El programa me parece completo para temas organizacionales. Asimismo, estos temas se combinan con diferentes cálculos y probabilidades que enriquecen el espectro de acción para ser competitivo en diferentes áreas de empresas como análisis de datos. Adicionalmente, la dinámica de sistemas y las economías vistas, incrementan la posibilidad de entender el macro y micro entorno empresarial

Los estudiantes de esta carrera son:

Amigables

Para mí Ingeniería Industrial es una de las mejores Ingenierías de la universidad. Quizá mi opinión se debe a que tuve la fortuna de ver clase con: Daniela Ángulo, Camilo Gómez, Camilo Olaya, Felipe Ramirez, Carlos Valencia, Alex Murcia, Jorge Huertas y demás. La verdad cada uno de ellos me ha apasionado por cada una de las clases, aunque personalmente el área que más me apasiona e interesa es Investigación de Operaciones. Ahora bien, es innegable que existen oportunidades de mejora, no todo es perfecto, hay muchas cosas que mejorar, los parciales o talleres extensos o con dificultad no acorde a lo enseñado no tienen sentido. Sé que en muchas clases tiran a matar y luego hacen curva (Finanzas) y ese no debería ser el objetivo de las evaluaciones, una evaluación no debería definirse por curva. Pero bueno, eso es otro cuento. En cuanto a la aplicabilidad de las cosas que uno aprende, considero que es infinita. Personalmente, las clases que considero más útiles y he podido usar para proyectos personales o simplemente facilitarme la vida. El claro ejemplo de esto es SAD, SAD es de las clases más útiles que usted va a ver sea Ingeniero Industrial o no, seguramente R y Python son más útiles para data science y analytics. Concretamente, Gurobi en Python va a ser mucho más útil y rápido que Solver en Excel o las librerías de estadística de R le van a hacer mucho más llevable el curso de Probabilidad y Estadística II. Por otra parte, sé de primera mano que en la virtualidad han cambiado muchas cosas, por ejemplo, el curso de Modelos Probabilísticos casi que fue reinventado en la virtualidad. Cuando yo lo vi (2020-1) fue el semestre de la pandemia y vi la mitad del curso virtual. El equipo docente se puso la diez y rediseño el curso ya que era muy difícil seguir haciendo parciales como antes y diseñaron una especie de casos o talleres donde uno puede desarrollar mejor sus habilidades de formulación y programación e implementación en R. El proyecto, fue increíble, usted ve la aplicabilidad del proyecto a casos reales, y desarrolla una herramienta en Shiny (habilidad que considero muy útil para la vida real), finalmente si se va a dedicar a investigación de operaciones o a cualquiera de las áreas tiene que procurar que sus soluciones se vean de una forma agradable, amigable al usuario y fácil de entender. Por lo que desarrollo de herramientas en Shiny o VBA, le van a ayudar mucho a su cliente. Esto lo pude ver también en el curso de Principios de Optimización o Proyecto Intermedio (Consulta Empresarial). Concretamente, en Opti desarrollamos un proyecto de optimización de la programación (scheduling) y era esencial desarrollar una herramienta en VBA o Python o Java para que fuera más fácil la interacción con el usuario final. Asimismo, en Proyecto Intermedio también vi como varios compañeros desarrollaron herramientas de VBA para sus empresas. No se deje meter miedo de ninguno de los cursos, estoy a punto de acabar y luego de pasar SAD, Opti, Proba II, Modelos, Dinámica (con su regla de parciales), Simulación y Finanzas con sus medias de parciales de 1.6 le puedo decir que nada es tan difícil como lo pintan. ¿Le va a tocar estudiar duro? Sí, ¿le va a tocar trasnochar con talleres/proyectos? Sí, pero no es imposible como lo pintan y lo mejor de todo es que cada una de las cosas que usted ve si bien no le van a servir al pie de la letra en la vida real, considero si desarrolla un pensamiento crítico y analítico que le ayudara a resolver problemas. Estoy casi convencido, que seguramente no va a salir a aplicar lo que aprendió en FundProd o lo que aprendió en Control o demás. Pues estos modelos, son muy cuadriculados y se basan en muchos supuestos, pero si estoy seguro que le van a desarrollar maneras de pensar interesantes (sobretodo Opti y Modelos Probabilísticos). Finalmente, considero que Industrial es una de las ingenierías con mayor salida laboral, si usted revisa semestre a semestre las ofertas laborales del CTP, se va a dar cuenta que Ingeniería Industrial es una de las carreras con mayores ofertas laborales. Asimismo, he escuchado que los Ingenieros Industriales de la universidad son muy apetecidos en Rappi, Accenture, etc. Disfrute la carrera y aproveche que el tiempo se pasa muy rápido, aprenda a programar por su cuenta en distintos lenguajes, eso es súper útil y le va a facilitar la vida en las distintas clases. P.D.: Tal vez me hubiese gustado hacer la doble con Ingeniería de Sistemas para saber programar a un mayor nivel y unirlo con la rama que me gusta (Investigación de operaciones) donde la programación sirve bastante. Sin embargo, creo que con lo que uno aprende en APO (ahora IP) y en SAD le desarrolla la lógica necesaria y ya usted con suficiente autonomía y en coursera o en YouTube puede aprender de otros idiomas o el manejo de nuevas librerías, por ejemplo SIMMER en R para simulación de eventos discretos.

