, H. To engineer is human. Vintage Books, 1992.

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claro, esa “ingeniería” viene del inglés engine (máquina), y quizá del latín ingenium (que se mueve por sí solo) – y ahí nomás de la ingeniería está “engendrar”, ese gen que produce, inventa, fabrica. De esto trata este libro sólo aparentemente duro: de la necesidad, las ganas y el camino para engendrar ideas y máquinas, sueños y armatostes. La ingeniería es, también, y por gracia de las traducciones, la “E” del famoso STEM (por las siglas en inglés de “ciencia, tecnología, ingeniería y matemática”). Como nota de color, mencionada en el libro, la sigla utilizada originariamente fue la de SMET, pero un pequeño reordenamiento de las letras le dio un nuevo significado a la palabra. STEM, en inglés, es también “tallo”: justamente donde mejor podemos observar el crecimiento de las plantas, donde queremos que nuestros niños, niñas y jóvenes se desarrollen como ciudadanos críticos y pensantes. Es así que STEM se adoptó por primera vez en 2001 por la Fundación Nacional de Ciencia de los EE.UU. y desde entonces se ha popularizado su uso en todo el mundo. Quizá nuestro desafío sea también encontrar un acrónimo adecuado en castellano, ya que CTIM, que corresponde a nuestras palabras, no parece ser el más elegante. Y qué decir de la aparición tardía de la letra A en la sigla, cuando STEM, el tallo, se transformó en STEAM, el vapor que mueve las máquinas, por el agregado del arte, compañero inseparable de las aventuras científicas. Ya lo dijo el artista y exministro de cultura brasileño Gilberto Gil: “el arte es hermano de la ciencia, ambos hijos 2

de un Dios fugaz”. ¿Y por qué el énfasis en esta educación en ciencias, ingenierías, tecnologías y artes, particularmente en nuestros países? Por muchos motivos. Por un lado, para comprender el universo que nos rodea, y maravillarnos con la naturaleza. La curiosidad mueve el mundo, y es la semilla de los descubrimientos y los inventos. Los humanos siempre hemos querido entender los fenómenos naturales, y quizá esa curiosidad, esa ansiedad frente a lo desconocido, es la que nos hizo evolucionar como especie. En palabras del escritor argentino Jorge Lus Borges, “si pudiéramos comprender una sola flor sabríamos quiénes somos y qué es el mundo”. Como bien cuenta Ignacio en estas páginas, seguramente haya algo en el ADN y el cerebro de quien se va a dedicar a las ciencias y a las ingenierías: en el comienzo está la duda, las ganas de sacudir a la naturaleza a preguntazos, cierta necesidad imperiosa de saber cómo y por qué. Nada de genias ni de reparadores de controles remotos: se trata de querer saber la relación entre la cocción de las empanadas y el principio de Faraday, o entender sistémicamente las piezas del motor de un automóvil. Pero Ignacio va más allá, y nos transporta de la ingeniería a la producción, al mundo de las (pequeñas y medianas) empresas tan fundamentales para el desarrollo de un país, de nuestro país, y cómo el conocimiento y la innovación nos harán libres. En definitiva, se trata de mirar el mundo con ojos de ingeniero, sí, pero también de artista, de empresaria, de matemáticos. Ojos de una ciencia que no 3

“es”dura sino que, simplemente, “dura”. Mirar el mundo, y nuestras Américas, con ojos curiosos, para desarrollarnos mejor como personas y como sociedad. Y, sobre todo, con mucho sisu (que ya descubrirán los lectores de qué se trata). Diego Golombek

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Biografía del autor Ignacio Chechile nació2 en Quilmes, Provincia de Buenos Aires el 28 de octubre de 1980, en el corazón del Conurbano bonaerense, en una familia de clase media, de padre Visitador Medico (Carlos) y madre maestra (Alicia). Ignacio es un producto de la Educación Pública de principio a fin: fue a la primaria a la escuela Nro 6 “Hipólito Yrigoyen” de Bernal, luego fue a la secundaria (industrial) en la EET número 7 “Taller Regional Quilmes” (más conocida como “IMPA”), para luego ingresar a la Universidad Tecnológica Nacional (Facultad Regional Avellaneda) para recibirse de Ingeniero en Electrónica en 2007. A nivel profesional, su primer trabajo fue en una PyMe tecnológica en el partido de San Martín como asistente de ingeniería donde hacía de todo, y donde aprendió de todo: dibujar circuitos, soldar prototipos, llenar interminables planillas de cálculo y un largo etcétera. Luego fue pasando de PyME tecnológica en PyME tecnológica (diseñando sistemas electrónicos variopintos como carteles 2

Ignacio siempre quiso hablar en tercera persona del singular

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LED, controles de acceso, automatización industrial, etc), hasta que en el 2009 se radicó en la ciudad de San Carlos de Bariloche para trabajar en el área espacial de INVAP. INVAP3 representó su primer trabajo en una empresa grande (en aquel entonces 1500+ personas, una más talentosa que la otra). Trabajó en INVAP unos 6 años y medio, para luego radicarse en Helsinki, Finlandia, a principios de 2016 para sumarse a una startup en el sector “NewSpace”(una suerte de nueva forma de hacer sistemas espaciales) donde se desempeñó como Responsable de Software primero y como Gerente de Ingeniería después, desarrollando una constelación de microsatélites con radares SAR (radar de apertura sintética4). En 2020 se sumó a otra startup más joven donde actualmente trabaja en el diseño de arquitecturas espaciales autónomas, modulares y reusables, como responsable de la tecnología. En su tiempo libre escribe sobre diversos temas. Publicó un libro (en inglés) llamado “NewSpace Systems Engineering”, a través de la editorial Springer en 2021.

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www.invap.com.ar https://es.wikipedia.org/wiki/Radar_de_apertura_sintética

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Introducción Este texto es una suerte de ensayo que busca poner a contraluz algunos pre-conceptos repetidos hasta el hartazgo alrededor de las carreras ingenieriles. El hecho de que estudiar ingeniería se considere algo “difícil”, y que esta supuesta dificultad (que intentaré demostrar que no es tal!) sea evitada por los estudiantes es algo definitivamente preocupante. Tal vez lo más preocupante sea el hecho de naturalizar esquivar la ‘dificultad’: es exactamente lo contrario a lo que el sentido común debería indicar. La exigencia en una carrera universitaria debe ser una motivación y no la razón de una suerte de huida hacia adelante, a los brazos de una carrera más accesible, donde el “éxito”(insisto con las comillas) sea más fácil de conseguir. A nadie le gusta perder, pero los grandes desafíos acarrean las mayores recompensas. Elegir una carrera más “fácil” para obtener un título es como jugar a un videojuego en baja dificultad. Se gana, pero ¿dónde está la recompensa? Los finlandeses (país en el que resido hace 5 años) tienen una palabra en su idioma que es sisu5. Es imposible su tra5

https://es.wikipedia.org/wiki/Sisu

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ducción literal al español, pero se ha dicho que esta palabra describe muy precisamente la cultura e historia finlandesa, que es una historia de lucha y superación. Sisu es una forma de coraje que se presenta en situaciones adversas, o cuando las probabilidades de éxito son, a priori, bajas. Estudiar, en general, requiere de sisu. No siempre las cosas van a ir como uno planea, algunas veces se ganará, otras tantas se perderá, pero el espíritu luchador es lo que tiene que prevalecer, aceptar el desafío y estar preparado para afrontar lo que tenga que venir. En Argentina tenemos nuestra propia versión de sisu, que vendría a ser algo así como: “agrandarse en las difíciles”. Cuánto menos salen las cosas, más hay que pedir la pelota. Por último, pero no menos importante: se suelen leer seguido críticas de argentinos radicados en el exterior, glorificando los lugares en los que se encuentran y despotricando contra el país que los crió. Nada de eso se leerá en este texto. Se utilizarán algunos ejemplos puntuales respecto a cómo se llevan a cabo ciertas actividades en otros países (por ejemplo cuando hablemos más a fondo de PyMES), sólo para entender mejor algunos temas y sin espíritu de querer “trasplantar” automágicamente políticas de un contexto a otro. Todos los países pueden tener cosas en las que pueden ser relativamente mejores, pero seguro habrá otras donde serán peores. En Argentina hay mucho que mejorar, pero nuestro país tiene muchos aspectos donde sobresa8

le respecto a países (arbitrariamente) categorizados como “desarrollados”o del “primer mundo”. Toda categorización esconde arbitrariedades y verdades a medias.

Estudiar Ingeniería en Argentina Aún existe en Argentina una idea imprecisa, exagerada, de lo que representa estudiar ingeniería. Este preconcepto es uno (entre varios) de los culpables por los cuales muchos potenciales buenos ingenieros e ingenieras las esquivan, perdiéndonos mentes creativas y disruptivas que terminan estudiando por ejemplo marketing6. Un desafío que encontré al escribir esto fue intentar mantener este texto lo más corto y conciso posible. Me puse por un momento en los zapatos del eventual lector, y me di cuenta que este texto no podía ir en la dirección de las típicas 300 páginas que los libros ofrecen hoy en día; la realidad es que la mayoría de estos libros podrían haberse escrito en la mitad de páginas; el resto suele ser relleno. No hay tiempo para escribir ni leer relleno7. Entonces, me propuse intentar comunicar de forma simple, con la menor cantidad de firuletes posibles, ofreciendo al eventual lector la posibilidad de leer este texto en el transcurso de un par 6

No es que haya algo malo en estudiar marketing... 7 Estudios indican que nuestro rango de atención ha bajado de 12 segundos en el año 2000 a 8 segundos (https://www.bbc.com/mundo/noticias-39230921)

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de horas, que puede ser el tiempo que lleva en ir desde el trabajo o el colegio a casa (ida y vuelta), o el tiempo que lleva que atiendan los de atención al cliente de mi banco. La audiencia de este libro es, asumo, variada. Adolescentes en la escuela secundaria evaluando la idea de estudiar las carreras ingenieriles más “populares”, como por ejemplo electrónica, software, civil, mecánica, industrial. U otros y otras explorando la idea de estudiar ingenierías no tan convencionales o populares pero igualmente atractivas y necesarias como naval, textil, eléctrica, biomédica, entre otras. Pero también considero una audiencia posible aquellas madres y padres con hijos e hijas de mentes curiosas e inquietas, que buscan continuamente conocer el por qué de las cosas, que son ágiles en computación, que se interesan en temas tecnológicos o científicos, que tienen continuamente ideas o diseños en sus cabezas. Apunto a que este texto sea útil para aquellos que buscan estimular a sus hijas e hijos para lo que viene. Quiero incluir en la potencial audiencia de estas líneas también a aquellos/as mayores de 30 o 40 años, que han abandonado la carrera ingenieril por razones varias (familia, trabajo, coyuntura), o que nunca la empezaron pero siempre soñaron con hacerlo. Si logro que este tipo de lectores consideren comenzar o retomar el estudio, gran parte de mi objetivo estará satisfecho. Decidir estudiar una carrera universitaria significa diseñar 10

un futuro para uno, planificarlo, construirlo. Esto implica ganar, perder, aprobar, desaprobar, aprender de los errores, corregir y volver a intentar. La vida, dentro de ciertas posibilidades, es también un objeto de diseño. Algunos, tal vez aquellos más afortunados, tienen (tenemos) la libertad para decidir sobre este proceso de “diseño” en contraste con aquellos menos privilegiados donde las restricciones y privaciones son las que mandan y el “diseño” es impuesto por la coyuntura. El siguiente párrafo pertenece a un discurso que Theodor Roosevelt dio en La Sorbona en 1910, que bien podría haberse pronunciado en un vestuario de un equipo que parece no encontrar el rumbo, y siempre es bueno tener a mano cuando la cosa viene torcida: “El mérito no pertenece al que critica; ni tampoco al que señala con el dedo a aquel que tambalea o a aquel que pudo haber hecho las cosas mejor. El mérito pertenece a aquel que está en la cancha, cuya cara está llena de barro, polvo, sudor y sangre. Pertenece a aquel que intenta como puede, que erra una y otra vez; porque no hay esfuerzo sin errores y equivocaciones. Pertenece a quien hace, a quien tiene entusiasmo, devoción, que persigue una causa justa, a quien sabe que si falla, al menos falla intentando algo grande. El mérito pertenece a quien sabe que nada tiene que ver con aquellos cuyas almas frías y 11

tímidas nunca conocerán la victoria ni la derrota”8. En resumen: el que nunca se equivoca es porque nunca intenta nada. En cuanto al título de este texto, puede leerse de dos maneras diferentes. Suele llamarse a la ingeniería “ciencia dura”, con cierta connotación negativa que iguala dureza con dificultad. En el caso del título de este ensayo, se debe leer “dura” como verbo (durar), lo cual plantea un juego de palabras. La ciencia dura (y perdura) porque se transfiere de generación en generación, se va perfeccionando y en el transcurso va haciendo nuestras vidas mejores. La ciencia dura y perdura mientras perfecciona continuamente métodos que permiten obtener resultados consistentes a través del tiempo, y ahí es donde los científicos, tecnólogos, ingenieras e ingenieros tienen su razón de ser. Volveré sobre esto (y sobre qué significa ciencia versus ingeniería versus tecnología) un poco más adelante. En los últimos años, la divulgación de ciencia en Argentina ha tomado un buen impulso de la mano de canales de Youtube, blogs y/o cuentas de Twitter que buscan explicar conceptos científicos de forma tal que puedan ser entendidos por un público de formación no-científica. Esto es sin duda una gran noticia. Pero también es necesario divulgar 8

https://es.wikipedia.org/wiki/The_Man_in_the_Arena

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ingeniería, derribar los mitos preestablecidos, e incentivar a los estudiantes a acercarse a las Universidades públicas. ¿Qué tipo de conocimiento es el conocimiento ingenieril? Los filósofos griegos solían hacer una distinción de las distintas formas de conocimiento, principalmente dos: episteme y techne. Episteme9 es conocimiento teórico, aquel que puede transferirse fácilmente en libros o escrituras, mientras que techne es conocimiento práctico. Techne (o Tekné10) está relacionado con episteme en cuanto a que techne reconoce los principios básicos (la teoría), pero difiere de éste en cuanto a que apunta a crear y construir, no sólo al conocimiento puro. Techne es un tipo de conocimiento más difícil de transferir dado que incluye experiencia práctica, o “arte”. Por ejemplo, es imposible aprender a manejar un auto o tocar la guitarra leyendo un libro o escuchando un podcast. La ingeniería está más cerca del espectro del techne. Acá el concepto de “práctica” significa no solamente saber hacer cosas con las propias manos, sino comprender al detalle el proceso de “implementación” de las cosas. Por ejemplo: una ingeniera civil puede conocer al detalle los secretos de la preparación del mejor cemento sin necesidad de que haya preparado una mezcla por sí misma en su vida. Otro ejemplo: un ingeniero electrónico diseña placas de circuito impreso (Printed Circuit Board, o 9 10

https://es.wikipedia.org/wiki/Episteme https://es.wikipedia.org/wiki/Tekné

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PCB en inglés) y debido a su gran experiencia “práctica”, sabe ciertos trucos que hacen su diseño más robusto, más fácil de producir por por ende aumenta la probabilidad de éxito. Si bien el ingeniero no participa del proceso de fabricación directamente (usualmente dicha fabricación ocurre en una organización externa a la suya), su conocimiento “práctico” permite obtener mejores resultados que un ingeniero inexperto que tiene que descubrir las particularidades prácticas de este proceso. En la Ingeniería, el proceso de producción puede hacer que un diseño perfecto resulte en un desastre: cuando se fabrican las cosas, las tolerancias, los materiales, el control de calidad, todo esto entra en escena mientras que en el proceso de diseño estos factores no se suelen tener en cuenta más que de forma general. En fin, tekne no implica habilidad manual per se, sino conocer los vericuetos prácticos y productivos de los diseños que las ingenieras e ingenieros crean. Con todo, este texto finalmente es un elogio al pensamiento sistémico y al proceso de diseño. Las ingenierías se enfocan en disciplinas específicas (electrónica, mecánica, software) pero todos los ingenieros se encontrarán durante su vida profesional trabajando en sistemas que contienen una combinación de estas disciplinas juntas. No existe una ingeniería que pueda existir por sí sola. Un satélite, por ejemplo, es un sistema. Un avión es un sistema, un cohete o un lanzador es un sistema, un smartphone es un siste14

ma, un drone es un sistema; un microchip es un sistema. El mundo es un gran sistema compuesto por sistemas de sistemas. Y como tal, todos, pero por sobre todo las ingenieras e ingenieros, necesitan pensar más en sistemas. Habrá un capítulo dedicado al pensamiento sistémico (en inglés Systems Thinking). En los siguientes capítulos intentaré describir cómo nace un ingeniero o ingeniera, cómo son (somos) los ingenieros e ingenieras en Argentina, cuán necesaria y fundamental es la educación universitaria pública y gratuita de ingeniería, e intentaré refutar algunos mitos alrededor de lo que significa estudiar estas carreras. Una nota importante. El lenguaje español tiene en sus raíces algunas trampas sexistas: el género es necesario para todas las palabras, aún para objetos como una puerta. Sería de mi agrado poder utilizar un término neutro para referirme a los ingenieros e ingenieras por igual. El lenguaje inglés lo tiene más fácil con engineers, que es totalmente neutro. Existe hoy en día un creciente uso de un lenguaje llamado inclusivo, que altera algunas terminaciones en pos de mantener la neutralidad de género. Preferí no utilizarlo ya que se encuentra en una etapa algo temprana de adopción y algunos lo encuentran irritante por lo cual no quise correr el riesgo de irritar al lector y comerme una piña, otra vez. Intentaré ser lo más neutro posible, pero priorizaré usar el pronombre femenino en lugar de masculino, o desdoblaré 15

el género en muchos casos también. Aun así, el uso de algunos pronombres masculinos neutros podrán encontrarse. Utilizo como guía el documento titulado: “Recomendaciones para el uso de un lenguaje inclusivo de género” publicado11 por ACNUR12. El inglés está instalado de facto como lenguaje universal en el mundo de la ingeniería. El mejor contenido en materia de ingeniería, por lejos, puede encontrarse en el idioma anglosajón. Es por eso que agregaré algunos términos en inglés (en letra itálica) de forma tal que el lector tenga la terminología a mano para googlear por más información. Parto desde la presunción que el lector tiene ciertas nociones de inglés, aunque este requisito no es necesario para leer el texto de principio a fin sin ningún inconveniente. Algunas referencias son en inglés, pero esto no debería ser un impedimento para leer el texto en su totalidad; solo se agregan para sustentar o proveer evidencia sobre algún tema en particular. Demás está decir, es altamente recomendable estudiar inglés para quienquiera que considere acercarse a la ingeniería. El idioma inglés es relativamente simple (intenten aprender finés...) y razonablemente cercano al español en muchos aspectos; es posible aprenderlo sin necesidad de costosos cursos. Argentina necesita más ingenieras e ingenieros; no hay 11 12

https://www.acnur.org/5fa998834.pdf https://www.acnur.org/

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país posible sin pequeña y mediana empresa, sin industria, sin Educación pública y gratuita, sin ciencia y tecnología, sin innovación, sin valor agregado. Pero tampoco hay país viable sin empresas responsables que respeten al medio ambiente, a las leyes laborales y a quienes trabajan en ellas. La PyME es un instrumento central en todo esto y un protagonista en este texto. Este tipo de organizaciones, en general de menos de un centenar de personas, a veces de origen familiar y de estructura generalmente horizontal, tienen una función social primordial: no solo dan trabajo a muchas familias, sino que dan la oportunidad a sus empleadas y empleados a observar el impacto de su trabajo de forma directa y tangible. Las PyMEs ofrecen a quienes trabajan en ellas un trato prácticamente directo con quienes toman las decisiones, y les permiten participar en este proceso. Eso desafortunadamente se pierde a medida que la empresa crece. Con todo, ingenieros e ingenieras tienen un rol fundamental en las PyMEs, tomando las decisiones técnicas necesarias (alineadas con el plan de negocios) y participando activamente en la cadena de valor. Esto no invalida ni “le baja el precio” a la importancia de la ingeniería en empresas grandes y multinacionales, como telecomunicaciones, petroleras, químicas o farmacéuticas, donde también desempeñan roles variados y relevantes. Una PyME en este libro no es exactamente una startup. Una startup no es, en general, autosostenida sino que re17

quiere un flujo de fondos de capital suficientes para poder seguir funcionando y llevar a cabo una idea, que en general es un producto o servicio. Estos fondos de capital suelen surgir de inversores privados quienes a cambio exigen obtener cierto porcentaje de propiedad de la empresa (lo que se denomina equity13). Las startups son organizaciones muy vulnerables, con una alta tasa de fracaso, por varias razones: inmadurez de la idea o del mercado, dificultad de formar equipos sólidos para llevarla a cabo, modelos de negocios "fallados", o también en ocasiones el crecimiento exponencial mismo que algunas startups experimentan y no pueden manejar. La toma de decisiones estratégicas en una startup suele ser bastante distinta a una PyME. Además, las startups suelen estar más expuestas a la timba financiera, ya que dependen de fondos de inversión que generalmente son parte del casino general que es el sistema financiero internacional, con todo lo que esto acarrea. Una startup puede ofrecer retornos más atractivos y crecimientos más explosivos, pero con riesgos mas elevados, donde el “precio” a pagar por esto puede ser alto (inseguridad laboral, estrés/burnout, adquisiciones, fusiones, etc). El modelo de crecimiento startup muchas veces (aunque es justo decirlo, no siempre) persigue lo que se denomina exit o salida. Esto es, ser adquirida por un actor mayor de la industria, y a otra cosa. Una PyME en cambio, suele 13

https://en.wikipedia.org/wiki/Equity_(finance) (en inglés, la versión en Español no es buena)

