Has escrito esta línea mil veces: minimizar costo sujeto a restricciones. O maximizar throughput. O minimizar tiempo de entrega. Es el primer paso, tan automático que ya no lo ves. Antes de que corra el solver, antes de que el algoritmo itere, antes de que exista cualquier solución, escribes esa línea.
¿Y si esa línea es la decisión? ¿Y si todo lo demás es aritmética?
Nos decimos que la ética ocurre en otro lugar. En la política pública. En la implementación. En cómo se usan los resultados. Nosotros somos técnicos: resolvemos lo que nos dan. Pero la formulación no nos la dan. Alguien la escribió. Frecuentemente tú la escribiste. Y cuando escribiste minimizar costo, tomaste una decisión que parece matemática pero no lo es.
La función objetivo no es una entrada del problema. Es una respuesta a la pregunta más antigua de la filosofía: ¿qué es valioso? Solo que la respuesta llega disfrazada de notación, y por eso nunca la interrogamos.
Considera lo que se pierde en la traducción de problema a modelo.
Una empresa quiere "mejorar su logística." Esto llega a tu escritorio. ¿Qué significa mejorar? ¿Menos kilómetros recorridos? ¿Menor tiempo de entrega? ¿Menos conductores? ¿Menos quejas de clientes? ¿Menor huella de carbono? Cada una de estas respuestas produce un modelo diferente, una solución diferente, un mundo diferente.
Tú eliges. O alguien elige y tú formalizas la elección. Pero en el momento en que la función objetivo queda escrita, la elección desaparece: se convierte en parámetro, en dato, en punto de partida. Lo que era pregunta filosófica se vuelve coeficiente.
Hay una palabra para este movimiento: naturalización. Hacer que lo contingente parezca necesario. Hacer que una decisión parezca un hecho.
Pero hay algo más insidioso que la elección de la función objetivo. Es lo que nunca se modela.
El conductor que orina en botellas porque el algoritmo no contempla pausas. El negocio local que muere porque la optimización de rutas favorece las zonas de alta densidad. El barrio que se vuelve invivible por el tráfico de camiones optimizados. Ninguno de estos aparece en las restricciones. No porque alguien decidió excluirlos. Sino porque el marco nunca los hizo visibles.
Lo que no se modela no existe. Y lo que no existe no puede competir contra lo que sí.
Estas no son observaciones originales. Hay pensadores que llevan décadas interrogando exactamente esto: qué significa que nuestros sistemas de planificación codifiquen valores mientras pretenden ser neutrales. Vienen de rincones extraños: filosofía francesa, cibernética, economía política. No son lectura habitual para quien optimiza rutas o diseña territorios de venta. Pero sus preguntas aterrizan diferente cuando has pasado años escribiendo funciones objetivo sin verlas.
En los años setenta, dos franceses, Gilles Deleuze y Félix Guattari, propusieron que el capitalismo funciona mediante un movimiento doble. Por un lado, desterritorializa: disuelve estructuras tradicionales, liquida identidades fijas, convierte todo en flujo intercambiable. Por otro, reterritorializa: captura esos flujos en nuevas estructuras: el mercado, la empresa, el individuo como unidad de consumo. El sistema no te oprime fijándote en un lugar; te oprime modulándote continuamente.
Tus algoritmos son instrumentos de ese segundo movimiento. No disciplinan cuerpos en formas fijas, modulan flujos en tiempo real. El conductor no está entrenado para seguir reglas; está controlado, dirigido instrucción por instrucción por una optimización que nunca descansa.
Esto genera una pregunta incómoda. Si la infraestructura de planificación ya existe, distribuida en cadenas de suministro, redes logísticas, sistemas de optimización, ¿Puede redirigirse? ¿Puede la misma maquinaria que hoy sirve a la acumulación de capital servir a otros fines?
Algunos piensan que sí. Nick Srnicek y Alex Williams, en Inventar el Futuro, argumentan que la izquierda debe dejar de resistir la tecnología y empezar a capturarla. Los algoritmos de optimización no tienen preferencia política inherente, hoy minimizan costos para Amazon, pero podrían maximizar bienestar para una sociedad post-trabajo. El problema no es la herramienta sino la función objetivo. Cambia la función, cambia el mundo.
