Ventajas de la simulación

01 · Punto de partida

¿Para qué tanto trabajo?

Del Tema 26 al 41 construimos el ciclo completo: sistema, modelo, motor, diseño, ejecución, análisis, verificación, validación, calibración, escenarios y reproducibilidad. Cuesta trabajo. La pregunta honesta es: ¿por qué no probar directo en la realidad?

Porque en la realidad cada prueba cuesta plata, arriesga clientes y no se puede repetir. La simulación compra tres libertades que lo real no vende: probar barato, probar sin romper y probar muchas veces.

• ¿Cuánto costaría probar cada escenario en la realidad?
• ¿Qué riesgo se evita al probar primero en el modelo?
• ¿Cuántos futuros se pueden comparar en una tarde?
• ¿La decisión llega antes o después del daño?

02 · Vocabulario mínimo

Barato, sin riesgo y repetible

03 · Tres ventajas

Lo que solo el modelo permite

1. 1
   Experimentar barato.

   Decenas de escenarios y réplicas por el costo de un rato de cómputo.

2. 2
   Explorar lo imposible.

   Picos, rupturas y combinaciones que en la realidad serían caras o peligrosas.

3. 3
   Comunicar y decidir.

   Gráficos y tablas con supuestos escritos: todos discuten lo mismo.

Ventaja

Ganancia de simular antes: costo, riesgo, tiempo o claridad.

Costo evitado

Gasto real que no se paga por probar en el modelo.

Riesgo evitado

Daño que no ocurre porque el peor caso pasó en simulación.

Comunicación

Supuestos y escenarios escritos que ordenan la discusión.

04 · Protocolo

Del ahorro a la decisión

La ventaja se cobra al final: una pregunta de decisión, un modelo validado, un abanico de escenarios (Tema 39) y una intervención única sobre la mejor opción.

05 · En Python

Ponerle número al ahorro

La ventaja se estima con aritmética honesta: costo de probar en la realidad contra costo de simular.

costo_real = 5000        # probar un escenario en la sucursal
costo_sim = 20           # correrlo en el modelo
escenarios = 4

print("real:", costo_real * escenarios)
print("sim:", costo_sim * escenarios)
print("ahorro:", (costo_real - costo_sim) * escenarios)

Sumar el riesgo evitado

El peor caso no siempre pasa, pero cuando pasa cuesta. Su costo esperado es probabilidad por daño:

prob_colapso = 0.2
costo_colapso = 20000
print("riesgo evitado:", prob_colapso * costo_colapso)

06 · Exploración

Laboratorio: ¿cuánto ahorra simular?

Elegí el costo de probar en la realidad, cuántos escenarios querés comparar y cuánto cuesta cada corrida simulada. El laboratorio compara el abanico real contra el simulado… con 20 réplicas por escenario, como manda el Tema 32.

Dos barras: probar el abanico en la realidad contra probarlo con 20 réplicas simuladas por escenario.

Preguntas para explorar

1. Con 4 escenarios de 5000, ¿cuántas veces más barato es simular a 20 por corrida?
2. Subí a 8 escenarios. ¿El ahorro crece lineal? ¿Por qué?
3. ¿Cuándo conviene igual probar directo en la realidad, sin simular?

07 · Comprensión

Confusiones frecuentes

08 · Práctica guiada

Ejercicios con Python

Ejercicio 1: calcular el ahorro

Compará 4 escenarios a 5000 reales contra 20 simulados cada uno.

real, sim, n = 5000, 20, 4
print("real:", real * n)
print("sim:", sim * n)
print("ahorro:", (real - sim) * n)

Ejercicio 2: sumar réplicas honestas

Agregá las 20 réplicas por escenario que exige el azar (Tema 32).

real, corrida, n, reps = 5000, 20, 4, 20
print("sim honesto:", corrida * n * reps)
print("veces más barato:", round(real * n / (corrida * n * reps), 1))

Ejercicio 3: decidir si simular

Regla simple: simular si probar es caro o irreversible; si no, probar directo.

def conviene(costo, reversible):
    return costo > 1000 or not reversible

print(conviene(5000, False))
print(conviene(50, True))

09 · Síntesis

Ideas para recordar

En el próximo tema, el contrapeso honesto: limitaciones y peligros.