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perseguir objetivos de más largo plazo, buscan establecerse y pasar de generación en generación. El modelo de PyME que se plantea en este texto es el de la auto-sustentabilidad, quizás algo similar al concepto de boostrap14 en startups. El modelo que se describe es el de una PyME que vive de lo que hace, que no depende de fondos de capital volátiles y sujetos a oferta y demanda, que puede generar ganancias recurrentes con lo que produce y reinvertir parte de esas ganancias en un crecimiento ordenado, que puede generar puestos de trabajo de calidad, que contribuye a la sociedad que la rodea, y que genera conocimiento y valor a través de la innovación y el ingenio. Es preciso decirlo, cuando se habla de carreras ingenieriles, este texto evita estar basado en una Universidad argentina en particular, pero mi experiencia está obviamente marcada por el hecho de ser graduado de la Universidad Tecnológica Nacional15. Esta Universidad, la única de organización realmente federal en el país, es la continuadora de la Universidad Obrera Nacional16 y como tal, cumple un rol fundamental al ofrecer formar ingenieras e ingenieros permitiéndoles trabajar y educarse al mismo tiempo, a lo largo y ancho de la República Argentina. La UTN no suele estar seguido en los titulares de los diarios, pero con un 14

https://es.wikipedia.org/wiki/Bootstrapping_(negocios) 15 http://www.utn.edu.ar/ 16 https://es.wikipedia.org/wiki/Universidad_Obrera_Nacional

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bajo perfil y un trabajo incansable, es la usina de ingenieras e ingenieros del país por excelencia. ¡Larga vida a la UTN! Por último, este texto no persigue ningún propósito económico; invalidaría su propósito principal, que es acercar a la mayor cantidad posible de estudiantes a la Universidad Pública. La Universidad Pública es (y debe ser) absolutamente gratuita e inclusiva, y este texto debe seguir los mismos lineamientos, de lo contrario caería en una insalvable contradicción. Por lo tanto, es publicado como ebook gratuito para quien desee leerlo17. Ignacio Chechile, Helsinki, Junio de 2021 contacto: [email protected]

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Nota: El diseño editorial es mi propia culpa y el resultado de una larga y desigual pelea contra LATEXque perdí por KO. No se garantiza que el formato sea apto para dispositivos de lectura portátiles. Recomiendo aspirinas para el eventual dolor de globos oculares.

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Pequeña y Mediana Empresa, ingeniería y digitalización Partamos de un axioma: no hay economía posible sin pequeña y mediana empresa (PyME, o SME18 en inglés). Veamos los números que soportan este axioma. En el mundo, el 90 % de las empresas son PyMEs19, y emplean al 50 % de la población mundial activa. En latinoamérica, 99.5 % de las empresas que existen son pequeñas y medianas20. En la Unión Europea, 99 % , y emplean a dos tercios (66.4 % ) de los trabajadores. En latinoamérica el 60 % . Por cada euro de valor agregado que se genera en la Unión Europea, 57 centavos provienen de las PyMEs. Más datos. De todos los países que conforman la Unión Eu18

SME (Small and Medium Enterprise) 19 https://www.worldbank.org/en/topic/smefinance 20 http://www.oecd.org/latin-america/SME-Policy-Index-LAC-Key-Messages-Brochure. pdf

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ropea, Alemania contribuye con un cuarto (25 % ) del PBI de este bloque (la UE representa el 85.5 % del PBI de todo el continente europeo). Tomemos Alemania entonces para un estudio más pormenorizado, dada su impresionante contribución al PBI de la UE, sobre el rol que las pequeñas y medianas empresas cumplen en dicho país. Analizar un modelo relativamente “exitoso” no implica sugerir imitación alguna. Solo implica analizar qué condiciones se deben dar (teniendo en cuenta también el marco histórico) para que se genere un círculo virtuoso que genere valor agregado y empleos de calidad. Todo modelo “exitoso” es exitoso en un cierto contexto particular y es una sobresimplificación pensar que trasplantarlo a otros contextos dará resultados similares. Procedo a cerrar paraguas. A la PyME alemana típica se la denomina Mittelstand. Hay 3.3 millones de PyMEs en ese país21. El sector Mittelstand en Alemania es extremadamente diverso. Hay empresas familiares que fueron establecidas hace generaciones (hay empresas de más de 150 años), hay empresas muy recientes, hay proveedores de servicios, empresas de alcance regional, o global. El segmento PyME germano contiene empresas establecidas y “conocidas”, pero también otras totalmente desconocidas pero que aun así trabajan con los mismos estándares de calidad, precisión e innovación, 21

https://www.ft.com/content/68417a94-cb0f-11e8-9fe5-24ad351828ab

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y con muy alto market share22. A éstas últimas algunos autores las denominan algo así como “héroes anónimos” (en inglés, Hidden Champions23). Las PyME alemanas no suelen funcionan aisladas sino que tienen vínculos fuertes con las grandes corporaciones, ya que usualmente son un socio estratégico para estas empresas a lo largo y ancho de su cadena de valor. En algunos casos, las Mittelstand están altamente especializadas y muchas veces insertas en la cadena de suministros de los “gigantes” lo cual permite a estos últimos crear productos complejos e innovadores que no podrían crear por su cuenta. La diversidad de este sector PyME es lo que lo hace fuerte, pero además existen factores culturales que no deben soslayarse. Las Mittelstand alemanas tienen un ADN característico. La cultura Mittelstand es una cultura de corte conservador (gran parte de estas pequeñas empresas se encuentran en pequeñas ciudades en el interior del país), y con una fuerte inclinación hacia el planeamiento estratégico, hacia decisiones a largo y muy largo plazo y hacia un crecimiento incremental. Existen también factores históricos. Hasta 1918, Alemania consistía de 23 monarquías y 3 repúblicas, lo cual de alguna forma llevó a los emprendedores en estas regiones a internacionalizarse de forma temprana en su ciclo de vida (es decir, ingeniárselas para poder vender 22

Market Share se refiere a la porción de un cierto mercado que una empresa domina 23 https://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_champions (No hay versión en Español)

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sus productos a regiones que estaban bajo otro gobierno o autoridad) para poder asegurarse sustento y crecimiento. Esto podría ser unos de los factores (entre otros) por los cuales las PyMEs germanas suelen tener estrategias fuertemente orientadas a la exportación. Muchas Mittelstand están ocupadas en manufactura (esto es, transformar materias primas en algo más elaborado, agregando valor). Para tener una idea del peso de la manufactura en la economía alemana, 20 % de su PBI es producto de manufacturas24, mientras que en otros países industrializados como EEUU25, Gran Bretaña26 o Francia27, es prácticamente la mitad. Las Mittelstand suelen ser utilizadas como ejemplo: hay infinidad de estudios al respecto. Pero, existen críticas a este modelo; no todo es color de rosas. Una de las críticas es que es un modelo “lento” y, como se dijo, conservador. Este modelo entonces podría ser un problema, de ser imitado, para países en vías de desarrollo que requieren cambios profundos en tiempos cortos. Otros críticos del modelo alemán indican que, y esto tal vez sea el punto flaco más importante, que al ser tan orientado a manufacturas, es un modelo que no se adapta bien a las economías más modernas, por ejemplo economías más orientadas al 24

https://www.theglobaleconomy.com/Germany/Share_of_manufacturing/ 25 https://www.theglobaleconomy.com/USA/Share_of_manufacturing/ 26 https://www.theglobaleconomy.com/United-Kingdom/Share_of_ manufacturing/ 27 https://www.theglobaleconomy.com/France/Share_of_manufacturing/

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conocimiento28 y la digitalización. En cualquier caso, este (muy) breve estudio del modelo germano de la pequeña y mediana empresa apunta a analizar y demostrar con algunos indicadores concretos cómo las PyMEs son el motor de una de las economías más sólidas del planeta, y como la ingeniería es un soporte central para que este motor funcione correctamente y además pueda acelerar. Pensando ahora en el contexto argentino, que es lo que nos importa al fin y al cabo, surgen algunas preguntas: • ¿Cómo se compone el ecosistema PyME tecnológico argentino? ◦ El país cuenta con aproximadamente 1.8 millones de pymes, incluyendo a monotributistas y microempresarios (0.7 millones sin contar monotributistas y microempresarios). Alrededor del 40 % están concentradas en la Capital Federal y el conurbano bonaerense, en un territorio menor al 3 % nacional29. Además, hay núcleos territoriales muy densos como Mendoza capital y San Rafael; Córdoba, donde la distribución tampoco es uniforme en todo el territorio; lo 28

https://www.reuters.com/article/us-germany-mittelstand-idUSBRE8AD0KV20121114 29 https://www.observatoriopyme.org.ar/wp-content/uploads/2014/09/FOP_IA_ 1210_Informe-2011-2012-Evolucion-reciente-situacion-actual-y-desafios-para-2013. pdf

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mismo ocurre en Santa Fe, donde hay polos importantes en Rosario, Reconquista, Venado Tuerto y Rafaela, por ejemplo. Representan el 99.6 % del total de unidades económicas y aportan casi el 70 % del empleo, el 50 % de las ventas y más del 30 % del valor agregado. Las pymes son la clase media de la economía30, ya que son el gran motor de distribución positiva de la riqueza. Asimismo en la provincia de Buenos Aires se concentran el 32 % de las minipymes, seguida por Capital Federal con el 23 % , Santa Fe un 11 % , Córdoba el 10 % , Mendoza un 4 % y Entre Ríos el 3 % , representando a los distritos en donde hay instaladas más empresas31. Los números indican que la distribución de PyMEs a lo largo del país no es muy homogénea; lógicamente refleja nuestra distribución de población, que ha sido histórica y geográficamente inhomogénea. NOTA: No fue sencillo encontrar números más actuales, mucho menos estadísticas relacionadas con el impacto de la pandemia en el sector. • ¿Existe un ADN de la PyME argentina? 30

https://www.lanacion.com.ar/economia/comercio-exterior/ las-pymes-el-gran-motor-distributivo-nid1418679/ 31 https://fido.palermo.edu/servicios_dyc/publicacionesdc/cuadernos/detalle_ articulo.php?id_libro=555$&$id_articulo=11608

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◦ Definitivamente. Teniendo en cuenta las innumerables crisis que la economía argentina ha sufrido a lo largo de los años, los emprendedores argentinos son tal vez de lo más “cabeza dura” que se pueda encontrar en el sector PyME a nivel mundial. Siguen intentando, a pesar que muchas veces los cimbronazos económicos y los vaivenes políticos los afectan y mucho. Las PyMes argentinas son predominantemente empresas familiares. Una alta proporción de las PyMEs son firmas concebidas y administradas por grupos familiares, en lo que respecta a la propiedad de la empresa como también el estilo de gestión empresarial. Las PyMEs argentinas se orientan fuertemente al mercado interno. Esto significa que orientan una parte significativa de su producción a atender demandas de su zona de influencia regional o local. Una gran proporción de PyMEs argentinas vende su producción a otras firmas, no ingresando directamente al mercado final consumidor32. Hay PyMEs tecnológicas argentinas para todos los gustos: desde agroindustria, software, Internet-of-Things, aeroespacio, autopartes, metalúrgica, matricería, telecomunicaciones, etc. 32

https://www.grandespymes.com.ar/2016/04/09/ pymes-argentinas-caracteristicas-generales/

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• ¿Qué tipo de soporte necesitan las PyMEs argentinas? (lista no exhaustiva) ◦ Acceso a financiamiento. ◦ Recursos calificados (educación y capacitación). ◦ Redes de innovación y cadenas de suministros: Una PyME no puede subsistir aislada. Una PyME necesita de un ecosistema de otras PyMEs alrededor en las cuales sostenerse y tejer alianzas estratégicas. ◦ Infraestructura: transporte, energía, telecomunicaciones, banca electrónica. Y la pregunta más relevante para este texto: • ¿Están las PyMEs argentinas preparadas para la digitalización, la industria 4.0 y la economía del conocimiento? ¿Qué rol cumple la ingeniería en todo esto? Precisamente a hablar de esto vinimos. Empecemos viendo cómo nace una ingeniera o un ingeniero.

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Big Bang Ingenieril: demoliendo mitos ¿Ingeniera o ingeniero se nace o se hace? Probablemente ambas. El proceso mediante el cual un niño o una niña o adolescente se convierte en un ingeniero o ingeniera seguramente no siga una regla o un camino fijo. Deben existir tantos casos como ingenieras e ingenieros hay ahí afuera. Ahora bien: ¿puede hablarse de “requisitos necesarios” o dones especiales para ser ingeniera o ingeniero? No. No los hay. No existe ninguna lista de pre-requisitos que hay que cumplir para poder serlo. Ninguno. Sólo puede decirse que hay mentes más curiosas o afines que otras respecto al funcionamiento de las cosas, o acerca de cómo se conciben y/o construyen. Y en esa diferencia de niveles de curiosidad o afinidad es donde se puede encontrar buen material ingenieril. Estas mentes necesitan conocer el cómo y el por qué. Por ejemplo: • ¿Por qué vuela un avión? 29

• ¿Cómo funciona una aplicación web de e-banking? • ¿Cómo saben que un puente va a soportar el tránsito en hora pico? • ¿Cómo se transfiere información por WiFi? • ¿Cómo funciona Bitcoin? • ¿Cómo se planifica y maneja una fábrica? • ¿Por qué se atascan las impresoras? (si alguien lo sabe, estoy interesado) Madres y padres deben estar bien atentos a estas señales y estar preparados: su hija podría ser una proto-ingeniera. ¿Qué hacer? Hay que intentar que la proto-ingeniera pueda empaparse a fondo sobre qué es la ingeniería y qué aporta a la sociedad; esto es fundamental para comprender qué significa usar el ingenio para resolver problemas o llevar a la práctica una idea. O tal vez para comprender que la ingeniería, al fin y al cabo, no sea para ella. No hay forma de no salir ganando al acompañar a un hijo o hija a explorar a fondo una potencial carrera. La calidad de todas nuestras decisiones está directamente relacionada con la calidad de la información de la cual disponemos para tomar la decisión. Y decidir sobre una carrera universitaria no es la excepción. 30

De nuevo. Simple y claro: cualquiera puede ser ingeniera o ingeniero. No hace falta ninguna cualidad innata, ni pre-requisito. En absoluto. Una buena imaginación y una intensa curiosidad son buenos ingredientes para la receta, pero no fundamentales. Tantas veces se ha escuchado que una futura ingeniera debe ser: • Buena para las matemáticas • Una “constructora” nata • Una reparadora de objetos defectuosos (o una rompedora de objetos que andaban bien) • Egresada o egresado de escuela técnica, dado que “el nivel de los bachilleres o comerciales es muy bajo para poder seguir Ingeniería”. Vamos a revisar cada uno de estos conceptos de forma de entender qué significan y por qué suelen ser imprecisos y tomados erróneamente como verdades absolutas. Se han repetido tantas veces que de alguna forma se transformaron en una suerte de pseudo-verdad, aunque son totalmente falsas e infundadas. • El clásico...Buena/o en matemáticas: ¿Qué significa “ser buena o bueno en matemáticas”? Ganar una olimpíada? Poder hacer cálculos mentales rápidamente? 31

No y no. Las escuelas, con la mejor de sus intenciones seguramente, persiguen objetivos un tanto cuantitativos a veces, cuando en muchas ocasiones un estudiante debe apuntar a entender cualitativamente (calidad) un concepto y no necesariamente ser una luz en resolver complicadas ecuaciones en tiempo récord. Los exámenes suelen estar también regulados en tiempo (dos horas de examen por ejemplo), lo cual fuerza a los estudiantes a resolver ecuaciones rápidamente. Todos pedimos alguna vez cinco minutos más para terminar un problema. ¿Cuál es el punto de correr para resolver problemas matemáticos? Ser buena en matemáticas no tiene absolutamente nada que ver con calcular rápidamente. Ser buena en matemáticas, al menos para la ingeniería, significa entender qué significan ciertos conceptos o cálculos, y cómo aplicarlos. Tomemos, por ejemplo, trigonometría: un enfoque cuantitativo (el típico) busca que el estudiante resuelva ecuaciones trigonométricas rápidamente, cuando lo mejor sería lograr que el estudiante entienda tal vez mas geométricamente qué es un coseno o, por ejemplo, como función seno y coseno están relacionadas con las rotaciones. Veamos un ejemplo concreto.

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Figura 1: Círculo trigonométrico: lo importante es entender el significado, no saber de memoria los nombres y las relaciones. Si dibujamos un círculo de radio 1 (sin dimensiones, puede ser un metro o un kilómetro) en un sistema cartesiano en dos dimensiones x (eje horizontal) y eje y (eje vertical), y trazamos una línea desde cualquier punto de coordenadas x,y sobre la circunferencia del círculo al origen y movemos el punto a lo largo de dicha circunferencia, las coordenadas x e y del punto en cuestión estarán dadas por el coseno del ángulo que dicha línea describe con el eje x (ángulo θ en la figura) y el seno de este ángulo θ (Fig 1). El punto en cuestión (punto naranja en la figura), a medida que se mueve alrededor de la circunferencia, “rota” alrededor del origen. Entonces, si las funciones seno 33

y coseno están relacionadas a cómo un punto rota alrededor de un origen, es seguro concluir que las funciones seno y coseno están relacionadas, de alguna forma, con rotaciones. Y esto es precisamente a lo que me refiero. Uno puede calcular senos y cosenos durante años y nunca saber que, geométricamente, estas funciones (combinadas) describen rotaciones! Combinaciones de senos y cosenos con un poco de álgebra (que ya se verá que es) están en el corazón de la industria de los videojuegos, los simuladores de vuelo, de la realidad virtual, de la industria espacial (las órbitas que describen los planetas y satélites naturales y artificiales son básicamente rotaciones alrededor de un cuerpo central). Pero esto va mucho más allá que rotaciones en el plano o en el espacio. La función seno y coseno encuentran un sinfín de aplicaciones: señales eléctricas (los 220 volts que se encuentran en los tomacorrientes hogareños son una señal senoidal, producto de la rotación a velocidad constante de un inductor en un campo magnético lo cual genera una fuerza electromotriz sinusoidal en dicho inductor; todas palabras complicadas pero que describen básicamente un generador eléctrico rotando), telecomunicaciones (propagación, electromagnetismo), vibraciones mecánicas, como ya se dijo órbitas, audio, entre muchas otras. Me atrevo a decirlo sin temor a equivocarme: las funciones senoidales 34

y cosenoidales son las más importantes para la ingeniería! Otro ejemplo clásico respecto al significado práctico de la matemática son los números complejos, que suelen acarrear un aura de misterio tal vez producto del nombre no muy marketinero y algo excéntrico. A pesar de que existe una rama específica que los estudia (análisis complejo33), desde una perspectiva ingenieril, alcanza con comprender su significado geométrico o práctico: un número complejo no es más que una representación compacta en dos dimensiones de una variable. Esto requiere un cierto ajuste mental, así que vamos de a poco. Cuando necesitamos por ejemplo representar una cantidad, digamos manzanas, nos alcanza con un solo número, que podemos llamar “unidimensional”. Pero cuando queremos expresar por ejemplo dos cantidades que están íntimamente relacionadas, lo podemos hacer usando un número complejo y de esta forma obtendremos una forma extremadamente compacta y que podemos además operar matemáticamente. Pero qué tipo de variables necesitan dos números íntimamente relacionados? Volvamos al ejemplo del círculo trigonométrico de la Figura 1, donde hablábamos de un punto de coordenadas (x,y) que sigue la forma de dicho círculo y rota alrededor del origen. A este dicho punto solo se 33

https://es.wikipedia.org/wiki/Análisis_complejo

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lo puede describir mediante dos números: coordenada x e y. Una coordenada, entonces, es un ejemplo práctico perfecto para usar un número complejo. Si la coordenada es, digamos (1,1) (un punto situado a 1 metro o kilómetro del origen sobre el eje x, y a una distancia de un metro o kilómetro del origen a lo largo del eje y), el número complejo que representa este punto es: 1 + 1j (El signo suma no representa una suma real en esta representación, es simplemente un símbolo conector entre la parte real (izquierda) y parte imaginaria (derecha).

