heurístico

Un heurístico es una regla práctica, simple y rápida que orienta la resolución de problemas, la toma de decisiones o el aprendizaje cuando las soluciones óptimas son difíciles de obtener. Los heurísticos no garantizan la mejor solución y pueden conducir a resultados subóptimos, pero son útiles en entornos complejos o con información incompleta.

Etimología y alcance. El término proviene del griego heuristikós, relativo a descubrir. En la ciencia computacional y la psicología cognitiva se popularizó para describir métodos que buscan soluciones rápidas en lugar de exhaustivas. En inteligencia artificial, los heurísticos guían búsquedas y reducen la exploración del espacio de estados.

Aplicaciones y ejemplos. En IA, la búsqueda heurística utiliza una función de estimación h(n) que mide el coste restante desde un estado n hasta la meta; ejemplos incluyen A*, greedy best-first y otras variantes. En optimización local se emplean heurísticas como hill climbing o búsquedas con reglas empíricas. En psicología, las heurísticas cognitivas (representatividad, disponibilidad, anclaje y ajuste) simplifican juicios, pero pueden generar sesgos y errores sistemáticos.

Ventajas y limitaciones. Las heurísticas permiten soluciones rápidas y manejables en problemas grandes o mal definibles. Sus desventajas incluyen la falta de garantía de optimalidad, sensibilidad al contexto y la posibilidad de sesgos si la regla no se adapta adecuadamente al problema.

Ejemplos prácticos. En navegación, una heurística de distancia euclidiana acelera la identificación de rutas cercanas a la meta. En diseño de interfaces, atajos y normas simples facilitan decisiones rápidas, aunque no siempre conducen al resultado más eficiente. En conjunto, los heurísticos son herramientas útiles para enfrentar la complejidad cuando no es viable buscar soluciones exactas.