Modelos confiables: verificación y validación en la era digital

En la era digital, los modelos computacionales guían decisiones críticas. Simulaciones de estrés, predicciones de mantenimiento, gemelos digitales de plantas enteras. Pero un modelo solo es útil si se puede confiar en él. Para eso existen dos procesos fundamentales: verificación y validación.

La verificación responde a la pregunta: ¿el modelo está bien construido? Se enfoca en confirmar que las ecuaciones se resolvieron correctamente, que el código no tiene errores y que los resultados son consistentes internamente. Es un control de calidad del modelo en sí mismo.

La validación responde a otra pregunta: ¿el modelo representa la realidad? Compara las predicciones del modelo con datos experimentales o mediciones reales. Si el modelo predice un comportamiento que coincide con lo observado, gana credibilidad. Si no, hay que investigar qué falta o qué está mal.

Ambos procesos son complementarios. Un modelo puede estar bien verificado —sin errores de código— pero mal validado si sus supuestos no reflejan la física real. Y un modelo que coincide con algunos datos puede fallar en condiciones diferentes si no se verificó rigurosamente.

En la industria, la verificación y validación son especialmente importantes cuando las decisiones tienen consecuencias costosas o de seguridad. Antes de confiar en una simulación para aprobar un diseño, hay que demostrar que el modelo es confiable. Eso requiere documentación, pruebas y, a veces, comparación con métodos alternativos.

Un ejemplo es la simulación de crashworthiness en la industria automotriz. Antes de confiar en que un modelo predice correctamente el comportamiento del vehículo en un choque, se realizan pruebas físicas que validan las predicciones. Solo cuando el modelo pasa esas pruebas se usa para evaluar diseños sin construir prototipos.

La verificación y validación no son trámites burocráticos. Son la base de la confianza en la era digital. Sin ellas, los modelos son solo suposiciones elegantes.