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Figura 2: Cómo reconocer un impostor entre ingenieras e ingenieros: hay que hacerle escribir un número complejo. Si lo escribe con i en lugar de j, atrápenlo. Los números complejos pueden sumarse, restarse y demás. Entonces, con un número complejo podemos representar una coordenada en un plano. Ahora, si unimos dicho punto en el plano con una línea al origen, lo que tenemos básicamente es un vector. Los números complejos y los vectores se llevan bárbaro! Esto significa que podemos usar gran parte de la aritmética de números complejos para manejar líneas en el plano y en el espacio. Es más, podemos combinar todo y empezar a rotar y mover las líneas y formas 37

en dichos espacios. Un tal Euler34 pensó en esto hace un tiempo, y estableció una relación fundamental entre las funciones trigonométricas y los números complejos: ejθ

= cos (θ) + jsin (θ)

Básicamente, la fórmula de Euler35 describe una rotación en círculo en función del ángulo θ y funciones exponenciales. Esto encuentra aplicación, por ejemplo en ingeniería eléctrica (fasores36, no me miren a mi, yo no elegí el nombre), donde se usan exponenciales complejas para analizar redes eléctricas. Muchas veces la matemática de exponenciales complejas es más simple que sumar vectores, a pesar que a priori podría parecer más complicado. 34

https://es.wikipedia.org/wiki/Leonhard_Euler 35 https://es.wikipedia.org/wiki/Fórmula_de_Euler 36 https://es.wikipedia.org/wiki/Fasor

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Figura 3: Leonard Euler posando con cara de pocos amigos como si el perro estuviera rascando la puerta para salir mientras trabajaba en algo importante. Los números complejos encuentran innumerables aplicaciones en ingeniería: procesamiento digital de señales, audio, radares, telecomunicaciones, electricidad, procesamiento de voz, y un largo (larguísimo) etcétera. Las computadoras pueden trabajar con números complejos muy fácilmente. Pero los números complejos no sólo están presentes en asuntos geométricos. Las ecuaciones (o mejor dicho, funciones) que 39

describen los movimientos o evolución de sistemas físicos en el tiempo (como por ejemplo las leyes de Newton, que describen los movimientos de satélites, o el sistema antibloqueo de frenado en un auto ABS, o la temperatura de un horno o invernadero) tienen, como toda función, ciertas raíces. Las raíces de una función son aquellos valores que hacen cero a la función (la anulan, digamos). Estas raíces pueden ser reales, o estar en el campo de los números complejos. En sistemas físicos, si las ecuaciones que describen sus comportamientos encuentran una raíz, esto puede ser algo problemático (el sistema puede mostrar inestabilidad u oscilaciones). Esto es básicamente de lo que se encarga la disciplina de sistemas de control37. Los sistemas de control mantienen temperaturas en ciertos rangos, o satélites apuntados a algún punto de interés, o motores rotando a cierta velocidad, o un drone volando a una cierta altura mediante la manipulación matemática de raíces (muchas veces complejas) de ecuaciones diferenciales. Una pequeña digresión al respecto de esto último: los sistemas dinámicos (como por ejemplo un satélite en el espacio) no saben que la matemática existe; son simplemente sistemas físicos que evolucionan en función de fuerzas externas, de su estructura interna y la transformación de energía a medida que estos 37

https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_control

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sistemas reaccionan a dichas fuerzas y perturbaciones; dichos sistemas físicos se sienten más cómodos moviéndose y vibrando en frecuencias que están dadas por sus características materiales y constructivas. Los sistemas de control deben tener esto en cuenta y mantenerlos siempre fuera de ciertas frecuencias y modos donde los sistemas pueden volverse inestables, de lo contrario pueden pasar cosas como puentes colapsando38, o aviones fuera de control39. Dicho esto, es importante hacer una digresión: cualquier inestabilidad en el movimiento de estos sistemas dinámicos no es “matemática” sino puramente física. La matemática sólo describe lo que la física manifiesta. Si el sistema oscila fuera de control, no es exactamente porque una ecuación encontró una raíz, sino pura y exclusivamente por razones físicas, por ejemplo por intercambios de energía cíclicos con muy poco amortiguamiento. En fin, la matemática provee los medios para describir y modelar (de forma aproximada) estos comportamientos físicos. Luego, ya que las computadoras no pueden interactuar ni entender la realidad física directamente, dichas ecuaciones se programan en computadoras que se encargan de continuamente monitorear y mantener a raya dichas raíces. 38

https://es.wikipedia.org/wiki/Puente_de_Tacoma_(1940) 39 https://es.wikipedia.org/wiki/Fugoide

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En resumen (claramente me fui por las ramas): ser “buena/o en matemáticas”, al menos desde el punto ingenieril, significa poder entender y comprender el significado práctico de los distintos temas, con un ojo siempre puesto en la potencial aplicación. • Una constructora nata: Falso! O, tal vez, verdadero si es que nos ponemos de acuerdo en qué significa construir. Construir no implica tener que ensuciarse las manos. Construir no es solamente ser capaz de manejar herramientas pesadas, ruidosas y/o armar estructuras físicas con tornillos y arandelas. Construir no solo significa manipular objetos físicos o tangibles siquiera. El software se construye. Una ingeniera o un ingeniero de software muy probablemente nunca haya manejado una amoladora, ni le interese ensuciarse las manos en un taller, y sin embargo construye. Construye software. Tan simple como eso. La Real Academia Española dice sobre ‘construir’: Hacer algo con los elementos adecuados40. Construir significa implementar; llevar a la práctica algo que ha sido previamente pensado o diseñado. Por ende, no sólo fabrica aquel o aquella que trabaja con cosas físicas o tangibles. Construir software significa pensar/diseñar ciertas partes e integrarlas en algún punto para que funcionen siguiendo un diseño 40

https://dle.rae.es/construir

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previamente establecido o racionalizado. El software tiene arquitectura tanto como un edificio de veinte pisos tiene arquitectura. Cualquier adolescente que puede programar y lograr que sus programas sigan su diseño previo, construye. Un videojuego necesita ser construido. De hecho en inglés se usa directamente la palabra “build” para referirse al proceso de compilar y generar código ejecutable41. • Una reparadora de objetos defectuosos; o una rompedora de objetos que andaban bien. ¡Totalmente falso! Como se ha dicho anteriormente, un futuro ingeniero de software no necesita haber reparado nada para poder ser exitoso. Un ingeniero electrónico no necesita haber reparado el secador de pelo de la abuela para poder desenvolverse. Un futuro ingeniero en petróleo no necesita cavar un pozo en el patio para poder “validar” su deseo de serlo. No es necesario saber reparar nada para ser ingeniero. • Egresada o egresado de escuela técnica. Esto tal vez requiere un poco de análisis; veamos. Si bien una egresada o un egresado de una escuela técnica probablemente llegue con más práctica o con cierta familiaridad en algunas cuestiones como por ejemplo análisis matemático, o electrónica digital, o programación, esto no significa que un egresado de una escuela de 41

https://es.wikipedia.org/wiki/Software_build

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temática humanística, comercial o contable no pueda estudiar ingeniería. Sin embargo, un problema que aún persiste es la profundidad con la cual se tratan algunos de estos temas en la escuela secundaria versus la profundidad o rigurosidad en la Universidad. Hay una brecha, y hay que reconocerla. Pero esta brecha no es, en sí misma, un factor determinante para que una bachiller abandone la idea de estudiar ingeniería. Las Universidades por supuesto reconocen esta problemática, y por eso ofrecen distintos mecanismos de nivelación principalmente creados para aquellos que vienen de ámbitos secundarios no-técnicos424344. La nivelación suele considerarse como parte de la carrera en muchos casos, y en otros es tomado como un pre-requisito. Es siempre recomendable para aquella interesada o interesado en estudiar ingeniería, y que provenga de una escuela no técnica, interiorizarse en los programas de estudio con suficientes meses de anticipación a comenzar la carrera, de forma tal de poder ponerse en tema y calibrarse respecto a cuán lejos se está de los contenidos de las materias básicas. ¿Cómo guiar a la proto-ingeniera antes de la decisión? Es importante que los padres de una adolescente que muestra intereses en ingeniería o diseño puedan incentivar o 42

https://www.frd.utn.edu.ar/ingresantes/ http://www.fi.uba.ar/es/node/751 44 https://unlp.edu.ar/ensenanza/ingreso-2020-guia-completa-de-los-cursos-de-nivelacion-1 43

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fomentar estos intereses, dentro de la medida de lo posible. Ya sea para desarrollarlos aún más, o también para entender mejor si es el camino que quieren seguir, o solo una etapa, o una “falsa alarma”. Un paso lógico es contactarse ya sea con alguna ingeniera conocida que pueda brindar alguna impresión respecto a los pasos a seguir o que esperar. Esta es un arma de doble filo, ya que la opinión personal de la persona a la que se recurre estará en el medio entre la realidad y la potencial estudiante. También es necesario asegurarse que la candidata entienda bien lo que quiere y hacia dónde está yendo, y para eso, nada mejor que Google. Un buen método es ingresar a los sitios web de las Universidades, navegar por el plan de estudios, e ir visualizando el tipo de materias que las carreras contienen; esto suele ser una buena aproximación sobre “qué esperar”. En general, las páginas web de las Universidades ofrecen también un resumen de las competencias que se esperan de un egresado, lo cual suele ser bastante descriptivo de forma tal de poder comparar las expectativas versus la realidad. Madres y padres pueden visitar Universidades o contactar a otros estudiantes para poder obtener opiniones útiles para sus hijas o hijos. Pero ojo: esto también suele ser algo que puede tornarse contraproducente si los “testimonios” buscados son afectados por una eventual negatividad momentánea del estudiante consultado. Lo mejor es buscar opiniones que sean lo más “emocionalmente” independientes posible. 45

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Un Mundo de Sistemas Ingeniería de Sistemas Las carreras de ingeniería argentinas son bastante más “generalistas” respecto a otros lugares del mundo. Esto significa que las carreras ingenieriles Argentinas también suelen incluir algunos contenidos no estrictamente asociados a la especialidad, de forma tal de darle al estudiante un panorama algo más amplio, lo cual es un gran acierto. Sin embargo, siguen siendo, obviamente, carreras altamente especializadas. Esto implica que hay una cierta ausencia de visión o pensamiento sistémico; este capítulo apunta a describir qué es este enfoque, y qué aporta. Atención: la ausencia de un enfoque sistémico no es sólo un problema de las carreras ingenieriles argentinas. Es una suerte de “paradoja” de la ingeniería a nivel mundial: es necesario producir especialistas, pero a su vez cuanto más especia47

listas y especialidades hay, más necesidad de coordinación entre esas especialidades. La paradoja no sólo pertenece a la ingeniería, para ser justos; también se da en otras profesiones. Como en una orquesta donde hay distintos instrumentistas (cellos, tubas, clarinetes) y un director que contribuye a que estos instrumentos produzcan un resultado que es mayor que la suma individual de las partes. O como en un equipo de fútbol donde hay defensores, mediocampistas, arqueros/arqueras, etc pero también hay un director técnico que diagrama la táctica general. Las Universidades producen defensores, delanteros, arqueros, pero no generan directores técnicos o directores de orquesta. La realidad es que cualquier ingeniera o ingeniero que trabaja en aeroespacio, defensa, en la industria automotriz, o telecomunicaciones, trabaja en alguna parte de un sistema complejo: aviones, autos, satélites, trenes, reactores nucleares, edificios inteligentes, submarinos, microchips, un secarropas: todos estos son sistemas. Veamos un ejemplo, digamos un Boeing 77745¿Cuántas ingenieras e ingenieros de cuántas especialidades distintas hacen falta para diseñarlo y construirlo? Listemos: • Electrónica: diseño de todas las placas de las computadoras de a bordo, instrumentos, entretenimiento, equipos de comunicaciones. • Eléctrica: generación y transporte de energía a bordo, 45

https://es.wikipedia.org/wiki/Boeing_777

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baterías, sistemas de generación de emergencia46, etc. • Telecomunicaciones: radios, antenas, comunicación digital, telemetría, enlaces satelitales. • Mecánica: estructuras y fuselaje, actuadores hidráulicos, servocontroles, trenes de aterrizaje, andamiaje, puentes grúa. • Aeronáutica: estructura, aerodinámica, diseño. • Materiales: aleaciones, materiales compuestos, corrosión, fatiga, ensayos de estrés. • Software: control de vuelo, piloto automático, software embebido para computadoras de a bordo e instrumentos, aplicaciones para entretenimiento de a bordo. • Control: algoritmos y leyes de control para piloto automático, maniobras, estabilización. • Química: combustibles, lubricantes, fluidos hidráulicos. • Civil: hangares, estructuras de soporte en tierra, bancos de ensayo. • Industrial: Planificación de la producción, análisis de costos, cadena de suministros. 46

https://es.wikipedia.org/wiki/Turbina_de_aire_de_impacto

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• Otras no menos importantes: seguridad e higiene, gestión de calidad, confiabilidad, etc. Es casi trivial probar que un avión comercial (que es un sistema complejo por definición) no puede ser diseñado, desarrollado y/o construido por una sola especialidad de ingeniería. A su vez, un avión comercial posee una composición o arquitectura interna compuesta por subsistemas, que a su vez están compuestos por otros subsistemas menores. Por lo tanto, es un sistema complejo de arquitectura jerárquica. Ahora bien, coordinar el desarrollo de un sistema de esta complejidad requiere una planificación y un método algo especiales. A esta actividad se la conoce como Ingeniería de Sistemas47, Ingeniería Sistémica (Systems Engineering) o Ingeniería de Sistemas Complejos. La Ingeniería Sistémica es básicamente una metodología para poder lidiar con la formidable complejidad que acarrea diseñar y desarrollar un sistema que está compuesto por otros muchos subsistemas, como una suerte de matrioshka48 de metal. La Ingeniería Sistémica está fuertemente influenciada, obviamente, por el Pensamiento Sistémico, que a su vez tiene su origen en la Teoría General de Sistemas49. La teoría general de Sistemas abarca Sistemas tanto artificiales como 47

https://es.wikipedia.org/wiki/Ingeniería_de_sistemas https://es.wikipedia.org/wiki/Matrioshka 49 https://es.wikipedia.org/wiki/Teoría_de_sistemas 48

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naturales, pero en este caso nos vamos a ocupar y preocupar sólo de sistemas artificiales: aparatos tecnológicos que son básicamente sistemas dentro de otros sistemas. En líneas generales, el pensamiento sistémico trata sobre concebir al mundo que nos rodea como una red de “sistemas de sistemas” interconectados, con entradas, salidas, interfaces y realimentaciones. El pensamiento sistémico50 (Systems Thinking en inglés) está todavía algo ausente en las aulas ingenieriles argentinas. Cuando un estudiante o graduado de ingeniería finalmente se topa con la experiencia profesional, rápidamente se encuentra con la “sorpresa” (aunque probablemente lo empiece a sospechar desde antes) que la ingeniería es un esfuerzo multidisciplinario, sistémico, y que en general los ingenieros diseñan y desarrollan sistemas que fusionan muchas disciplinas. Corto y al pie, sabrán perdonar la insistencia: la ingeniería diseña, desarrolla y construye sistemas. El pensamiento sistémico es una forma de ver el mundo, un enfoque, y todos de alguna forma u otra lo ejercemos, aunque algunos más que otros. En contraste, existe también una visión algo opuesta, reduccionista, donde se tiende a pensar sólo en pequeñas “cajas” aisladas, desconectadas de cualquier contexto, sin preocupación alguna o inquietud respecto a preguntarse cómo esa pieza encaja en la visión o arquitectura general del sistema en el cual está 50

https://es.wikipedia.org/wiki/Pensamiento_sistémico

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inmersa (el principal problema es que no se percibe esta inmersión!). Cómo si un defensor en un equipo de fútbol pensara que su único trabajo es reventar la pelota cuando le pasa cerca (se me vienen algunos nombres a la cabeza), en vez de tratar de dársela limpia a algún compañero. El que la revienta: es reduccionista. El que engancha para adentro y se la da al 5, es sistémico. (A veces pasa que el defensor sistémico se pasa de sistémico y el de la platea le pide amablemente que sea un poco más reduccionista). El reduccionismo es la típica actitud de: “sólo esto es mi problema, el resto no es mi problema”. Si bien un proyecto correctamente organizado reparte responsabilidades con cierto criterio de forma tal que no todos tienen que saber todo y hacer lo mismo (lo que equivaldría a todos corriendo atrás de la pelota), una perspectiva sistémica propone un enfoque donde el panorama general (en inglés: big picture) tiene siempre el mayor protagonismo y todos los que forman parte de un proyecto saben que cada contribución es igual de importante que las demás, de lo contrario no hay música. Los sistemas complejos son más que la suma de sus partes, de la misma forma que un equipo que gana consistentemente es el producto de un técnico con criterio, de jugado52

res con oficio y compromiso con el equipo: “el trabajo de la semana” diría Fatigatti51. Pueden existir casos donde un equipo gane por la contribución excepcional de un “fuera de serie”, pero la clave es la consistencia. Un sistema complejo exitoso es un sistema que funciona aún cuando las condiciones externas pueden variar. Ganar en este contexto es obtener resultados favorables sostenidos en el tiempo y con condiciones externas variables. Lo demás puede ser suerte52. Una rápida desambiguación: en Argentina, el término “Sistemas” suele confundirse con el acuñado por carreras universitarias que apuntan a formar ingenieros en Sistemas de Información. Sin embargo, los sistemas de información son un subgrupo dentro del concepto de Ingeniería de Sistemas/Sistémica (Systems Engineering). La Ingeniería Sistémica es una disciplina que organiza metódicamente el diseño y desarrollo de un todo a partir de las partes, y se asegura que las mejores partes posibles integren el todo, observando el proceso de la forma más “global” posible, actuando rápidamente en llenar cualquier espacio “vacío” o incierto y vinculando aspectos técnicos pero también sociales (la organización que diseña el sistema es un sistema también). La Ingeniería de Sistemas tiene un rol clave en identificar y definir las necesidades del cliente lo más temprana y precisamente posible en el ciclo de desarrollo, 51 52

https://www.youtube.com/results?search_query=fatigatti https://es.wikipedia.org/wiki/Regresión_a_la_media

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y en capturar dichas necesidades en requerimientos claros y unívocos, para luego coordinar el proceso de diseño sin perder de vista aspectos como costo, cronograma, performance, test, fabricación y también retiro. La Ingeniería Sistémica debe asegurarse de alinear los aspectos técnicos y de negocios con el objetivo final de proveer un producto que tenga sentido: sentido comercial, sentido técnico, pero que también cumpla con las regulaciones vigentes y no agreda al medio ambiente.

