Ciudad de México, 20 de octubre de 2026
El Dr. Raúl R. J. Heras-Garrido, Académico de Ingeniería Industrial y de Alimentos, y especialistas de tres universidades de Estados Unidos diseñan prototipo para decidir cuánta ayuda llevar a cada punto de distribución y cuándo cerrarlo.
La propuesta mide no solo lo que cuesta la operación, sino también el sufrimiento de quienes se quedan sin agua o comida.
Cuando ocurre un desastre natural, la ayuda no termina de llegar cuando sale del centro de acopio. El tramo decisivo es cuando en un punto de distribución, una familia puede recibir por fin su despensa o su garrafón de agua.
Para que esa entrega sea justa y eficiente, el Dr. Raúl R. J. Heras-Garrido, Académico de Ingeniería Industrial y de Alimentos de la Universidad Iberoamericana (IBERO), desarrolló junto con colegas de Arizona State University, Rensselaer Polytechnic Institute y la Universidad de California en Davis un modelo matemático que ayuda a decidir, día con día, cuánta ayuda enviar a cada punto y en qué momento conviene cerrarlo.
El estudio, publicado en la revista científica Logistics y financiado por la IBERO, parte de un problema que los autores han visto en México, Haití, Japón, Colombia y Estados Unidos: puntos con poca ayuda y muchísima gente, y otros con bodegas llenas y nadie que llegue.
Más desastres, más presión sobre la ayuda
El contexto explica la urgencia. Se calcula que para 2030 habrá 560 desastres naturales al año por efecto del cambio climático. Tan solo en 2024, los daños superaron los 320 mil millones de dólares, 6% más que en 2023. En los últimos cinco años se registraron 2,358 desastres, con más de 700 millones de personas afectadas y 280 mil muertes.
En México, el huracán Otis dejó en Acapulco pérdidas por más de 16 mil millones de dólares. En escenarios así, la logística humanitaria, es decir, la organización para llevar insumos a quien los necesita puede marcar la diferencia entre salvar vidas o no.
Los puntos de distribución son lugares, a veces un estacionamiento o un terreno abierto, donde se entregan directamente alimentos, agua y otros insumos a la población. El reto es que nadie sabe con certeza cuántas personas llegarán cada día.
Los autores recuerdan un caso documentado en Haití, en 2010: un campamento de 3 mil familias donde se intentaron repartir apenas 200 kits. El extremo contrario también ocurre con puntos sobre abastecidos donde los recursos se pierden mientras otra comunidad espera.
Contar el sufrimiento, no solo el dinero
La clave del modelo es que incorpora los llamados “costos de privación”. Una forma de poner en números el sufrimiento que provoca no tener acceso a bienes básicos, y que crece cada vez más rápido conforme pasan los días sin ayuda. Así, el modelo no se limita a ahorrar dinero concentrando la ayuda en pocos lugares, sino que favorece una distribución más amplia y oportuna.
En cada periodo, el modelo evalúa dos opciones:
Mantener abierto el punto y ajustar la cantidad de ayuda a las personas que se espera que lleguen.
Cerrarlo de forma definitiva y mandar esos recursos a otro punto con más necesidad.
El equipo demostró matemáticamente que existe un umbral: mientras la cantidad acumulada de personas sin atender esté por debajo de cierto límite, conviene seguir operando; cuando lo rebasa, lo mejor es cerrar. Esto importa porque muchos puntos de distribución los atienden voluntarios sin formación en logística, que necesitan reglas claras y no cálculos complejos en plena emergencia.
La prueba en Acapulco
Para el caso mexicano, los investigadores usaron datos de Guerrero y supusieron puntos a 2 o 3 kilómetros de la población, para que la gente llegue caminando en menos de 30 minutos:
Cada punto atendería a 140 personas, unas 35 familias.
Un kit de ayuda alimentaria para una familia de cuatro, suficiente para tres días, cuesta alrededor de 27.43 dólares.
Se consideró que una persona puede resistir 15 días sin alimento.
Con esos datos, cerca de 11% de los escenarios llegó al punto en que convenía cerrar y reasignar recursos.
Lo que sigue
Los autores reconocen límites. El modelo analiza un solo punto de distribución y supone que todas las personas tienen necesidades similares. El siguiente paso es probarlo con datos reales de emergencias y extenderlo a redes con varios puntos, para que la ayuda llegue a tiempo y a quien más la necesita.
Acerca de la Universidad Iberoamericana:
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