En 1939, George B. Dantzig, entonces estudiante de doctorado en UC Berkeley, llegó tarde a una clase y confundió dos problemas en la pizarra con tareas normales para la casa, que luego resultaron ser problemas abiertos en estadística.
Dantzig dedicó días a resolverlos sin saber que eran desafíos considerados imposibles. Sus soluciones se convirtió en parte central de su tesis y una de las anécdotas más famosas del mundo académico.
La clave del hallazgo fue una mirada libre de prejuicios: al no conocer las expectativas sobre dificultad, no se limitó, lo que permitió descubrir soluciones innovadoras.
Uno de los aportes más influyentes fue el algoritmo del Símplex, fundacional en la programación lineal. Este método identifica soluciones óptimas dentro de un conjunto de restricciones, evitando revisar todas las combinaciones posibles.
El Símplex revolucionó la optimización en producción, recursos, redes logísticas y más, al enfocarse en los vértices de un poliedro definido por restricciones.
El segundo descubrimiento relevante de Dantzig fue su análisis sobre las pruebas estadísticas (t-tests) y la importancia de considerar la variabilidad de los datos. Demostró que ignorar la desviación estándar degrada la utilidad de la prueba, conectando con la teoría de la información de Shannon.
Este resultado impacta hoy en el diseño de evaluaciones, investigaciones, encuestas e incluso modelos de inteligencia artificial, subrayando que medir bien es hacer que los datos hablen con claridad.
La historia de George Dantzig ejempla cómo el pensamiento libre de prejuicios puede llevar a hallazgos que trascienden disciplinas, desde la optimización de procesos hasta la evaluación estadística, con un legado vigente en sistemas modernos.