Pensamiento Sistémico El pensamiento sistémico53 es una forma de observar la realidad. Y lo ejercemos diariamente, sólo que sin darnos cuenta. Nuestro cerebro “sistemiza” la realidad que nos rodea de forma tal de ayudarnos a reducir la complejidad circundante, y esto nos permite enfocarnos en aquellos detalles que tienen más sentido para un cierto contexto dado. Esta es una función fundamental para poder resolver problemas y tomar decisiones: si nos enfocáramos todo el tiempo en los detalles, la información nos abrumaría y no podríamos decidir nada. El pensamiento sistémico pone énfasis en agudizar nuestro discernimiento de los todos y como las partes dentro de esos todos se relacionan entre 53

https://medium.com/disruptive-design/tools-for-systems-thinkers-the-6-fundamental-con (en inglés)

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sí. Un pensador sistémico sabe o se interesa en cómo los distintos sistemas confluyen y se interconectan, cómo se comportan, cómo reaccionan ante estímulos, cuales son sus entradas y cuales son las salidas. El pensamiento sistémico reconoce la causalidad circular, donde una variable puede ser a la vez causa y efecto de otra variable, reconociendo la importancia de las interacciones entre las partes constituyentes. Cuando pensamos sistémicamente, ganamos un entendimiento que en general nos lleva a tener una mejor claridad respecto a cuáles son los límites, las interfaces, donde empieza algo y termina lo otro. Esencialmente, las propiedades y funcionalidades que definen un sistema son funciones del todo que ninguna de sus partes o componentes tiene. Por ejemplo: un avión tiene como función transportar una cierta carga útil a través de una cantidad de kilómetros dada. Ninguna de las partes que constituyen un avión, aislada, pueden llevar dicha funcionalidad a cabo: una turbina no puede por sí misma transportar nada. Un fuselaje tampoco. Sólo cuando todas estas partes confluyen de forma armónica es cuando la función principal del sistema emerge. Por supuesto, uno podría ir removiendo algunas partes irrelevantes y el sistema podría aún así “funcionar bien” (por ejemplo, uno podría sacar los asientos de un avión comercial y aún así podría volar del punto A al punto B). El punto acá es definir qué significa “funcionar bien”. Si “funcionar bien” significa transportar pasajeros de forma confortable de un punto a otro, sólo 55

el hecho de sacar los asientos hará que el sistema deje de “funcionar”. Una pregunta interesante que surge es: si reemplazamos todas y cada una de las partes que componen un sistema por otras similares, y lo volvemos a armar, ¿sigue siendo el mismo sistema? A esto se lo conoce como la Paradoja de Teseo54. El kid de esta cuestión es: ¿qué define a un sistema? ¿Qué lo hace ser o no ser? Como estamos hablando de objetos artificiales inanimados, un sistema es lo que su función es. Es decir, si cambiamos todas las partes y el sistema que obtenemos funciona exactamente igual que el anterior, tenemos, digamos, el mismo sistema. La realidad es que al cambiar todas las partes por otras, el nuevo sistema seguramente no funcionará exactamente igual (ya que las piezas seguramente no serán perfectamente idénticas), por lo tanto podemos decir de forma algo pragmática que el sistema que obtenemos no es el mismo. ¡Se abre el debate! En resumen, un sistema es una especie de conjunto, un todo compuesto por una cierta cantidad de partes que satisface las siguientes condiciones: • El todo tiene una o más propiedades o funcionalidades. • Cada parte de este “grupo” de componentes puede afectar el comportamiento general. 54

https://es.wikipedia.org/wiki/Paradoja_de_Teseo

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• Existe un mínimo subgrupo irreducible de componentes que es suficiente para que la función principal emerja en el todo. Por ejemplo, a medida que se construye una bicicleta, en algún momento del proceso se reúne una cierta cantidad mínima de componentes o elementos “críticos” que permiten a la bicicleta funcionar como tal. Tal vez no pueda hacerlo con el confort que permita a un eventual pasajero viajar seguro y cómodo, pero la función “ir desde el punto A al punto B” ha emergido. Un sistema no puede ser dividido en partes independientes sin que se pierda su función esencial. Esto no parece muy revolucionario en sí mismo, hasta parece algo obvio, pero las implicancias de este concepto son considerables. Dado que las propiedades de un sistema derivan de cómo sus partes interactúan más que de acciones aisladas de estos componentes, esto significa que intentar mejorar un componente o parte en particular podría no mejorar el funcionamiento del conjunto. Es más, el sistema podría simplemente dejar de funcionar! Veamos un ejemplo: Supongamos que podemos extraer de cada auto que existe actualmente en el mercado las piezas que queramos. Supongamos entonces que podemos determinar qué marca tiene la mejor pieza de cada área funcional típica de un 57

auto y concluimos que el Mercedes tiene la mejor transmisión (y la sacamos), que el BMW tiene el mejor motor (y lo extraemos), que el Audi tiene los mejores frenos (los sacamos), y el VolksWagen la mejor inyección (y también la extraemos), y así con cada parte que conforma un automóvil. Entonces ponemos todas las piezas en un taller, y nos disponemos a armar entonces, en teoría, el mejor auto de todos los autos posibles. Lo que terminamos obteniendo es: nada. No solo no es el mejor auto; ni siquiera obtenemos algo que podemos llamar auto. Las partes no encajan entre sí, no se entienden. La performance de un sistema, entonces, depende de cómo sus partes interactúan, y no de cómo estas partes funcionan analizadas aisladamente. Esto da pie a que finalmente podamos hablar de análisis y síntesis, y como estos dos términos se relacionan. Hablar de análisis y de síntesis es hablar de “como un todo se descompone en partes” o “como las partes se integran para convertirse en un todo”, respectivamente. Veamos.

Análisis y Síntesis Como ya se dijo, todo proyecto de ingeniería evoluciona desde “arriba hacia abajo”55. Pero también “de abajo hacia arriba”. ¿Lo qué? Déjenme explicar. 55

https://es.wikipedia.org/wiki/Método_en_V

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Se arranca con una idea muy preliminar y hasta vaga de lo que se quiere: un problema, una necesidad insatisfecha. A partir de ahí se empieza a desarmar el problema en partes algo más pequeñas, se va iterando (probando), hasta terminar con una suerte de arquitectura preliminar, que no es más que una suerte de ficción (un diagrama, un garabato en un pizarrón) que por sí mismo no puede funcionar; un plano de un submarino no es un submarino, así como la foto de una pipa no es una pipa.

Figura 4: Obviamente, esto no es una pipa (tal como lo pintó René Magritte) Luego, a medida que la cosa se pone seria, alguna de esas partes de esa “ficción” se irán fabricando, creando o construyendo, y se las irá conectando, de forma tal de ir viendo si las partes se alinean bien con el análisis original (con la ficción con la que se arrancó). Esto es análisis y síntesis, y están íntimamente relacionados. Cuando uno no tiene la más pálida idea de cómo se va a resolver algo, se analiza. Este proceso de análisis involucra identificar el espacio 59

de soluciones que se ajusta mejor al contexto (costos, cronograma, etc). Desde ahí se comienza a identificar ciertos bloques (aún algo difusos) de la arquitectura que, en teoría, pueden ayudar a resolver el problema. Cuando estos bloques toman cierta forma, la síntesis entra en escena, a cargo de “realizar” (fabricar por ejemplo, si es que hablamos de algo físico), integrar estos elementos e intentar hacerlos funcionar en la forma que el análisis de alguna forma indicó. En este proceso, podría potencialmente descubrirse que el análisis estuvo equivocado y las partes integradas no funcionan como se deseaba: el proceso tiene que volver a comenzar, o al menos ajustarse. Esto es lo que se llama iterar56 y está en el corazón de cualquier diseño de sistemas complejos. La ingeniería resuelve problemas diseñando, y diseña resolviendo problemas. Pero, afortunadamente (o desafortunadamente, no lo tengo todavía muy claro), hay muchas formas de resolver un problema, por lo tanto hay virtualmente infinitos diseños que pueden funcionar. Dependerá de los requerimientos y del contexto definir qué diseño se ajusta mejor al problema en cuestión. Independientemente del diseño a elegir, el camino siempre se basa en la misma coreografía: de grueso a fino, y de fino a grueso. En inglés: “top-down meets bottom-up“: en algún 56

https://en.wikipedia.org/wiki/Iterative_design. (en inglés, no hay versión en Español)

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momento el análisis y la síntesis se tienen que encontrar57. Análisis y síntesis son dos caras de una misma moneda, dos procesos fundamentales para poder transformar una necesidad en un sistema complejo que satisface dicha necesidad. Análisis y síntesis son dos columnas fundamentales del pensamiento sistémico. Toda síntesis necesita de un análisis previo, y todo análisis requiere una subsiguiente síntesis para poder verificar el análisis: es una suerte de simbiosis. No puede haber síntesis sin análisis, y no se puede verificar ningún análisis sin síntesis. Al menos si se quiere crear algo que funcione. Se puede analizar ad nauseam y nunca sintetizar (crear) nada (lo que se llama parálisis del análisis58), pero las ingenieras e ingenieros no estamos para eso. ¡Eso se lo dejamos a los consultores!

Lo simple puede ser complejo Hay una frase de Paul Válery59 que reza: “Todo aquello que es simple, es falso. Todo aquello que es complejo, es inusable” (itálicas agregadas). El énfasis en esta frase está puesto en las palabras simple y complejo. Simplicidad y complejidad parecen estar en las antípodas uno del otro, 57

Video donde los ingenieros franceses y británicos se encuentran por primera vez en el medio del Canal de La Mancha durante la construcción del Eurotúnel en 1990: https://youtu.be/Q5V-Hks0oDM?t=101 58 https://es.wikipedia.org/wiki/Parálisis_del_análisis 59 https://es.wikipedia.org/wiki/Paul_Valéry

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como dos caras de una misma moneda. Pero puede no ser el caso. Algo extremadamente complejo puede ser simple desde una cierta perspectiva. Como así también algo simple puede ser percibido como complejo. Tomemos el mundo como paradigma de complejidad artificial (creada por la raza humana): para un observador parado a una suficiente distancia, toda la complejidad del mundo, los problemas, las crisis, las pandemias, las guerras, los políticos, los impuestos; todo se reduce a un simple y diminuto punto brillante en el cielo (ver figura más abajo).

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Figura 5: “Usted está aquí”: Toda la complejidad del mundo se reduce a un punto en el cielo para un observador externo (en este caso parado en Marte) (crédito: NASA/JPL/Cornell, licencia CC BY 2.0) La ingeniería debe convivir diariamente con esta suerte de equilibrio entre simplicidad y complejidad. Es un equilibrio delicado que ingenieras e ingenieros deben navegar. La ingeniería nos educa para diseñar, y nuestros diseños siempre tienen un usuario que satisface alguna necesidad al usar lo que creamos. El usuario es clave ya que es quien debe lidiar con la complejidad de los sistemas que diseñamos. La parte interesante acá es que uno naturalmente piensa en un usuario como una persona, un ser humano. Pero en temas tecnológicos, un “usuario”es un concepto 63

un poco más amplio. Puede ser (y muy frecuentemente es) un humano, pero puede ser también una máquina que usa o consume o se conecta a algún sistema creado por nosotros. Entonces, de forma más genérica, podemos decir que un usuario es una “entidad”que interactúa con un sistema de forma tal de utilizar las funciones principales de este sistema con algún propósito. En cualquier caso, este usuario se acoplará al sistema a través de una cierta interfaz60. Y si hablamos de humanos, existirá entonces una interfaz humano-máquina (o Human-Machine Interface en inglés, HMI). Cuando el usuario es expuesto a lo que le es dado para usar un sistema, las ingenieras e ingenieros que diseñan el sistema deben tomar ciertas decisiones (que terminan siendo clave) respecto a qué parte mostrar y qué parte esconder de la complejidad interna del sistema en cuestión. Este es el punto clave donde sistemas complejos pueden percibirse como simples, o viceversa: exponer al usuario o no a “los elementos”es una decisión de diseño, que si no se la piensa bien, puede ser consecuencias interesantes. Larry Tesler61, uno de los líderes en investigar la interacción humano-máquina, sostenía que la complejidad total de un sistema es una constante. Esto significa que si hacemos la interfaz al usuario más simple, la complejidad “detrás de escena”aumenta. Una parte del sistema se vuelve 60 61

https://es.wikipedia.org/wiki/Interfaz https://es.wikipedia.org/wiki/Lawrence_G._Tesler

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más simple a expensas de otra parte que se vuelve más compleja. Este principio (o postulado), se lo conoce como la “Ley de Tesler de la conservación de complejidad”62 (en realidad es una observación más que una ley). Tesler la describió como un trade-off63: hacer las cosas más simples para el usuario significa complicarle la vida al ingeniero, y cuando una ingeniera o ingeniero quiere simplificar su propia existencia, se la complica al usuario. Esto significa que cada sistema en el mundo tiene una cantidad de complejidad irreductible, y la única pregunta que queda entonces es quién va a ser el que lidie con ella: el usuario o los diseñadores. Por ejemplo, pensemos en la caja automática de un auto: una combinación compleja de engranajes, fluidos hidráulicos, controles electrónicos y sensores. Ahorrarle al que maneja tener que hacer los cambios manualmente termina impactando en una mayor complejidad en la ingeniería tras bambalinas. Lo que es simple en la superficie, puede ser extremadamente complejo en su interior. En software, por ejemplo en software embebido que corre en un satélite, esta es una decisión que suele estar muy presente para las ingenieras e ingenieros a cargo, por ejemplo cuando se definen comandos. Los comandos son paquetes de datos transmitidos desde Tierra que definen una acción que el satélite debe ejecutar. Por ejemplo, un comando 62

https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_conservation_of_complexity (sólo en inglés) 63 https://es.wikipedia.org/wiki/Trade-off

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puede ser para encender ciertas computadoras a bordo, o para desplegar paneles solares, o algo similar. La dicotomía simple/complejo aparece: hacer un comando que ejecute el despliegue simultáneo de todos los paneles (opción A), o crear un comando más “genérico”que pueda desplegar paneles individualmente dependiendo de cómo se modifican ciertos parámetros en el comando (opción B)? Ambas son válidas. La opción A (una acción concreta, donde se le restringen los grados de libertad al usuario para que se mande alguna, lo que se conoce como hacerlo APB64) significa que internamente el software tiene que monitorear que las distintas sub-acciones a cada panel se ejecute. La opción B (menos restricciones, más espacio para que el operador se la mande) significa que el software puede relajarse en cuanto a monitorear el despliegue de cada panel, ya que el usuario está más “a cargo”. No existe una receta para esto. Los ingenieros e ingenieras tienen que convivir con esta constante elección entre cómo distribuir la complejidad entre lo visible y lo oculto de un sistema, como una especie de equilibrista. 64

Dejo a criterio del lector buscar qué significa la sigla.

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Figura 6: Acá podemos ver a un ingeniero diseñando (Crédito: Sean Benesh, vía Unsplash) 67

Para cerrar este capítulo, es necesario hacer hincapié en la palabra irreductible que tal vez pasó algo desapercibida cuando se habló de la ley de Tesler algunos párrafos atrás (y que no de casualidad está en negrita). El hecho de que la complejidad total de un sistema sea una constante irreductible significa que aún así tiene la libertad para aumentar ad nauseam. Siempre es posible complicarla más y más, y tenemos cierta tendencia a hacerlo65. La clave para ingenieras e ingenieros, y que no siempre resulta fácil dilucidar, es saber cuándo parar y dejar de complicarla.

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https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_creep (sólo en inglés)

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Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemática, pero también Arte, Diseño y Sistemas El foco de este texto es la ingeniería pero también es importante hablar de ciencia, matemática y tecnología en general, y cómo todas estas se conectan entre sí. Estas disciplinas están fuertemente enredadas o interconectadas, y son frecuente (e incorrectamente) usadas como sinónimos, cuando no lo son. Es muy difícil poder pensar en ingeniería sin incluir ciencia, o igualmente difícil pensar en ingeniería sin hablar de tecnología o matemática, pero la inversa no es exactamente válida. Se puede hablar de tecnología o ciencia sin necesariamente hablar de ingeniería. Usaré la 69

sigla STEM66 (Science, Technology, Engineering and Math) en inglés para mayor consistencia de aquí en adelante, y para que el lector pueda googlear sobre el concepto (esto requerirá cierto nivel de inglés) y como se emplea en el mundo. STEM comenzó en un principio como “SMET”. En los años 90, la NSF (National Science Foundation, algo así como un CONICET67 norteamericano) acuñó el término de forma de poder enfatizar la importancia estratégica de estas cuatro disciplinas. La sigla cambió a STEM para facilitar su comunicación y difusión. Es importante que se busque contenido en STEM siempre en mayúsculas, para evitar confusiones (como bien dijo Diego Golombek en el prólogo, lo interesante es que stem significa tallo en inglés, lo que ilustra de forma interesante una idea de raíz en el término). El concepto STEM puede entenderse desde tres aspectos diferentes: • Ciencia, tecnología, ingeniería y matemática como disciplinas estratégicas independientes en las cuales los países deben producir más y mejores recursos calificados de forma de poder competir en un mundo cada vez más complejo y tecnificado. • Ciencia, tecnología, ingeniería y matemática como 66 67

STEM = Science, Technology, Engineering and Math https://www.conicet.gov.ar/

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disciplinas inherentemente relacionadas y sobre cómo enseñar sobre estas relaciones mediante proyectos prácticos interdisciplinarios donde los estudiantes puedan experimentarlo con sus propios “ojos”. • STEM como precursor del Pensamiento Sistémico. En un mundo cada vez más complejo y digitalizado, nuestra vida gira alrededor de sistemas. Estos sistemas contienen distintos componentes y estos componentes son producto del ingenio humano basado en ciencia, tecnología, ingeniería y matemática. Este es el enfoque que este texto persigue. En cualquier caso, STEM (y una mentalidad sistémica) es un ingrediente fundamental para el desarrollo de un país que pretende proveer a sus ciudadanos de herramientas para poder desenvolverse en un mundo que incesantemente se digitaliza e interconecta cada vez más. Pero, intentemos explicar qué significa cada uno de los miembros de esta sigla. • Ciencia: ◦ ¿Qué es la ciencia? Existen muchas formas de definirla. Pero vayamos de nuevo por el lado de la construcción de conocimiento. La ciencia constuye conocimiento, y lo hace de forma 71

organizada, estructurada; de otra forma sería un caos. No sólo esto incluye a la clasificación del conocimiento ya obtenido, sino también a establecer los métodos para generar más conocimiento. Pero el objetivo de la ciencia es saber. Sólo por el hecho de saber, porque si. O, un científico dirá: ¿por qué no? No hay una razón en particular para querer saber, desde la perspectiva de la ciencia. El conocimiento por el conocimiento mismo; es mejor saber que no saber. En el proceso, la ciencia define un método (el método científico68) que permite “estandarizar” de alguna forma el proceso de descubrimiento o investigación, pero el resultado, el principal producto, si se quiere, de cualquier proceso científico es conocimiento. La aplicación práctica del conocimiento descubierto escapa a los intereses, al menos inmediatos, de la ciencia. • Tecnología: ◦ Podemos decir que la tecnología es “ciencia aplicada”. Es decir, la tecnología persigue la aplicación práctica de conocimiento que ha sido descubierto mediante el método científico. Veámoslo con un ejemplo: la ciencia descubre que puede inducirse una corriente eléctrica desde un 68

https://es.wikipedia.org/wiki/Método_científico

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conductor a otro mediante un campo magnético variable. Esto lo descubre Michael Faraday69 con sus investigaciones en el año 183170. Leon Foucault71 luego analiza y descubre que existen ciertas corrientes de inducción que circulan en lazos cerrados72, observando que si el conductor inducido tiene cierta resistencia eléctrica, generará calor (por Efecto Joule73). Esto es ciencia: se investiga, se descubre, se “sabe”, aunque no se sepa la aplicación. ◦ La Tecnología entra ahora en escena para analizar que el fenómeno de generación de calor a partir de corrientes inducidas puede ser indeseable (nota: la palabra “indeseable” es muy común en la jerga ingenieril, aunque pueda sonar algo chocante) en ciertos circuitos eléctricos. Por ejemplo en transformadores eléctricos, ya que el calor es energía desaprovechada en ese contexto. Por lo tanto, aumentando la resistencia a estas corrientes (típicamente mediante laminado), estos se vuelven más eficientes. ◦ Pero, la tecnología también propone que el exac69

https://es.wikipedia.org/wiki/Michael_Faraday https://es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_Faraday 71 https://es.wikipedia.org/wiki/Léon_Foucault 72 https://es.wikipedia.org/wiki/Corriente_de_Foucault 73 https://es.wikipedia.org/wiki/Efecto_Joule 70

