Más allá de estas consideraciones generales, hay muchos puntos en que matemáticas y tecnologías de la información se vinculan e interactúan.
Primero: no tendríamos las computadoras y las TI, ni casi nada de la ciencia y la tecnología, sin la matemática. Como se le atribuye a Newton: "Vemos lejos porque estamos parados sobre los hombros de gigantes". Además de aprovechar su altura, ¿no nos servirá estudiar y entender cómo lxs humanxs armamos esos gigantes?
En el trabajo de informático, buena parte de las tareas y la generación de código requiere ante todo entender los problemas y ordenar las ideas. No es aplicar grandes teoremas pero, como decía el tío de Juan, haberse ejercitado en matemáticas sin duda ayuda a hacerlo bien.
Pero también hay buena cantidad de sistemas de información que usan teorías, modelos y herramientas matemáticas para lograr sus cometidos.
Por ejemplo: se pueden encontrar infinidad de aplicaciones útiles al uso de la IA, que no requieren entender cómo ésta funciona. Pero nunca hubiera existido la IA sin una cantidad de avances matemáticos. Entenderlo, aunque sea parcialmente, nos puede ayudar a vislumbrar en qué la IA puede ser útil, y en qué puede ser arriesgada.
En una lógica industrial de división del trabajo, puede que el desarrollador sólo maneje una especificación funcional de su parte y no la globalidad del proyecto. Pero en una metodología contemporánea de desarrollo ágil, es importante que todo el equipo comparta una visión conceptual de los objetivos.
¿Se animan a buscar ejemplos en los que las Tecnologías de la Información se vinculan y dialogan con la matemática y otras ciencias básicas?
Primero: no tendríamos las computadoras y las TI, ni casi nada de la ciencia y la tecnología, sin la matemática. Como se le atribuye a Newton: "Vemos lejos porque estamos parados sobre los hombros de gigantes". Además de aprovechar su altura, ¿no nos servirá estudiar y entender cómo lxs humanxs armamos esos gigantes?
En el trabajo de informático, buena parte de las tareas y la generación de código requiere ante todo entender los problemas y ordenar las ideas. No es aplicar grandes teoremas pero, como decía el tío de Juan, haberse ejercitado en matemáticas sin duda ayuda a hacerlo bien.
Pero también hay buena cantidad de sistemas de información que usan teorías, modelos y herramientas matemáticas para lograr sus cometidos.
Por ejemplo: se pueden encontrar infinidad de aplicaciones útiles al uso de la IA, que no requieren entender cómo ésta funciona. Pero nunca hubiera existido la IA sin una cantidad de avances matemáticos. Entenderlo, aunque sea parcialmente, nos puede ayudar a vislumbrar en qué la IA puede ser útil, y en qué puede ser arriesgada.
En una lógica industrial de división del trabajo, puede que el desarrollador sólo maneje una especificación funcional de su parte y no la globalidad del proyecto. Pero en una metodología contemporánea de desarrollo ágil, es importante que todo el equipo comparta una visión conceptual de los objetivos.
¿Se animan a buscar ejemplos en los que las Tecnologías de la Información se vinculan y dialogan con la matemática y otras ciencias básicas?