Es una visión seductora. También podría ser ingenua.
Nick Land, filósofo británico que comenzó en la izquierda radical antes de derivar hacia algo más oscuro, ofrece la inversión incómoda. Para Land, la pregunta "¿quién controla la función objetivo?" asume que hay un quién en posición de control. Pero, ¿y si el proceso de optimización no es una herramienta que usamos sino una dinámica que nos usa a nosotros?
Considera tu propia posición. Existes en tu rol porque el sistema seleccionó para humanos capaces de producir algoritmos útiles. Tu entrenamiento, tu salario, tu trayectoria: todo está estructurado por el requerimiento del capital de esta función cognitiva particular. Desde adentro, se siente como agencia. Desde afuera, eres un componente ejecutando una función en un proceso de optimización más grande, uno que optimiza su propia expansión, no el florecimiento humano.
La función objetivo, en esta lectura, no es un sitio de intervención política. Es un síntoma. No la escribes; se escribe a través de ti. Tu capacidad misma de formular problemas de optimización es ella misma un output de un proceso que selecciona por humanos que formulan bien.
No hay palanca porque no hay afuera.
Mark Fisher, crítico cultural británico, ocupa el espacio entre estas posiciones, y es quizás el más honesto sobre lo que se siente habitarlo.
Su concepto central: realismo capitalista. No que la gente crea que el capitalismo es bueno, sino que las alternativas se han vuelto literalmente impensables. "Es más fácil imaginar el fin del mundo que el fin del capitalismo." Esto no es éxito propagandístico: es más profundo. Las categorías con las que pensamos han sido tan colonizadas que incluso nuestras críticas operan dentro de parámetros capitalistas.
Para el practicante de optimización, esto aterriza con fuerza específica. La función objetivo no se siente como elección ideológica porque otras formulaciones no están cognitivamente disponibles. Por supuesto que minimizas costo: ¿Qué otra cosa harías? La pregunta apenas tiene sentido. Esto es realismo capitalista al nivel del método.
Fisher diagnostica lo que llama impotencia reflexiva: sabemos que algo está mal, sabemos las causas, y sabemos que no podemos hacer nada al respecto. No es ignorancia sino conciencia depresiva. El conocimiento no libera; paraliza.
¿Dónde deja esto al que escribe funciones objetivo el lunes por la mañana?
Hay tres respuestas disponibles, ninguna cómoda.
La primera es la ceguera voluntaria. Regresar al trabajo como si esta conversación no hubiera ocurrido. Minimizar costo, entregar resultados, cobrar el salario. Funciona. Hasta que no funciona. Hasta que te encuentras a las 2am preguntándote para qué estás optimizando el mundo exactamente.
La segunda es la redención técnica. Convencerte de que tú serás diferente. Que introducirás restricciones de bienestar en tus modelos, que abogarás por funciones objetivo más humanas, que serás el practicante ético en un campo que no lo exige. Esto es más respetable, pero también potencialmente más peligroso. porque te permite seguir contribuyendo a la maquinaria mientras te sientes bien al respecto. La gota de humanismo que hace tragar el océano de optimización.
La tercera es la que Fisher habitó hasta que no pudo más: la persistencia melancólica. Continuar porque no hay afuera. Mantener la crítica porque es verdadera, aunque no cambie nada. Negarse a celebrar lo que no puedes escapar, pero también negarse a la parálisis.
Propongo una invitación: la próxima vez que escribas una función objetivo, detente un momento. Pregunta qué decisiones ya fueron tomadas antes de que llegaras. Pregunta qué no está en el modelo y por qué. Pregunta quién definió que eso es lo que hay que optimizar.
No tienes que tener respuestas. El ejercicio es la pregunta misma.
Porque hay algo que ni Land ni Fisher consideran suficientemente: que la visibilidad cambia las cosas. Que un campo entero de practicantes preguntándose qué están optimizando y para quién no es lo mismo que un campo operando en automático. Que la función objetivo, una vez vista como elección, ya no puede esconderse tan fácilmente detrás de la notación.
Quizás el primer paso no es redirigir la maquinaria ni alinearse con ella ni aceptarla con resignación. Quizás es simplemente negarse a dejar de ver.
Lo que sigue después está por escribirse. Pero no se escribe sin ojos abiertos.