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tamente mismo efecto puede ser “deseable” cuando en realidad se busca generar calor. Por ejemplo: en hornos o cocinas de inducción, donde el calor producido por la resistencia eléctrica del material es usado para templado/recocido de materiales, o para cocción de comidas. Como vemos, la tecnología plantea o propone usos prácticos del conocimiento descubierto por la ciencia. Lo grandioso de esto es que un mismo efecto puede encontrar dos tipos de aplicaciones totalmente distintas, o ser algo deseado o indeseado dependiendo de cómo se lo observe desde el punto de vista tecnológico! ◦ La tecnología en general no especifica detalladamente el cómo. Siguiendo con la analogía de las corrientes eléctricas de inducción, la tecnología no se calienta74 por explicar cómo implementar o desarrollar un horno de inducción, o cómo aumentar la resistencia eléctrica en las chapas del núcleo del transformador. En algunos casos la tecnología puede ir más allá y plantear una forma específica de aplicar un cierto conocimiento científico, pero puede ser perfectamente “agnóstica” de la implementación: la tecnología de los hornos de inducción es la misma, independientemente de quien diseñe y fabrique el 74

https://gph.is/g/E1GRVme

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aparato. ◦ Otro ejemplo sería el motor de un cohete. La ciencia explica claramente que un cuerpo que expulsa y acelera una cantidad de masa experimentara un empuje como reacción a esa expulsión75. El principio es cierto con cualquier tipo de masa: aire (típico al inflar un globo y soltarlo), agua (se han visto esos dispositivos donde se puede levitar expulsando un chorro de agua). Ahora bien, la tecnología plantea usar este principio para propulsar vehículos a velocidades suficientes para hacerlos orbitar la Tierra, mediante la combustión de ciertos químicos (propelentes, combustibles). El principio de funcionamiento de un motor de cohete es simple76, lo complejo es su implementación, o llevarlo a la práctica. Para usar una analogía “física” de energía potencial/cinética, la tecnología plantea el “potencial” de aplicar ciencia para un propósito específico, la ingeniería lo transforma en “movimiento” o energía cinética. • Ingeniería (el foco de este texto): ◦ Lo que la tecnología propone, la ingeniería lo implementa (o al menos lo intenta), lidiando 75 76

https://es.wikipedia.org/wiki/Ecuación_del_cohete_de_Tsiolkovski https://es.wikipedia.org/wiki/Motor_cohete

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con todos los desafíos que eso acarrea, y con todos los aspectos prácticos necesarios. Aquello que la ciencia descubre, eso que la tecnología encuentra potencialmente útil, la ingeniería lo transforma en algo funcional, siguiendo una metodología. Volviendo al ejemplo del horno de inducción, la ingeniería se encargará de proyectar y fabricar la estructura del horno, los controles electrónicos, los sensores, la electrónica de potencia, la disipación de calor, probablemente una interfaz al usuario, incluyendo muy posiblemente firmware o software, hasta tal vez aplicación para smartphone que el usuario podrá instalar en su computadora o teléfono para controlar o perfilar el horno. Eso es ingeniería; es concretar lo que la tecnología sugirió a partir del conocimiento generado por la ciencia. Faraday jamás imaginó que lo que descubrió podría usarse para cocinar una empanada. Entre una empanada cocida a inducción y Faraday hay una larga historia de investigación, generación de conocimiento, tecnología e ingeniería.

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Figura 7: Michael Faraday y la cocción de empanadas están más relacionados de lo que creemos

Figura 8: La empanada como símbolo de la sinergia entre ciencia, tecnología e ingeniería 77

• Matemática: ◦ En realidad matemática es una ciencia, por lo tanto lo explicado en el apartado de Ciencia aplica aquí también. La matemática es una ciencia lógica deductiva, que utiliza símbolos para generar una teoría exacta de deducción e inferencia lógica basada en definiciones, axiomas, postulados y reglas que transforman elementos primitivos en relaciones y teoremas más complejos. La matemática, para las ingenieras e ingenieros, es una herramienta, una forma de conectar la física con sus aplicaciones. Pero por sobre todo es un lenguaje común entre la ciencia, la tecnología y la ingeniería. Ese universo de símbolos y letras griegas pueden hacer que un matemático teórico pueda definir un teorema que un tecnólogo puede usar para sugerir a un ingeniero construir algo. La matemática integra.

No es sólo STEM: también es Arte y Diseño La realidad es: solo con STEM no alcanza. Solo con fomentar STEM no es suficiente para preparar a los estudiantes para el mundo actual. Por supuesto hay más que STEM. 78

STEM viene de una época que ya no es tal; el mundo de hoy es más complejo que hace algunas décadas atrás. Mucho más que ciencia, tecnología, ingeniería y matemática es necesario. Hace falta sumarle diseño y arte como ingredientes fundamentales para la innovación. Para crear sistemas complejos que no sólo funcionan de forma confiable sino que también son fáciles de usar, intuitivos, inclusivos y amigables, STEM necesita ayuda. Arte y diseño son dos disciplinas que pueden (y deben) contribuir para esto. El arte es la “pata” que puede traer la disrupción y los nuevos enfoques que a la ingeniería puede costarle generar por su cuenta. El arte trae fluidez y el “desparpajo” necesario que las disciplinas más estructuradas pueden no tener, por razones históricas y de tener que, a veces, mantener las formas. El arte puede traer prácticas útiles y disruptivas como la improvisación77. De nuevo, desambiguaciones en los términos: improvisación no entendido como hacer algo a la bartola, sino improvisación en el sentido que se usa en la música por ejemplo, o la actuación. La improvisación como una estrategia de exploración del diseño que busca aventurarse sin una gran planificación previa, que fomenta la creatividad, la colaboración, premia la espontaneidad y aprende mediante “prueba y error”. El diseño, muy cercanamente relacionado con el arte pero 77

https://www.researchgate.net/publication/221516785_Improvisation_ principles_and_techniques_for_design (paper en inglés)

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también relacionado con la ingeniería, puede entenderse como sustantivo y como verbo. El diseño como verbo está presente en nuestras vidas, independientemente de lo que hagamos, todos los días. Diseñar es resolver un problema, desgranarlo en partes más pequeñas y manejables, es planificar, es decidir. Diseñar es transformar una idea en un resultado que nos satisface; y si no nos satisface volvemos a intentarlo. No hace falta solamente diseñar algo tangible para poder hablar de diseño: las estrategias se diseñan, las políticas se diseñan, las ideas se diseñan. La música puede tener un impacto en los artefactos que creamos con nuestro ingenio. Por ejemplo, veamos el caso de Larry Page78, quien es bien conocido como uno de los miembros de la conocida dupla (junto a Sergey Brin) que fundaron y llevaron a Google a ser el gigante tecnológico que hoy en día es. Un factor no tan conocido (y que Page confirmó en más de una oportunidad) es cómo la música influenció su perspectiva respecto a cómo Google debía funcionar. Page dice: “creo que mi educación musical llevó a que Google sea tan rápido en sus respuestas como es”. Page toca el saxo y estudió composición durante su juventud. “En la música, el tiempo de respuesta es fundamental”, reconoce. 78

https://en.wikipedia.org/wiki/Larry_Page (se agrega el link en inglés porque el link en Español no tiene mención al tema de la música que se comenta en este párrafo.

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SiSTEM para las escuelas argentinas El gran desafío histórico de las escuelas es tener que educar a millones de personas que son totalmente distintas unas de otras, y en el caso de las escuelas públicas, con recursos cada vez más limitados. No existen dos estudiantes con las mismas motivaciones y pasiones, por lo tanto las escuelas intentan abordar una serie de temáticas que se suponen son necesarias o interesantes para la “mayoría”, pero por supuesto no pueden cubrir los gustos particulares de cada uno. Eso es una realidad y hay que aceptarla; sería imposible un sistema educativo totalmente personalizado. Dicho esto, es necesario observar la escuela como lo que es y no más allá: un lugar donde se provee al estudiante de “pistas” o “tips” sobre un tema, pero nunca la trama en completa profundidad. El estudiante (con la guía de los padres si es necesario, pero también idealmente de forma autónoma) tiene la necesidad o responsabilidad de profundizar por su cuenta aquellos temas que le son más afines, donde probablemente, si el interés es suficiente, termine potencialmente encontrando una vocación. No es posible cargar con toda la responsabilidad a la escuela, sino que el estudiante y su entorno son también parte fundamental de ese mecanismo. Por eso, la educación argentina, de tono generalista, parece estar correctamente alineada con la necesidad global de analizar sistemas cada vez más conectados y más complejos, cuya complejidad requiere un 81

entendimiento razonable “de alto nivel”, en lugar de un conocimiento muy detallado de un componente en particular. El mundo parece requerir generalistas, hasta con ciertos rasgos polímatas79, y menos especialistas. Esto parece acarrear una suerte de paradoja: cuanto más se sabe de muchas cosas, menos se sabe de una cosa en particular (“quien mucho abarca, poco aprieta” se suele decir). El generalismo ha tenido una suerte de mala fama durante mucho tiempo, y ciertas frases han popularizado esta visión contra el saber general. En China, la gente dice: “equipado con muchos cuchillos, pero ninguno afilado”. En Estonia, la gente suele decir “tiene nueve negocios distintos; el décimo es: hambre”. Sin embargo, la mayoría de las mentes más brillantes (contemporáneas e históricas) han sido y son generalistas: Elon Musk, Richard Feynman, Nikola Tesla, Leonardo DaVinci, Marie Curie, solo para nombrar unos pocos. Si ser un generalista es ser un mediocre, por qué entonces la gran mayoría de los científicos más sobresalientes de la historia eran polímatas80? Newton, Galileo, Aristóteles, Kepler, Descartes, Huygens, Laplace, “empanada” Faraday, Pasteur, Hooke, Leibniz, Euler, Darwin, Maxwell; todos tenían muchos “kioscos”. Si bien podemos estar hablando acá de genios excepcionales que nacieron con el don de la polimatía y surgieron en ciertos 79

https://es.wikipedia.org/wiki/Polimatía 80 Murray, C. A. (2003). Human accomplishment: The pursuit of excellence in the arts and sciences, 800 B.C. to 1950. New York: HarperCollins.

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contextos históricos que hoy en día serían imposibles de reproducir, el resto de nosotros los mortales podemos aún así tener “inquietudes polímatas”, sin que esto signifique tener que compararnos con Edison.

Figura 9: Las comparaciones pueden ser odiosas. ¿Cómo? Fomentando el estudio lo más diverso posible, sin dejar tema afuera. El kid de la cuestión es: tener intereses muy variados, paga. “Abarcar lo más que se pueda y apretar donde se necesita” es tal vez el mejor equilibrio entre el generalismo y la especialización. Tener una buena noción de muchas cosas y profundizar en aquellos puntos necesarios parece ser la mejor estrategia. Poder tener un amplio espectro de conocimiento ayuda a entender el mundo que nos rodea de una mejor forma, a conectar puntos y temas que podrían parecer desconectados pero no lo están. Un conocimiento diverso impacta en un mejor pensamiento 83

crítico y en una mejor perspectiva sistémica del mundo: saber al menos algo de muchas cosas permite generar un “modelo” mental del mundo que nos prepara mejor para lo que viene. En cuanto a contenidos SiSTEM en las escuelas, en este texto solo se puede sugerir (o desear) a las entidades educativas generen espacios donde los estudiantes puedan despertar al polímata que todos llevamos adentro, que puedan compartir un espacio para pensar, discutir y diseñar sistemas, y no solamente apuntar a disciplinas específicas y aisladas, como por ejemplo solo programación. Adoptando un enfoque sistémico, los estudiantes podrán comprender la naturaleza multidisciplinaria de los sistemas tecnológicos, la sinergia que existe entre la ciencia y la ingeniería, pero también de la naturaleza social del proceso de diseño colectivo y colaborativo, del trabajo en equipo y el ciclo de vida de un sistema: desde el diseño conceptual a la implementación y verificación. Una problemática frecuente es intentar imitar políticas implementadas por otros países y esperar que funcionen mágicamente en contextos socioculturales diferentes. Esto suele pasarle a Finlandia, donde muchos países recurren a este país para intentar copiar la receta del éxito en temas de educación. Lo que funciona en Finlandia puede tranquilamente no funcionar en otro lugar o realidad. Es muy importante adaptar las políticas a los contextos indicados. De alguna forma, es como pretender trasplantar una cabe84

za a otro cuerpo y esperar que salga caminando. Al menos con el conocimiento que tenemos hoy, esto no es posible. En temas tecnológicos, es importante fomentar actividades que integren la mayor cantidad de disciplinas posibles y permitan experimentar crear sistemas. Robótica es un buen ejemplo de una disciplina integradora: es una actividad que provee al estudiante de un buen acercamiento a temas de mecatrónica81, como diseño mecánico, programación de software, electrónica, sistemas de control, servomecanismos, cableado, tecnología de baterías, etcétera. Existen hoy en dia variadas plataformas de desarrollo y prototipado rápido que contribuyen a la cultura maker82, como por ejemplo Arduino83, Raspberry Pi84, o Beaglebone85, lo cuales, con niveles variables de complejidad, permitirá a los estudiantes experimentar con conceptos tan avanzados como sistemas operativos, sistemas embebidos, programación, algoritmos y por qué no, experimentar eventualmente con satélites86. La prioridad debe estar centrada en fomentar el “diseño y desarrollo” como actividad colectiva: crear algo desde cero, prototipar, probar, fallar, corregir y volver a intentar. Experimentar cómo las partes se vuelven un todo. 81

https://es.wikipedia.org/wiki/Ingeniería_mecatrónica https://es.wikipedia.org/wiki/Cultura_maker 83 https://www.arduino.cc/ 84 https://www.raspberrypi.org/ 85 https://beagleboard.org/black 86 https://es.wikipedia.org/wiki/CubeSat 82

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La brecha Secundario Universidad y el mito de “esto no me sirve para nada” Estudiar una carrera universitaria es construir una estructura de conocimiento en nuestras cabezas. Podemos pensar en las Universidades como constructoras de sistemas de conocimiento, y las mentes de los estudiantes como las obras en construcción. Entonces, todo lo que se habló en el capítulo anterior sobre sistemas aplica perfectamente. Siguiendo con la analogía sistémica, todo estructura o sistema requiere una planeación o arquitectura previa: nadie construiría una casa arrancando a poner ladrillos directamente sin pensar en lo que se quiere construir. Por 87

supuesto, cualquier estructura que queramos construir necesita buenos cimientos si se la pretende sólida. Se sabe, construir lleva tiempo. Construir significa traer orden al desorden, lo cual requiere energía. Cualquier construcción se empieza desde los basamentos hacia arriba, y no al revés. Sólo la idea de construir un edificio empezando por el último piso es simplemente absurda. Construir estructuras o sistemas de conocimiento sigue el mismo proceso: de abajo hacia arriba. Desde lo grueso, a lo fino de los detalles. El razonamiento no cambia si hablamos de construir un puente o construir el conocimiento que determina la formación de una ingeniera o ingeniero. Análisis y síntesis también son relevantes acá: las Universidades han desgranado el problema/necesidad en una arquitectura con sus partes y componentes (programas de estudio, materias), y el estudiante entonces adopta y finalmente integra ese conocimiento en su cabeza, de “abajo hacia arriba”. Es por esto que los primeros años de las carreras de ingeniería argentinas son ampliamente dedicados a las materias básicas, que podemos llamar de ahora en más materias cimiento. Aquellas materias sin las cuales toda la estructura de conocimiento se viene abajo: Análisis matemático, física, química, álgebra, pero también materias de contenido social (que suelen estar entre las menos favoritas) pero que son muy necesarias: materias que tratan sobre el impacto que la ingeniería como actividad puede tener en la Sociedad o el medio ambiente. Si bien estas pueden no 88

ser fácilmente valoradas por los estudiantes y suelen ser prematuramente definidas como "molestas", una ingeniera con conciencia social del impacto que su trabajo puede tener sobre la sociedad o el medio ambiente es mejor ingeniera que aquella que carece de esa sensibilidad y ese conocimiento. No hay ingeniera o ingeniero posible sin una sólida comprensión de los principios fundamentales que sólo las materias cimiento pueden brindar.

La brecha, materias cimiento, y demases Cierto es que muchos estudiantes que ingresan a la Universidad se encuentran de repente frente a contenidos que a priori: 1) Presentan un salto cuantitativo en cuanto a exigencia y profundidad comparado con la escuela secundaria. 2) Cuestan conectarlos con la carrera que se está estudiando. Uno de los pre conceptos erróneos es que estas materias no sirven para nada (repetido como una especie de mantra). No es casualidad ni malicia de las Universidades ubicar estas materias donde están, y dotarlas de los contenidos que 89

tienen. La principal motivación de ubicar estas materias en los primeros años, como ya se explicó, es cimentar la estructura de conocimiento y poder proveer al estudiante de las columnas vertebrales para lo que vendrá después. Las materias cimiento son fundamentales e instrumentales para el futuro profesional de cualquier ingeniera o ingeniero. Por ejemplo, la industria de los videojuegos depende en gran parte del contenido de estas materias, como álgebra, física y cálculo (para calcular rotaciones, simular colisiones, etc). Lo mismo que la industria espacial (para orientar satélites en órbita), simuladores de vuelo, etc. Ya veremos en más detalle otros ejemplos. ¿Es el shock inicial de las materias cimiento acaso la razón de la deserción temprana en las carreras ingenieriles? Veamos algunas estadísticas. Existe una extensa cantidad de información estadística universitaria en el país87. Según estimaciones basadas en los datos brindados por la Secretaría de Políticas Universitarias88, la tasa de deserción en el ámbito universitario estatal es de aproximadamente un 80 %; mientras que la tasa de deserción universitaria en el ámbito privado es aproximadamente del 60 %89. 87

http://estadisticasuniversitarias.me.gov.ar/ Secretaría de Políticas Universitarias (SPU) (2011). Anuario de Estadísticas Universitarias 2010. Buenos Aires. ISSN 1850-7514 89 Vanina Laura Celada. “Acerca de las causas de deserción universitaria en Argentina a principios del siglo XXI, de las políticas implementadas y nuevas propuestas de retención de población estudiantil” (2020) Revista Científica de UCES 88

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Por su parte, la deserción temprana, de nuevo según los datos publicados por la SPU (y que corresponden al año 2003 y no contemplaba entre otras a la Universidad de Buenos Aires), se estimaba en el 40 % de los ingresantes en el primer año de las carreras9091. Pensar que las materias cimiento son la razón de ese 40 % es demasiado arriesgado, o directamente erróneo. Las razones de deserción son más complejas, producto de una combinación de razones que incluyen cuestiones de contenido/afinidad, temáticas socioculturales, de adaptación a la vida universitaria y otras92. Lo cierto es que estas razones terminan relacionándose y realimentándose: si la brecha secundario/universidad se vuelve muy amplia para un estudiante, y este proviene de un sector vulnerable, lo cual le exige la presión de trabajar para sostener a sí mismo o a su familia mientras ve que no puede ponerse a la par de los contenidos de estas materias, lo más probable es que este estudiante termine tirando la toalla. Esto no puede soslayarse. ¿Qué se puede hacer entonces con aquellos que desean estudiar ingeniería pero encuentran un desafío demasiado grande en superar la brecha secundario/universidad mientras intentan subsistir 90

Gessaggi, V. y llinas, P. (2005), Democratizar el acceso a la educación superior, CIPPEC, Buenos Aires 91 Lattuada, Mario Jose. Deserción y retención en las unidades académicas de educación superior: una aproximación a las causas, instrumentos y estrategias que contribuyen a conocer y morigerar su impacto (CONICET) 92 https://publicacionescientificas.uces.edu.ar/index.php/cientifica/article/view/ 966

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económicamente? Estos estudiantes no pueden darse el lujo de pagarse profesores particulares, o comprar libros, y demás. La respuesta está en torno a los cursos de nivelación. Cuando cursaba el ingreso a la UTN allá por enero del año 2000, tenía un compañero del cual sólo recuerdo el apellido: Torres. Torres era mayor que nosotros (todos tendríamos como máximo 19 años); Torres estaría en sus avanzados veintipico. Mientras todos teníamos la cabeza en cualquier cosa, Torres tenía esposa e hijos, y (según me contaba) un suegro con el cual no se llevaba bien. Torres tenía que mantener a su familia como podía (parecía no tener un trabajo fijo), lidiar con sus temas familiares, y además cursar hasta las 11 de la noche todos los días el curso de nivelación. A pesar de los evidentes desafíos que se le presentaban, Torres mostraba que tenía el fuego sagrado93: hacía todos los ejercicios en tiempo y forma, preguntaba, participaba. Mucho más que yo. Quería aprender, quería superarse. Hacia la recta final del curso de ingreso, dejó de asistir regularmente. Torres nunca pasó el examen de ingreso (recuerdo haberlo buscado en la lista), y nunca lo volvimos a ver. Una parte de mí quiere creer que Torres tomó impulso de nuevo, arrancó el curso de nivelación el año siguiente, se recibió y hoy en día es un colega que brinda su cono93

Esta frase pertenece al Ing. Luciano Alvarez, histórico profesor de Medidas Electrónicas II en la UTN FRA; uno de esos profesores que uno recuerda para siempre.

