Retorno de la inversión en modelado

El retorno del esfuerzo de modelado ( ROME ) es el beneficio resultante de un esfuerzo (complementario) para crear y/o mejorar un modelo. ^{[ 1 ] [ 2 ]}

En ingeniería, el modelado siempre tiene un objetivo específico. Por ejemplo, la protección contra rayos de las aeronaves se puede modelar como un circuito eléctrico para predecir si seguirá funcionando dentro de 30 años, considerando el envejecimiento de sus componentes eléctricos. Se puede invertir cada vez más esfuerzo en lograr que este modelo prediga la realidad a la perfección. Sin embargo, esta perfección tiene un costo: los investigadores invierten tiempo y dinero en mejorar el modelo. Como retorno de la inversión (ROI), el ROME es una métrica para el uso de modelos adicionales. Por lo tanto, puede servir como un criterio de parada. ^{[ 2 ]}

Por lo general, los investigadores tenderán a continuar con el modelado, mientras que la gerencia tenderá a detenerlo. Ser explícito sobre los costos y beneficios de continuar con el modelado puede ayudar a tomar decisiones informadas que sean comprendidas por ambas partes. La comunicación continua entre los desarrolladores y usuarios de modelos aumenta la probabilidad de que los modelos generen beneficios reales. ^{[ 3 ]}

ROME es una métrica que puede evaluarse siempre que se realice un modelado con un objetivo cuantificable. Algunos ejemplos son:

• Modelar el impacto de las políticas federales en los problemas sociales. ^{[ 3 ]}
• Modelar una mezcla de marketing para correlacionar estadísticamente una serie de insumos (o variables independientes) –como una campaña de marketing– con resultados (o variables dependientes) –como ventas o ganancias. ^{[ 4 ]}
• Modelar los vínculos entre los actores empresariales para tomar una decisión informada sobre la división de organizaciones. ^{[ 5 ] [ 6 ]}
• Modelado del acoplamiento de una interferencia electromagnética a una PCB para reducir su susceptibilidad mediante la mejora del trazado de las pistas. ^{[ 7 ]}

La iniciativa "Modelos en acción" estudia la creación, gestión y uso de modelos de dominio en la práctica científica e industrial, apuntando a una diversidad de objetivos, que varían desde la representación (lo más veraz posible) de la estructura conceptual del dominio que se modela, pasando por la animación, la simulación, la ejecución y la gamificación , hasta el razonamiento automatizado (basado en la lógica). ^{[ 8 ]}