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cimiento en alguna parte, resolviendo problemas con su ingenio. Otra parte de mí sospecha que Torres fue otro potencial buen ingeniero derrotado por la coyuntura. Algunos rápidamente dirán; los cursos de ingreso están para eso. Retruco: los cursos son de nivelación, y la palabra ingreso no es sinónimo de exclusión; nadie debería ser descartado en su intención de estudiar. Un país con elevados índices de pobreza94 no puede darse el lujo de dejar afuera a nadie con el fuego sagrado. Los cursos de nivelación deben ser un instrumento inclusivo que permitan que la transición hacia la educación universitaria sea lo menos abrupta posible (no sólo a nivel contenidos sino también a nivel social), de forma tal que todos los Torres puedan tener su oportunidad y eventualmente, no sin compromiso y dedicación, obtener su diploma. Los cursos de nivelación deben estar diseñados y fortalecidos con contención psicopedagógica para poder dar apoyo a aquellos cuyas realidades continuamente los tironean para atrás y no les permite pasar más allá de la puerta de la Universidad.

Contenidos y aplicaciones prácticas de las materias cimiento Adentrémonos entonces a ver un poco de qué se tratan estas materias cimiento, y qué aplicaciones encuentran. 94

https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel3-Tema-4-46

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Se verá que no hay nada más erróneo que pensar que no sirven para nada. • Análisis matemático: ◦ Esta materia suele estar compartimentada en varios niveles (típicamente I, II, III aunque en algunas Universidades cambia el nombre ligeramente a medida que avanza). En el primer nivel, que suele estar en el primer año de la carrera, se abordan temas como funciones, derivadas, integrales, límite, y ecuaciones diferenciales ordinarias, en una sola variable. En los niveles más avanzados (Análisis II y III), se incluyen varias variables, cálculo vectorial (gradiente, convergencia, rotores) y variable compleja (que incluye derivación e integración compleja). Todo esto encuentra infinidad aplicaciones en múltiples sectores: ∗ Visualización en dos y tres dimensiones de superficies y sólidos: muy importante para modelado de sólidos, CAD, diseño mecánico. ∗ Órbitas: las órbitas son básicamente secciones cónicas95, que se suelen estudiar en Análisis II. 95

https://es.wikipedia.org/wiki/Sección_cónica

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∗ Modelado de sistemas dinámicos: por ejemplo para simular circuitos eléctricos, sistemas térmicos, mecánicos. ∗ Procesamiento digital de señales, procesamiento de imágenes, audio, telecomunicaciones: las ecuaciones diferenciales en tiempo discreto (más precisamente llamadas ecuaciones diferencia son ampliamente utilizadas para describir sistemas lineales invariantes en el tiempo96. ∗ Sistemas de control automático: para poder controlar un sistema (puede ser una planta generadora, un drone, o un motor diesel), es necesario conocer los procesos físicos que ocurren en esos sistemas, y estos comportamientos son modelados mediante ecuaciones diferenciales ordinarias o parciales, en una o varias variables. Los sistemas de control trabajan con dichas ecuaciones de forma tal de evitar inestabilidades (un sistema dinámico fuera de control puede oscilar hasta su destrucción). ∗ Aerodinámica: las ecuaciones que describen el movimiento de fluidos alrededor de superficies se modelan utilizando ecuacio96

https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_LTI

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nes diferenciales parciales. ∗ Calculo estructural. ◦ Lo interesante es que el Análisis Matemático es tan fundamental e importante que a su vez funciona de cimiento para otras materias cimiento! • Física: ◦ También suele subdividirse en dos o tres niveles. Los primeros niveles abarcan leyes de Newton, cinemática, estática, o cómo las fuerzas interactúan con los cuerpos o con otras fuerzas. Movimientos lineales, en una, dos, tres dimensiones. Rotaciones y cuerpos rígidos, momentos de inercia, fricción. Transferencia de calor por convección, conducción y radiación, balance de energía térmica, radiación del cuerpo negro. ◦ Aplicaciones: ∗ Industria aeroespacial (un satélite pequeño rotando en el espacio es un cuerpo rígido sujeto a fuerzas rotacionales y perturbaciones orbitales). ∗ Simuladores de vuelo en aeronáutica ∗ Calculo estructural ∗ Sistemas navales tripulados y no tripulados ∗ Drones 96

∗ Turbinas/propulsión en aviación comercial ∗ Control térmico de satélites: dado que un satélite experimenta ciclos extremos entre luz solar directa y sombra (eclipse), mantener todos los componentes a bordo de un satélite en sus rangos de temperaturas nominales requiere de un conocimiento específico en lo que refiere a transferencia y disipación de calor. ◦ En los niveles más avanzados (Física III en UTN por ejemplo), se incluye relatividad especial y general, y alguna introducción a la física cuántica, física de partículas y reacciones nucleares. Estos conceptos son fundamentales para diseño y desarrollo de reactores de investigación, reactores de generación eléctrica, radioterapia, etc. El país cuenta con una extensa experiencia en el área nuclear, siendo el Instituto Balseiro la referencia en cuanto a educación en el tema, donde se ofrece la carrera de Ingeniería Nuclear97. ◦ También se abordan temas de óptica, que son importantes para aplicaciones como fibra óptica, desarrollos de cámaras industriales, star trackers98 para satélites (que son cámaras que 97 98

https://www.ib.edu.ar/academicas/ingenieria-nuclear.html https://en.wikipedia.org/wiki/Star_tracker (sólo en inglés)

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detectan la orientación en espacio mediante la observación de estrellas), cámaras hiperespectrales para observación terrestre, etc. • Electromagnetismo: ◦ En algunas Universidades se suele incluir Electromagnetismo dentro de Física, aunque en otras puede ser una materia independiente. En cualquier caso, en Electromagnetismo se ve el modelo “clásico” (no-relativista) de la propagación electromagnética. Típicamente se habla de campo eléctrico, campo magnético, cargas estáticas o en movimiento, marcos de referencia, radiadores isotrópicos, dipolos, patrón de radiación, y por supuesto ecuaciones de Maxwell99. ◦ Aplicaciones: ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗

Telecomunicaciones Radar100 Radiotelescopios Diseño de distintos tipos de antenas Wi-Fi, Bluetooth, 4G, 5G. Integridad de señal101 en diseño de circuitos impresos de alta velocidad como mother-

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https://es.wikipedia.org/wiki/Ecuaciones_de_Maxwell https://es.wikipedia.org/wiki/Radar 101 https://es.wikipedia.org/wiki/Integridad_de_señal 100

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boards (donde la calidad de la señal entre dos trazas cercanas en una placa de circuito impreso dependerá de factores que pueden ser explicados mediante las ecuaciones de Maxwell). • Química. ◦ En carreras que no son específicamente Ingeniería Química, se suele ver contenidos relativos a la estructura de la materia, modelos atómicos, termodinámica química, soluciones, equilibrio químico, cinética química. Por supuesto en la carrera Ingeniería Química se abordan estos temas en gran prondidad y mucho más102103. ◦ Aplicaciones: ∗ Combustibles sólidos y líquidos para motores de cohetes y propulsores104 para maniobrar satélites (thrusters), combustibles para industria aeroespacial. ∗ Plantas generadoras, energía nuclear, moderadores, etc. ∗ Baterías: Una batería es básicamente un dispositivo que convierte energía química en 102

http://www.uncuyo.edu.ar/estudios/carrera/ingenieria-quimicahttp://www.diq.uns.edu.ar/webiq/grado/carreras/iq/menu_iq.htm 104 https://es.wikipedia.org/wiki/Propulsión_espacial 103

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energía eléctrica mediante el uso de soluciones electrolíticas y químicos como el Litio105 (que el país produce y mucho106, siendo el cuarto productor a nivel mundial107). • Álgebra lineal ◦ El álgebra lineal es una rama de las matemáticas que estudia transformaciones lineales y no lineales, matrices, vectores en una, dos y tres dimensiones, bases ortogonales108, etc. El álgebra lineal es fundamental en casi todas las áreas de las matemáticas. Por ejemplo, el álgebra lineal es fundamental en la geometría, incluso para definir objetos básicos como líneas, planos, rotaciones y cuaterniones109, que son una interesante extensión de los números complejos. ◦ Aplicaciones: ¡infinidad! Básicamente todo lo que debe lidiar con rotaciones en el espacio y con marcos de referencia, necesita urgentemente usar matrices, vectores y cuaterniones: cualquier videojuego que simula objetos moviéndose en un ambiente 2D o 3D usa matrices, vec105

https://es.wikipedia.org/wiki/Batería_de_ion_de_litio https://www.argentina.gob.ar/sites/default/files/bid-litio-final.pdf 107 https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_lithium_production 108 https://es.wikipedia.org/wiki/Base_ortonormal 109 https://es.wikipedia.org/wiki/Cuaternión 106

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tores y demás. Guiado y control de vehículos: básicamente la orientación en el espacio de un satélite, un avión o un dron se almacena en cuaterniones y matrices definidas en la memoria de las computadoras de a bordo, donde el software embebido se encarga de calcular la diferencia entre la posición deseada y la posición actual. Robótica/Automatización: de nuevo, rotaciones para determinar la orientación de brazos posicionadores, inspección automática, maquinaria pesada de la construcción (excavadoras, niveladoras, tuneladoras, etc). • Informática ◦ Para carreras que no son puramente Ingenierías en Software o en Informática, en esta materia (que puede llamarse ligeramente diferente dependiendo de la Universidad) se abordan temas generales para darle al estudiante una noción “a vuelo de pájaro” de programación. Se ven estructuras de datos típicas, algoritmos, integración y derivación numérica. En esta materia se suele usar lo que se llama pseudocódigo110 aunque también se pueden usar lenguajes de programación específicos como C 111. En este aspecto, 110 111

https://es.wikipedia.org/wiki/Pseudocódigo https://es.wikipedia.org/wiki/C_(lenguaje_de_programación)

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es importante poder entender cómo lenguajes compilados (que son de más bajo nivel que los lenguajes interpretados112) funcionan con las capas de hardware inferiores, para poder comprender mejor cómo las variables son alocadas en memoria, cómo se manejan las llamadas a funciones113, nociones de arquitecturas de procesadores, entre otros temas. ◦ Aplicaciones: bueno, esta materia actúa de cimiento para todo lo que tenga que ver con desarrollo de software en general, asi que la lista es enorme: software embebido, simuladores, aplicaciones para smartphones, desarrollo web, y la lista puede seguir ad infinitum. • Probabilidad y Estadística ◦ Esta materia introduce todos los conceptos relacionados con aleatoriedad, el conteo y respecto a la frecuencia y posibilidad (probabilidad) de que eventos ocurran, o no ocurran. La aleatoriedad es algo que toda ingeniera o ingeniero tendrá que aprender a manejar durante su carrera: la leyes físicas que rigen el universo en el cual estamos inmersos contienen un alto grado de aleatoriedad producto de la complejidad 112 113

https://es.wikipedia.org/wiki/Intérprete_(informática) https://es.wikipedia.org/wiki/Pila_de_llamadas

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combinada de los distintos procesos físicos que ocurren en simultáneo, los cuales suelen tener un alto componente de indeterminación. ◦ Historia real: Hace muchos años (casi 20), cuando todavía era un joven y apuesto (según declaraciones de mi madre) asistente de ingeniería (también conocido científicamente como che pibe) en una PyME en San Martín, trabajé en un proyecto de un pequeño dispositivo llamado “validador de monedas” que se encargaba de discernir los distintos valores de monedas de curso legal existentes. Este dispositivo estaba destinado a ser parte de teléfonos públicos repartidos en la Ciudad de Buenos Aires. Ahora bien, el validador discernía monedas combinando dos métodos: midiendo el diámetro (usando LEDs y fotorresistores114) y por material, haciéndolas pasar por el centro de una bobina que era parte de un circuito oscilador115. Entonces cuando la moneda caía, al formar parte momentáneamente del núcleo del inductor, alteraba las condiciones del oscilador (la amplitud de las oscilaciones variaban) entonces un microprocesador procesaba esta variación, que era distinta para cada valor de moneda. Ahora bien, 114 115

https://es.wikipedia.org/wiki/Fotorresistor https://es.wikipedia.org/wiki/Oscilador

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¿son todas las monedas circulantes por Argentina exactamente iguales? No, no lo son, por lo tanto, cada moneda mostraba un patrón ligeramente diferente, lo cual era un dolor de cabeza por los falsos positivos y falsos negativos que esto producía. Otra cuestión era: había un cospel de un lugar de entretenimientos de Zona Oeste que era exactamente igual en diámetro y material que una moneda legal (pero el cospel era más barato que el valor nominal de esa moneda); desde el punto de vista del validador, era imposible discriminar si se trataba de uno o del otro! En resumen, el software embebido que corría dentro de este validador tuvo que ser “entrenado” con una gran cantidad de monedas de cada valor nominal para poder generar una muestra suficiente de cada valor nominal como para que el software pudiese “entender” la distribución y así discernir mejor. ¿Adivinen quien se pasó días enteros recolectando estadística, pasando miles y miles de moneditas? ◦ En resumen, la ingeniería tiene que lidiar con variabilidad, aleatoriedad y probabilidades inherentes del entorno complejo y variable en el cual estamos inmersos. ◦ Aplicaciones: además del ejemplo dado, más arriba, la probabilidad y estadística encuentran 104

aplicación en: ∗ Telecomunicaciones: transmisión de señales en canales ruidosos, compresión, codificación. ∗ Procesamiento de Señales, reconocimiento de voz, compresión. ∗ Procesamiento de imágenes ∗ Criptografía, ciberseguridad ∗ Inteligencia artificial y Machine Learning. Minado de datos. ∗ Sistemas de control (estimadores, filtros de Kalman116, procesamiento de datos de sensores y actuadores). ∗ Análisis de confiabilidad • Materias humanísticas y otras: ◦ A pesar que estas materias no gozan de una gran fama en las aulas ingenieriles, la importancia de estas tal vez se percibe después de que uno se gradúa. Ser ingeniera o ingeniero no se trata de acumular solamente conocimiento técnico. También se trata de entender cómo la tecnología que la ingeniería implementa impacta en la sociedad y/o en el medio ambiente, haciendo un 116

https://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_de_Kalman

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uso responsable de los recursos naturales. En el grupo de materias no estrictamente técnicas también hay materias que incluyen contenidos en economía o en cuestiones de legislación que son muy importantes para entender otros aspectos con los cuales la ingeniería debe relacionarse: regulaciones, marcos legales, certificaciones, planes de negocios, producción, etc.

Ingeniería de Sistemas Complejos en Argentina ¿Qué grado de actividad en Ingeniería en Sistemas Complejos hay en Argentina? ¡Mucha! Somos capaces de diseñar y construir sistemas complejos y de misión crítica que compiten a la par de otras empresas alrededor del mundo. Pero lo realmente interesante es que es que el país no sólo puede diseñar y construir sistemas complejos sino que además está en condiciones de poder integrar estos sistemas complejos entre sí, lo cual crea una suerte de ecosistema de sistemas complejos cuya suma es mayor que la contribución de cada parte. Veamos unos ejemplos: Aeroespacio; IA-63 Pampa (FAdeA): 106

El Pampa es un avión de entrenamiento avanzado, diseñado y construido en el país, inicialmente por la Fábrica Militar de Aviones, actualmente por FAdeA117 en Córdoba (tuve la oportunidad de visitar la fábrica hace un tiempo e interactuar con ingenieras e ingenieros de FAdeA y conocer el talento y las capacidades que la empresa ha podido desarrollar). El Pampa es construido principalmente para dotar a la Fuerza Aérea Argentina de un avión para el entrenamiento de sus pilotos, pero el proyecto también se orienta a la potencial exportación118. En este tipo de proyectos complejos, como es usual en la mayoría de las organizaciones en la industria aeroespacial, el sistema o producto es una combinación de elementos de diseño propio (aeroestructuras, arquitectura general, selección de componentes y cadena de suministros) con otros provistos por socios estratégicos (aviónica, motores, tanques de combustible, sistemas hidráulicos). No tiene sentido práctico desarrollar y fabricar absolutamente todas las partes de forma propia; sólo tiene sentido diseñar aquellas que agregan el mayor valor a la función final del producto. Muchas veces se observan discusiones inútiles respecto a la nacionalidad de un sistema complejo: que si es argentino, que no es porque n partes son importadas o no. Estas discusiones suelen acarrear un alto grado de ignorancia respecto a lo que es un sistema complejo. 117 118

https://en.wikipedia.org/wiki/Fábrica_Argentina_de_Aviones https://es.wikipedia.org/wiki/IA-63_Pampa

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Básicamente, el principal valor agregado de un sistema complejo recae en su arquitectura y su diseño general (que es lo que lo hace básicamente dar su función principal) y no de dónde provienen los tornillos. La idea de pensar que la nacionalidad de un sistema complejo depende de que todas sus partes sean fabricadas en un cierto país es tan ridícula como la idea de quere hacerse un sandwich fabricando todos los ingredientes. Alguien lo hizo, le salió 1500 dólares y tardó seis meses119. Los sistemas a bordo de un avión dependen en gran medida del tipo de misión u objetivo (no es lo mismo una avioneta fumigadora que un avión comercial, o un avión militar) pero un avión de complejidad promedio tiene: aviónica (distintos tipos de computadoras, redes de datos de abordo), sistemas hidráulicos, sistemas de distribución de combustible, sistemas de descongelado, controles de vuelo, piloto automático, radar meteorológico, motores, sistemas de distribución y almacenamiento de energía, y un largo etcétera. Las arquitecturas aeroespaciales, de neta misión crítica, suelen estar fuertemente redundadas120: la mayoría de los subsistemas están duplicados o triplicados. Es más, en algunos casos cada instancia de una redundancia tiene una arquitectura y origen distintos como para evitar que un error esté presente en todas las instancias presentes de un subsistema redundado. Los sistemas de aviónica hoy 119 120

https://www.youtube.com/watch?v=URvWSsAgtJE (en inglés) https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_redundante

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en día están fuertemente definidos por software en lo que se conoce como fly-by-wire121: hace rato que quien pilotea no necesita hacer fuerza con sus músculos para poder maniobrar un avión y vencer la presión aerodinámica en las “chapas” (superficies de vuelo). Hoy en día, los pilotos simplemente aplican señales eléctricas usando comandos tipo joystick o yokes122, y estas señales son luego convertidas en fuerzas y torques mediante actuadores hidráulicos y electrohidráulicos. Gran parte de las funcionalidades de un avión comercial son controladas por software. Para tener una idea, un Boeing 787 tiene alrededor de 14 millones de líneas de código de software a bordo123.

121

https://es.wikipedia.org/wiki/Fly-by-wire https://en.wikipedia.org/wiki/Yoke_(aeronautics) (sólo en inglés) 123 https://informationisbeautiful.net/visualizations/million-lines-of-code/ 122

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Figura 10: IA-63 Pampa, diseñado y fabricado por FAdeA en Córdoba (Gentileza: FAdeA)

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Figura 11: Entrenador avanzado biplaza IA-63 Pampa en vuelo (Gentileza: FAdeA)

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Figura 12: IA-63 Pampa siendo asistido en tierra (Gentileza: FAdeA)

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Figura 13: Línea de montaje del IA-63 Pampa en las facilidades de FAdeA en Córdoba (se puede ver la Ram Air Turbine!) (Gentileza: FAdeA)

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Figura 14: Línea de montaje del IA-63 Pampa en las facilidades de FAdeA en Córdoba (Gentileza: FAdeA)

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Figura 15: Línea de montaje del IA-63 Pampa en las facilidades de FAdeA en Córdoba (Gentileza: FAdeA) Simuladores de vuelo124: Cuando se desarrollan sistemas complejos se necesita también, por varias razones, desarrollar simuladores de estos. Desarrollar un simulador de un sistema complejo puede ser, irónicamente, tan complejo como el sistema que viene a simular125. En el caso de un avión, todos los subsistemas que se describieron del IA-63 Pampa deben estar de alguna u otra forma simulados en cualquier simulador que se 124 125

https://www.youtube.com/watch?v=Tksq2_-udFE (video de Facundo Rovira) https://es.wikipedia.org/wiki/Paradoja_de_Bonini

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precie de tal. Pero con sólo simular sus subsistemas no alcanza. A su vez es necesario simular la física que interactúa con el cuerpo del avión simulado, por lo tanto es necesario agregar en la simulación un “universo” artificial que reproduzca las fuerzas, torques y demases que un cuerpo rígido o flexible experimenta. Esto se lleva a cabo mediante una considerable cantidad de software. Pero también los simuladores pueden ser sistemas mecatrónicos, donde una suerte de plataforma (llamada plataforma Stewart126) con actuadores permite emular los movimientos mecánicos (hasta cierto punto) del avión mientras vuela, como aquellos famosos simuladores de montañas rusas populares en los 90. En la ingeniería aeroespacial existen distintos tipos de simuladores: simuladores orientados al entrenamiento de operadores (pilotos) pero también simuladores orientados al desarrollo (simuladores que se usan para desarrollar software u otros sistemas). Estos últimos son muy usados en la industria espacial para poder verificar el software antes de que sea lanzado al espacio. En la aviación comercial, todos los fabricantes tienen réplicas funcionales127 de sus diseños donde prueban actualizaciones de software o nuevas funcionalidades antes de sumarlas en sus líneas de productos, o donde se prueban ensayos de confiabilidad 126

https://en.wikipedia.org/wiki/Stewart_platform (en inglés, no hay artículo en Español) 127 https://en.wikipedia.org/wiki/Iron_bird_(aviation) (sólo en inglés)

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o se intentan reproducir escenarios de falla. Las réplicas funcionales suelen ser un poco más “realistas” que simulaciones puramente de software en el sentido que tienen algunos subsistemas reales, por ejemplo sistemas hidráulicos y actuadores.

Figura 16: Simulador del IA-63 Pampa (captura de video de Facundo Rovira en Youtube Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT/UAV/UAS): La mayoría de los dicho sobre aviones en parágrafos anteriores aplica a UAVs/UASs. La diferencia entre desarrollar 117

una aeronave operada por un piloto sentado a bordo y este tipo de aeronaves recae en la cantidad de autonomía entre uno y otro (autonomía entendida como capacidad de operar con menor intervención de un humano por considerables cantidades de tiempo). En el caso de sistemas aéreos no tripulados, requieren tener a bordo una considerable cantidad extra de software que permita control de vuelo, gestión de las cargas útiles y navegación autónomas. Cabe aclarar que estos sistemas son en general teleoperados por pilotos/operadores ubicados en estaciones especiales de control en Tierra, pero aún así el avión debe arreglárselas solo en caso de pérdida de enlaces de datos o similar. Los enlaces de datos suelen ser punto-a-punto usando línea de vista128, o se pueden usar enlaces satelitales para mayor cobertura. En el país hay desarrollos de capacidades en esta área, como por ejemplo el proyecto RUAS-160 de INVAP129130131. 128

https://es.wikipedia.org/wiki/Línea_de_mira https://www.invap.com.ar/areas/defensa-seguridad-y-ambiente/ sistema-de-helicoptero-no-tripulado/ 130 https://www.invap.com.ar/sitio2020/wp-content/uploads/2020/07/ RUASEspanol.pdf 131 Para ser más exactos, el RUAS-160 es el resultado de la colaboración entre el diseñador y fabricante argentino de helicópteros Cicaré, INVAP y la empresa de servicios agrícolas Marinelli Technology. 129

118

Figura 17: Sistema Aéreo No Tripulado (UAS) RUAS-160 (Crédito: INVAP SE) Radares Primarios: Un radar primario es un radar que detecta objetos a una cierta distancia (rango) sin requerir que estos objetos cooperen (o no) para ser detectados, a diferencia de un radar secundario que requiere de esta cooperación. Un radar primario escanea un volumen de espacio (mediante la rotación mecánica de su antena pero además el barrido o escaneo del patrón de radiación132) e “ilumina” blancos mediante pulsos de energía electromagnética que son reflejados por los blancos de vuelta hacia la antena. El radar básicamente mide la distancia teniendo el cuenta 132

https://en.wikipedia.org/wiki/Radiation_pattern (sólo en inglés)

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el tiempo que el pulso tarda entre que es transmitido y recibido. Con técnicas un poco más sofisticadas de procesamiento de señales, es posible saber no sólo el rango sino también a qué velocidad el blanco se mueve (si es que se está moviendo). Los radares primarios son usados en general en la industria aeroespacial para vigilancia aérea pero también se usan en el área de defensa para guiar misiles (o defenderse de ellos), en el área espacial para seguimiento de lanzadores y en vehículos autónomos para poder detectar proximidad de objetos durante la navegación. Volviendo al concepto de la importancia de la integración e interoperabilidad de sistemas complejos que el país está capacitado para realizar, dado que hay una gran capacidad en el país en cuanto a tecnología de radares, esto significa que miniaturizando un radar lo suficiente, también se puede convertir en un radar aerotransportado y ser integrado a VANTs, o por ejemplo a aviones como el Pampa. Y si se agregan algunos elementos a la arquitectura incluido software especializado de procesamiento, un radar se puede convertir en una variante de apertura sintética SAR y dotar así a plataformas aerotransportadas con la capacidad de tomar imágenes sin importar las condiciones de iluminación o nubes.

120

Figura 18: Radar Primario Argentino (Crédito: INVAP SE) Plataformas giroestabilizadas: Las plataformas estabilizadas encuentran infinidad de aplicaciones, en vehículos de todo tipo. Aviones tripulados, VANTs, barcos, helicópteros, drones, satélites; todo aquel vehículo cuya orientación varíe en el tiempo y aún así necesite observar o monitorear una cierto punto de interés en un marco de referencia133 externo al vehículo, necesitará una plataforma giroestabilizada. Estas plataformas mantienen una orientación fija respecto al sistema de referencia donde el blanco se encuentra (dentro de ciertos límites). La plataforma logra esta estabilización mediante el uso de sensores (unidades inerciales) y software que 133

https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_referencia

121

calcula constantemente las rotaciones entre el sistema de referencia que está fijado en el cuerpo del vehículo y el sistema donde está el punto de interés. Pero además la plataforma debe corregir su propia orientación a medida que la orientación del vehículo cambia. Esto necesita álgebra (matrices, vectores, cuaterniones), sistemas de control, estadística, etc. Sobre estas plataformas típicamente se instalan cámaras, antenas, sensores o sistemas de armas.

Figura 19: Plataforma estabilizada (Crédito: CITEDEF) Satélites: 122

El país cuenta con una larga trayectoria diseñando, integrando y operando satélites de diversos tamaños y complejidades para varios tipos de misiones diferentes. Por ejemplo, el país ha desarrollado satélites para misiones científicas y de observación terrestre como los de la serie SAOCOM134 que llevan un radar de apertura sintética polarimétrico en banda L para obtener imágenes de alta resolución de la Tierra. Pero también ha desarrollado satélites de telecomunicaciones (ARSAT-1 y ARSAT-2135) que proveen de cobertura de datos a una gran parte del continente americano. Un satélite típico de estas características lleva diversas computadoras a bordo que cumplen distintos roles: procesamiento de telemetría y comandos, control de orientación y órbita, procesamiento de datos de carga útil; cada una de estas computadoras corren software embebido especialmente diseñado para cada subsistema. Además, un satélite vuela una cantidad de equipamiento extra necesario como por ejemplo receptor de GPS, radios en banda S y X, baterías, paneles solares, etc. Tal como en el caso de los aviones, diseñar y construir satélites implica decidir qué elementos de la arquitectura se desarrollarán in-house y qué elementos se procurarán de terceras partes. 134

http://saocom.invap.com.ar/ 135 https://www.invap.com.ar/areas/espacial/satelites-de-comunicaciones/

123

Figura 20: SAOCOM-1B (Satélite de Observación Terrestre que utiliza tecnología SAR para obtener imágenes de alta resolución) siendo testeado en cámara anecoica. (Crédito: INVAP SE)

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Figura 21: Otra vista del SAOCOM-1B en la cámara anecoica. El color dorado que se observa a lo largo y ancho de la antena SAR es un aislador especial que se usa para control térmico, contribuyendo a mantener las temperaturas a bordo bajo control (Crédito: INVAP SE)

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Figura 22: Satélite ARSAT-2 siendo integrado al lanzador Ariane 5 (Crédito: ESA-CNES-ARIANESPACE) Reactores Nucleares de Investigación:

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Un reactor136 de investigación es mucho más que neutrones dándosela contra átomos que a su vez generan otros neutrones que se la dan contra otros átomos y así. Un reactor requiere la integración de una gran cantidad de subsistemas como ser instrumentación, sensores, cableado, controladores electrónicos, sistemas de monitoreo, medidores de radiación, sistemas automáticos de alarma, etcétera. Pero además necesitan una obra civil, estructuras de soporte, blindaje, etc. El país también está desarrollando un reactor de baja potencia llamado CAREM137 (Central Argentina de Elementos Modulares), pensado para varias posibles aplicaciones: desde el suministro de energía en regiones aisladas, provisión de energía para desalinización de agua de mar, hasta su utilización como laboratorio de investigación y de entrenamiento para operadores de grandes centrales nucleares, entre otras. 136 137

https://es.wikipedia.org/wiki/Reactor_nuclear https://es.wikipedia.org/wiki/Carem

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Figura 23: Reactor RA-6, Ubicado en el Centro Atómico Bariloche (Crédito: CAB) Lanzadores: La industria espacial está en un momento de auge en lo que refiere a sistemas (lanzadores) que ponen cargas útiles en órbita. Y el país está embarcado en esto también, con el lanzador Tronador138. Un lanzador requiere una gran cantidad de subsistemas a bordo (hidráulicos, neumáticos, electrónicos, navegación y cantidades 138

https://es.wikipedia.org/wiki/Tronador_III

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industriales de software), pero también una infraestructura de sistemas complejos en tierra dado que debe asegurarse una trayectoria segura del vehículo en todo momento, lo que requiere una red de estaciones terrenas para comandos y telemetría y radares de seguimiento.

Figura 24: Lanzador Tronador II (Crédito: CONAE) Además de los sistemas complejos descritos, Argentina también diseña y produce helicópteros, microsatélites de observación terrestre, buques mercantes y militares, entre otros. 129

Es importante destacar que si bien todos estos proyectos son gestionados por organizaciones de cierta envergadura y trayectoria, también incluyen la contribución de innumerables pequeñas y medianas empresas e instituciones del sector científico-tecnológico que proveen distintos componentes y servicios en la cadena de suministro de estos sistemas complejos, como ser software, maquinado de precisión, metalúrgica, impresión 3D, electrónica, confiabilidad, ciberseguridad, sensores, actuadores, y un largo etcétera. Tal vez ésta sea la principal belleza de la ingeniería de sistemas complejos: dicha complejidad se traduce en una actividad industrial altamente integradora que produce empleos de calidad a lo largo y ancho de la cadena de suministros.

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ADN de las Ingenieras Argentinas e Ingenieros Argentinos La sobre-generalización es uno de los grandes males de nuestro tiempo. Generalizar es pensar que el comportamiento de una pequeña muestra representa a toda una población139. Por ejemplo: • La proporción Q de la muestra tiene el atributo A. • Entonces, la proporción Q de la población debe tener el atributo A. 139

https://es.wikipedia.org/wiki/Razonamiento_inductivo

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La generalización es el triunfo de la estadística medio-pelo (y de las opiniones) respecto a un grupo, por sobre lo individual. Pero tal como reza la frase: “Cada individuo es la excepción a la regla”. Dicho esto, y buscando evitar caer en la trampa de la sobregeneralización, este capítulo no pretende aseverar que todas las ingenieras argentinas y todos los ingenieros argentinos son exactamente iguales o se comportan de la misma manera, como si fuesen una suerte de masa uniforme. Por supuesto cada uno tiene su personalidad, opinión, visión. Aun así, el espíritu de este capítulo es intentar identificar algunos rasgos característicos que solemos tener en función de lo que nos une: un mismo contexto, una misma coyuntura, una cultura. Esta coyuntura suele estar marcada por vaivenes económicos, crisis políticas, conflictos bélicos, y un largo etcétera. Todo este menjunje sociopolítico afecta la forma en que pensamos, nos manejamos y resolvemos problemas, queramos o no, nos demos cuenta o no. Existía hace unos años un excelente programa (del cual se produjeron solo unos pocos capítulos) en Canal Encuentro que se llamaba Cuerpos Metálicos140, que analizaba el comportamiento vial de los argentinos y argentinas desde una perspectiva antropológica. En un capítulo, el conductor comenta que la forma en que nos relacionamos con las leyes de tránsito está marcada a fuego por nuestra cultura y por cómo la sociedad en la que estamos embebidos 140

http://encuentro.gob.ar/programas/serie/8092/1352

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se relaciona con la autoridad. Ninguna sorpresa: cuando pasamos un semáforo en rojo, todo el bagaje cultural que llevamos está apretando el acelerador con nosotros. Somos lo que somos como individuos, pero también somos lo que son los demás. Con todo, el espíritu de este capítulo es reflexionar sobre cómo nuestra cultura impacta en la forma que hacemos ingeniería y cómo la cultura nos distingue respecto a otros ingenieros alrededor del mundo. He tenido el privilegio de trabajar en ambientes multiculturales durante años (por ejemplo, en una empresa que trabajé había ¡32 distintas nacionalidades!) y he tenido la oportunidad de contrastar, o al menos observar, algunos rasgos interesantes (y sobresalientes) que los argentinos tenemos. Entonces, existe alguna diferencia entre un ingeniero argentino y uno alemán, chino, japonés o ruso? Más allá de las obvias diferencias culturales propias de cada país, existen ciertas características que hacen a los ingenieros argentinos muy valorados alrededor del mundo. Una característica que sobresale, sin gran sorpresa, es la gran adaptabilidad. Y esto no es algo menor. En un mundo donde las condiciones son muy cambiantes, las empresas no suelen ser la excepción. Mercados cambiantes, clientes cambiantes, tecnología cambiante. Pero las ingenieras e ingenieros argentinos tendemos a adoptar los cambios 133

en forma más natural que otras culturas, porque estamos acostumbrados a que las cosas mañana pueden no ser las mismas que hoy. Sin pretender romantizar la falta de políticas a largo plazo que tal vez nos ha llevado a ser tan adaptables (porque no quedaba otra), al menos esto es valioso como signo de resiliencia. Otra característica que he podido observar es el sentido de pertenencia y lealtad a los grupos de trabajo. Sin ser amantes de las jerarquías, solemos priorizar el bien del grupo por sobre el bien personal. ¡No es tan común como parece! Y tal vez la más importante de todas: la apertura y la calidez. Comparativamente con otras culturas, las ingenieras argentinas e ingenieros argentinos suelen ser relativamente más abiertos, comunicativos, expresivos. Seguro, esto no es un análisis sociológico concienzudo, ni pretende serlo. Sé que estoy analizando a un grupo del cual formo parte como argentino, lo cual es subjetivo. Tal vez este capítulo sea el más opinionado. Úsese con precaución. Con todo, la realidad es que hacer ingeniería no se trata solamente de cálculos, planos y resultados. También se trata de gente que interactúa con gente, y las habilidades blandas141 son tal vez las competencias más importantes que una ingeniera o un ingeniero puede tener. ¡Al fin y al cabo, la ingeniería es una actividad social! Tomemos el orgullo necesario en el hecho de que la ingeniería argentina no sólo no tiene absolutamente nada que 141

https://es.wikipedia.org/wiki/Soft_skills

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envidiarle a cualquier ingeniería de otro lugar del mundo a nivel técnico, sino que además sobresale a nivel humano.

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Industria 4.0 Se suele enmarcar a las distintas “revoluciones industriales” alrededor de la automatización, y esto no podría ser más engañoso, o simplista si se quiere. Como si estas revoluciones fueran el producto de la constante necesidad de hacer menos y menos (si bien estamos trabajando menos que hace 150 años142, la tecnificación o automatización de la producción no ha producido una reducción de las horas laborales como se predijo). Las revoluciones industriales han sido principalmente revoluciones del conocimiento y por supuesto no ocurrieron de la noche a la mañana, sino que fueron transiciones producto de un sinfín de tecnologías que confluyeron para cambiar la forma establecida de ver el mundo; y esto lleva tiempo. Hasta mediados del siglo XVIII, la agricultura y las artesanías eran de alguna forma los principales medios de subsistencia143 a nivel global. Básicamente todos los trabajos manuales requerían usar los músculos (ya sea de humanos 142 143

https://ourworldindata.org/working-hours https://es.wikipedia.org/wiki/Sociedad_preindustrial

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o de animales) y la habilidad manual, y había una correlación directa entre producción y energía (calorías) gastadas. Hasta la irrupción de la máquina de vapor. Pero qué trajo el vapor, además de calor y humedad? El vapor trajo la posibilidad de desacoplar las calorías consumidas respecto del trabajo realizado o las distancias recorridas. ¿Cómo? Claro, por primera vez, fue posible que nos pudiéramos sentar en una silla a observar a un dispositivo o un aparato hacer el trabajo que antes teníamos que hacer nosotros con nuestras propias manos, o que el dispositivo nos transporte una cierta distancia sin que físicamente se agote (en tanto y en cuanto lo abasteciéramos de combustible). Esto cambió todo, a nivel productivo y muy especialmente a nivel social: el roce entre quienes poseían las máquinas y aquellos que las operaban marcaría gran parte de la agenda de los siglos siguientes. Pero, dejando de lado ese análisis socioeconómico para aquellos que saben, lo que ocurrió es que una vez que la máquina de vapor empezó a hacer fuerza, claramente nos comenzamos a enfocar (o al menos las clases dominantes se enfocaron) en cómo hacer más eficientes a estas máquinas. Las máquinas comenzaron a aglutinarse en ciertos lugares estratégicos, dando lugar a las fábricas. Cuando la energía eléctrica y por consiguiente el motor eléctrico entraron en escena, esto marcó una segunda revolución. Luego, con el transistor, los semiconductores y la computadora digital apareciendo en el horizonte y mostrando 137

que podía hacer cálculos mucho más rápidos que nosotros, nos dimos cuenta que podíamos emplear la computación para hacer funcionar a las máquinas todavía más eficientemente. Además, perfeccionamos estructuras que podían imitar nuestros propios movimientos corporales, lo que dio paso a la robótica. Pero justo cuando pensábamos que esto era todo, de golpe las computadoras mostraron que si se las conectaba juntas se podían hacer cosas todavía mejores. Entonces equipamos las industrias con robots y computadoras y las conectamos todas juntas; esto dio pie a la tercera revolución industrial. Con el tiempo, la miniaturización de semiconductores, el constante incremento de las velocidades de transmisión de datos y la mayor eficiencia de consumo de energía de los dispositivos de estado sólido hizo posible que podamos dejar de pensar en computadoras sólo como equipos voluminosos que necesitaban estar continuamente conectados a la red eléctrica. Pasamos a tener sensores de muy bajo consumo, que podían caber en la palma de la mano, y estar conectados a las mismas redes que el resto de las computadoras. Esto disparó una nueva transición, que algunos ya están llamando “Industria 4.0” (por la cuarta revolución industrial144), que es la revolución de la interconexión, descentralización, del sensado y computación distribuidos, la miniaturización, y la mayor eficiencia de consumo de energía. Todo esto también suele estar relacionado con un concepto algo abstracto que 144

https://es.wikipedia.org/wiki/Cuarta_revolución_industrial

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llaman “la nube”. La nube145 es básicamente el resultado de estas tecnologías confluyendo. La nube es el desacoplamiento definitivo de la computación como objetivo y la computadora como objeto: si se necesita computar algo, ya no es necesario que la computadora esté en cuerpo y alma delante nuestro. Puede estar alojada en cualquier lugar del mundo (o del espacio), en tanto y en cuanto se pueda acceder a ella de alguna forma confiable. De la misma forma, un archivo, una planilla de cálculo, o un documento, ya no necesita estar guardado en algún disco rígido dentro de las cuatro paredes de nuestra oficina. Llevó tiempo llegar a esta instancia, es por eso que ninguna de estas revoluciones es de la noche a la mañana. Tal vez un concepto que conecta temas de “la nube” con las redes de sensores distribuidos es el concepto de “Internet de las cosas” (o Internet of Things, IoT146). IoT básicamente significa que todos estos sensores miniaturizados que miden y observan el funcionamiento de cosas tan cotidianas como una heladera, un microondas o una raqueta de tenis, pueden terminar conectados a Internet e intercambiar datos con servidores en la nube, con smartphones o con nuestras laptops. Internet les da la bienvenida a todos estos pequeños dispositivos, y se transforma en la autopista donde los datos entre estos actores fluyen. 145

https://es.wikipedia.org/wiki/Computación_en_la_nube 146 https://es.wikipedia.org/wiki/Internet_de_las_cosas

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Figura 25: Entre estas dos imágenes, hay 58 años de diferencia. La cuarta revolución industrial, así como todas las revoluciones anteriores, no viene sin numerosos interrogantes. Por ejemplo: • Podemos poner sensores en todas partes, ok, pero qué hacemos con la marea de datos que estos proveen? ¿Los analizamos uno por uno? • Con solo “sensar” (determinar o medir el estado de algo) no resolvemos todo, también hay que actuar (generar una acción que permita alterar el estado de las cosas en función a un criterio consensuado). ¿Entonces? 140

• ¿Qué certeza podemos tener que estas redes de sensores y actuadores son seguras? Podemos poner industrias críticas (por ejemplo plantas nucleares) en “la nube”. Es decir, ¿podemos controlar sistemas críticos usando recursos computacionales descentralizados y/o distribuidos? • ¿Qué rol cumplen las ingenieras e ingenieros en la industria 4.0 y IoT? • ¿Cómo influye esta industria 4.0 en las industrias más establecidas o conservadoras, como la agricultura, la manufactura, etc? Vamos de a una. ¿Qué se hace con la marea de datos que todos estos sensores generan? Se la “consume”, y se la analiza, para buscar resultados (información) que pueden no estar visibles en los datos “crudos”. Ejemplo: uno puede sensar fácilmente qué cantidad de cocheras están ocupadas en un supermercado. El número, en sí mismo, no dice mucho: seguramente se verá una variación en función de los días se semana versus los fines de semana, se verán picos en las Fiestas, o feriados. Nada muy sorpresivo. Pero qué pasa si por ejemplo la ocupación varía de un año a otro? ¿Qué significa eso? ¿Cómo se explica esta variación interanual? Podría significar muchas cosas: que la macroeconomía podría estar en recesión, o que el cliente está eligiendo más a la 141

competencia. Ambos resultados requieren tomar decisiones de diferente índole. Los datos “fríos” o crudos no dicen mucho, lo que dice es la interpretación sobre esos datos, y ahí es donde disciplinas como machine learning147 o inteligencia artificial148 pueden aportar y mucho. Otro ejemplo. Usemos Google Trends para analizar cuánto la gente googlea sobre perros y gatos (en inglés, para obtener más datos). Veamos el resultado:

Figura 26: Como perros y gatos, pero en Google. La ciencia de datos puede ayudar a explicar estas tendencias: ¿Por qué es que buscamos más sobre perros y gatos desde el 2010 en adelante? 147 148

https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning https://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial

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Primera interpretación: los perros claramente ganan el partido en Google (para agrado del autor). Segundo, se ve que las búsquedas en Google respecto a perros y gatos se mantienen constantes hasta aproximadamente 2010 cuando empiezan a aumentar. Pongamos en contraste dato, información y conocimiento: • Dato: a partir de 2010 las búsquedas aumentan. • Información: es entender por qué aumentan las búsquedas desde 2010 • Conocimiento: poder predecir en qué forma la tendencia va a cambiar en un futuro. Todavía no pude explicar la tendencia en el ejemplo, aunque tengo algunas teorías con muy poco sustento que por decoro no revelaré. ¡Cualquier explicación es bienvenida! Sensar es sólo una parte del problema. La otra parte es actuar 149, o sea, causar un efecto en la realidad física, intentar modificarla. Entonces, así es como hablamos de Sistemas Ciberfísicos150 (o Cyber Physical Systems en inglés, o simplemente CPS). Un CPS es un sistema que tiene una parte netamente computacional, que se nutre de datos de sensores, y una parte que interactúa con la realidad física a través de actuadores que alteran dicho entorno. La porción 149 150

https://es.wikipedia.org/wiki/Actuador https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_ciberfísico

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“ciber” de un CPS contiene software que de forma más o menos autónoma toma decisiones. Un drone es un CPS, un satélite también. Pero hoy en día, un automóvil autónomo o semiautónomo es un CPS, ya que contiene todos los elementos que un CPS contiene. La cuestión de la seguridad de la Industria 4.0 es un tema espinoso. Existen casos muy conocidos de hackeos masivos a elementos de IoT. Y la realidad indica que estos van a volverse cada vez más frecuentes. La interconexión de múltiples dispositivos cotidianos en “la nube” vuelve cosas que antes eran imposibles de pensar que podían “hackearse” (como por ejemplo una heladera) en objetivos tangibles; de hecho, uno de los riesgos es que se puedan manipular estos millones de dispositivos para convertirlos en bots151 y ejecutar ataques coordinados. Existen casos reales de virus que han sido exclusivamente creados para atacar controladores industriales como los PLC152 que son computadoras que se utilizan para controlar procesos industriales como por ejemplo procesos en plantas químicas, o como en el caso de Stuxnet153, controladores usados en plantas de enriquecimiento de uranio. La industria espacial tampoco es ajena a ataques informáticos154. 151

https://es.wikipedia.org/wiki/Ciberataque_a_Dyn_de_octubre_de_2016 https://es.wikipedia.org/wiki/Controlador_lógico_programable 153 https://es.wikipedia.org/wiki/Stuxnet 154 Link a una charla sobre ciberseguridad en el espacio que tuve la oportunidad de dar hace un tiempo y donde no dejo de mover las manos https://www.youtube.com/ watch?v=RuON84MqfME (lamentablemente en inglés quilmeño, sin subtítulos 152

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Con todo esto, lo que principalmente nos ocupa es: ¿qué rol juegan las ingenieras e ingenieros en la industria 4.0? Muchos. Desde contribuir a algoritmos para minar155 los datos (que es básicamente software para machine learning e inteligencia artificial), diseñar los sensores, actuadores, los sistemas de control que corren en los sistemas ciberfísicos. Hablamos de ingenieras e ingenieros de software, hablamos de ingenieras e ingenieros en electrónica, pero también hablamos de sistemas de control, hablamos de ingeniería de procesos, de ciberseguridad, etc. Para finalizar este capítulo: ¿Cómo puede IoT y la industria 4.0 contribuir en industrias establecidas como la agricultura, la manufactura o en situaciones como la pandemia de COVID-19? IoT y los sensores conectados están contribuyendo de forma directa en la logística de vacunas. Utilizar sensores de bajo consumo conectados a internet que permiten monitorear el traslado y la cadena de frío de vacunas es fundamental para garantizar que dichas dosis lleguen a destino (que incluye transporte aéreo, terrestre, almacenamiento y demás) cumpliendo con los estrictos requisitos necesarios para su correcta utilización. Estos dispositivos, comúnmente llamados data loggers no sólo sensan condiciones ambientales sino que almacenan y descargan datos en smartphones o dispositivos similares. Industrias “clásicas” como la agricultura están utilizando sensores IoT para monitorear por 155

https://es.wikipedia.org/wiki/Minería_de_datos

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ejemplo cultivos o silobolsas de granos, donde se utilizan sensores tipo “lanza” para controlar el deterioro del grano producto de eventuales roturas y filtraciones. La industria del petróleo utiliza IoT para lo que se denomina digital oilfield156 que consiste en equipar a los pozos con sensores, inteligencia artificial y conceptos como realidad aumentada para darle al operador en el área facilidades para que realice su trabajo de forma más eficiente y segura. En el área de manufacturas (que es tal vez el sector que da origen al concepto de industria 4.0) está encontrando su lugar en el manejo más eficiente de la cadena de suministros y la gestión de materiales en la fábrica, donde los sensores se están utilizando para monitorear el movimiento de piezas en la cadena de ensamblajes, dando paso a que la producción pueda ser ajustada en en tiempo real en función a los datos que proveen estos sensores, buscando también integrarlos con con tecnologías como impresión 3D, machine learning, etc. Para finalizar; no existe industria 4.0, 5.0 ni 6.0 sin tecnología e ingeniería. Las ingenieras e ingenieros son quienes hacen posible que, al fin y al cabo, IoT e Industria 4.0 no sean solo “espejitos de colores” que las consultoras usan para vender sus excéntricos reportes, o que los políticos manipulan para dar la impresión que están actualizados con las últimas tendencias, sino que sean tecnologías que pueden cambiar la forma de producir, de generar valor y 156

https://www.oilfieldiot.org/

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crear empleos de calidad donde se utilice al potencial del cerebro para aquellas tareas donde las máquinas (todavía) no pueden reemplazarnos.

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Conclusiones Entonces, ¿es fácil estudiar Ingeniería? Depende de qué signifique “fácil” en este contexto. Nadie va a aprobar automágicamente; va a haber que estudiar, pero de qué forma se puede construir conocimiento si no es embebiéndonos de lleno en un tema? Como ya se dijo, incorporar conocimiento necesita de cierto compromiso y sobre todo, tiempo. Tanto como lleva construir cualquier otra cosa lleva tiempo. Construir orden en el desorden requiere energía y tiempo, y estudiar tiene mucho de eso. ¿Son las carreras de ingeniería argentinas perfectas? No, no lo son. Tienen mucho para mejorar. Son extensas, lo cual suele ser una barrera inicial para muchos al momento de elegirlas: saber que uno va a tener que invertir (al menos) 5 años en una carrera puede a veces sonar desalentador. La extensión de las ingenierías argentinas es tal vez material para revisar en el futuro cercano, tal vez acercando posiciones con sistemas como el Proceso de Bologna157, donde se establecen tres ciclos: bachelor (3 o 4 años), máster (dos años) y doctorado. Esto permite una 157

https://es.wikipedia.org/wiki/Proceso_de_Bolonia

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inserción laboral en un tiempo más corto. El Proceso de Bologna es adoptado por los países miembros de la UE, lo cual implica que hay una gran estandarización de títulos, contenidos y competencias a lo largo y ancho de la Unión. Esta estandarización habilita intercambios, programas de colaboración entre universidades, carreras compartidas, y otros instrumentos. Las carreras de grado en Argentina todavía poseen un formato muy “a la Argentina” lo cual a veces hace difícil la inscripción de graduados argentinos en universidades del exterior (esto termina resolviéndose tarde o temprano, pero podría ser más fácil). Un título de grado en ingeniería en Argentina equivale aproximadamente a un bachelor combinado con un master en el sistema Bologna. En cualquier caso, cualquier potencial cambio en la extensión de las carreras debe realizarse honrando la historia y el legado: el título de ingeniera y/o ingeniero se ha granjeado un prestigio a lo largo de la historia que debe preservarse. En cuanto a los contenidos, algunos pueden resultar desactualizados. El gran desafío es que algunas áreas tecnológicas evolucionan mucho más rápido respecto a la velocidad a la cual los contenidos de una materia pueden evolucionar. Por ejemplo, la tecnología de semiconductores y microprocesadores avanza todo el tiempo. Nuevas arquitecturas o revisiones salen al mercado todos los meses. En las aulas ingenieriles argentinas, todavía se estudian microprocesadores de hace décadas. Para ser justos, estos aún sirven 149

como ejemplos básicos o genéricos, pero se corre el riesgo que la complejidad de los nuevos dispositivos sea ya demasiado alta comparada con los de aquel entonces. Lo mismo aplica a lenguajes de programación, algoritmos, materiales, técnicas de fabricación, etc. La industria siempre evolucionará más rápido que los programa de estudios, sin embargo es bueno que dichos programas de estudios puedan al menos estar sólo algunos años detrás de la industria, y no décadas. Por último, y no menos importante, la insoslayable cuestión del presupuesto. El presupuesto en educación ha sido históricamente sujeto a fluctuaciones y hasta manipulaciones producto de los vaivenes macroeconómicos, y de los vientos políticos. Muchas Universidades se encuentran ante la situación de utilizar la mayoría de sus presupuestos para cubrir gastos operativos (sueldos, etc), y no mucho más. En un país donde la educación gratuita y accesible ha sido una de las (no muchas) políticas exitosas a largo plazo, es necesario reflexionar sobre cómo las Universidades públicas deben y pueden financiarse, y abrir el juego más abiertamente a que puedan generar fondos independientemente de las (necesarias) partidas provenientes del Tesoro Nacional, que son producto del generoso aporte de millones de ciudadanos con sus impuestos. Un modelo tal vez a profundizar sea el de las Universidades como incubadoras y aceleradoras de pequeñas y medianas empresas y startups, donde los estudiantes puedan desarro150

llar ideas con fines de negocios. Esto no es revolucionario y varias Universidades ya lo hacen158; tal vez el siguiente paso sea interconectar todos estos esfuerzos y crear una verdadera red nacional de incubación con un fuerte apoyo institucional. Existe un gran talento emprendedor en el país, y la Universidad Pública puede (y debe) ser un instrumento clave para canalizar y coordinar esa creatividad, ingenio y empuje. Tal vez el ángulo a tomar para que las Universidades se mantengan al margen de la especulación financiera es buscar incubar y acelerar startups con un espíritu autosostenido (llamado coloquialmente bootstrapping 159). Para esto es fundamental poder articular con el sector industrial y las empresas, de forma tal de acercar fondos que permitan a estas startups poder dar el primer paso para, luego, poder volar por su cuenta. ###

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https://ridaa.unq.edu.ar/bitstream/handle/20.500.11807/706/08_R2000v7n15. pdf?sequence=1$&$isAllowed=y 159 https://es.wikipedia.org/wiki/Bootstrapping_(negocios)

151

Índice de figuras 1. 2.

3.

4. 5.

6.

Círculo trigonométrico: lo importante es entender el significado, no saber de memoria los nombres y las relaciones. . . . . . . Cómo reconocer un impostor entre ingenieras e ingenieros: hay que hacerle escribir un número complejo. Si lo escribe con i en lugar de j, atrápenlo. . . . . . . . . . . Leonard Euler posando con cara de pocos amigos como si el perro estuviera rascando la puerta para salir mientras trabajaba en algo importante. . . . . . . . . . . . . . . . Obviamente, esto no es una pipa (tal como lo pintó René Magritte) . . . . . . . . . . . “Usted está aquí”: Toda la complejidad del mundo se reduce a un punto en el cielo para un observador externo (en este caso parado en Marte) (crédito: NASA/JPL/Cornell, licencia CC BY 2.0) . . . . . . . . . . . . . Acá podemos ver a un ingeniero diseñando (Crédito: Sean Benesh, vía Unsplash) . . . 152

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63 67

7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19.

Michael Faraday y la cocción de empanadas están más relacionados de lo que creemos 77 La empanada como símbolo de la sinergia entre ciencia, tecnología e ingeniería . . . 77 Las comparaciones pueden ser odiosas. . . 83 IA-63 Pampa, diseñado y fabricado por FAdeA en Córdoba (Gentileza: FAdeA) . . . . 110 Entrenador avanzado biplaza IA-63 Pampa en vuelo (Gentileza: FAdeA) . . . . . . . . 111 IA-63 Pampa siendo asistido en tierra (Gentileza: FAdeA) . . . . . . . . . . . . . . . . 112 Línea de montaje del IA-63 Pampa en las facilidades de FAdeA en Córdoba (se puede ver la Ram Air Turbine!) (Gentileza: FAdeA) 113 Línea de montaje del IA-63 Pampa en las facilidades de FAdeA en Córdoba (Gentileza: FAdeA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 Línea de montaje del IA-63 Pampa en las facilidades de FAdeA en Córdoba (Gentileza: FAdeA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 Simulador del IA-63 Pampa (captura de video de Facundo Rovira en Youtube . . . . . 117 Sistema Aéreo No Tripulado (UAS) RUAS160 (Crédito: INVAP SE) . . . . . . . . . . . 119 Radar Primario Argentino (Crédito: INVAP SE) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 Plataforma estabilizada (Crédito: CITEDEF) 122 153

20.

21.

22. 23. 24. 25. 26.

SAOCOM-1B (Satélite de Observación Terrestre que utiliza tecnología SAR para obtener imágenes de alta resolución) siendo testeado en cámara anecoica. (Crédito: INVAP SE) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 Otra vista del SAOCOM-1B en la cámara anecoica. El color dorado que se observa a lo largo y ancho de la antena SAR es un aislador especial que se usa para control térmico, contribuyendo a mantener las temperaturas a bordo bajo control (Crédito: INVAP SE) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 Satélite ARSAT-2 siendo integrado al lanzador Ariane 5 (Crédito: ESA-CNES-ARIANESPACE) 126 Reactor RA-6, Ubicado en el Centro Atómico Bariloche (Crédito: CAB) . . . . . . . 128 Lanzador Tronador II (Crédito: CONAE) . 129 Entre estas dos imágenes, hay 58 años de diferencia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 Como perros y gatos, pero en Google. La ciencia de datos puede ayudar a explicar estas tendencias: ¿Por qué es que buscamos más sobre perros y gatos desde el 2010 en adelante? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

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