Los estudiantes de esta carrera son:

Competitivos, Inteligentes

Los profesores4,5/5:

La mayoría de ellos han sido dobles monitores, asistentes graduados y luego instructores, por lo cual les apasiona enseñar y en general la tienen demasiado clara!

La enseñanza4,5/5:

La mayoría son FORMIDABLES

El panorama laboral5,0/5:

Revise la página del CTP

La exigencia4,4/5:

Mucho, le va a quitar tiempo los talleres y proyectos usualmente de una alta dificutlad

Qué tan actualizada está4,0/5:

Algunas clases como Opti se veía Xpress y no Gurobi, pero sé que ya cambiaron eso.

Soy egresado de dos programas y enserio pude notar que en IIND hay un excelente equilibrio entre teoría y práctica y el departamento está pendiente de que sus estudiantes estén bien. El programa es sencillamente espectacular, todo se cohesiona muy bien (así uno no comprenda esto al comienzo del pénsum) y permite que uno se enfoque en lo que realmente se apasiona. Conozco ingenieros sociales, financieros, de logística y de muchas otras áreas que realmente pudieron explotar el pregrado en su vida laboral.

Los estudiantes de esta carrera son:

Amables y compañeristas

Narraré los caminos que vi como estudiante en la carrera, las motivaciones que tuve para estudiar, algunas experiencias y mi visión luego de haberme graduado. En Ingeniería Industrial te enfrentas a una cruda verdad: es una carrera que muchas personas escogen por descarte o por obligación...pocos son aquellos que la escogen intencionalmente (spoiler alert: esto puede hacer que a veces te enfrentes a tener grupos de trabajo que no sean tan divertidos. Sin embargo, algo se tendrà que aprender de esas experiencias). Yo siento el gusto de haberla escogido intencionalmente y mis intenciones eran: "tener la capacidad de modelar situaciones complejas de diversos contextos para comprenderlas y mejorarlas" sin estar seguro de lo que la carrera me ofrecería...pero creo que fui descubriendo que sí se trataba de eso. Para los ingenieros industriales de los Andes hay distintas ramas: Producción y logística, Investigación de operaciones, Organizaciones y finanzas. El programa cuenta con un ciclo básico que da materias de las 4 ramas y al final de la carrera, te especializas solo en aquella de tu preferencia. Entonces, sea solo una de tu gusto o no, tendrás que aprender de las 4. Describiré cada una de ellas: Producción y logística: Es tal vez la rama con la que más relacionan a un ingeniero industrial, si bien siento que en los Andes no es precisamente la más popular. Aquí el ciclo obligatorio tiene: Fundamentos de producción, Control de producción y logística. Desde mi punto de vista, esas tres materias lo que hacen es llevarte desde lo que pasa en la planta de producción con los operarios (fundamentos de producción), a lo que tienes que organizar en la planta para que todo funcione -planear los inventarios, los pedidos de materia prima,...- (control de producción) a lo que pasa en una visión macro -normativas de procesos de negociación de importación/exportación, dónde debes situar una planta de producción, cómo vas a distribuir tus productos (cómo usar los camiones, qué rutas darles, dónde poner un centro de distribución o distribuir desde la planta...)-(logística). Hay un plus entre la gente de esta rama y es una certificación que se llama "Lean Six Sigma". Es algo adicional para lo que se entrenan y hacen su proyecto de grado orientado a esto. Básicamente es aplicar un proyecto en una empresa que esté enfocado en tener ahorros y mejorar la productividad: menos desperdicio y mejor calidad. Investigación de operaciones: Es la rama que yo escogí y que personalmente siento que es muy buena en nuestra universidad. Las materias de esta rama son: SAD, sigue con Principios de Optimización, Modelos Proabilísticos y Simulación. También hacen parte de esta rama Probabilidad y Estadística I y II (sin embargo, estas materias para mí son esenciales para todo, no solo para Investigación de operaciones). Desde una visión general es la rama que busca aplicar modelos matemáticos y programación para resolver problemas. Optimización es un primer vistazo para resolver problemas de optimización lineales (programación lineal). Aprendes las bases matemáticas para formularlo y las bases computacionales para poder resolverlo. Los modelos de optimización de este tipo son aplicables en muchísimos contextos. Por ejemplo, en mi trabajo estuve en un proyecto con una empresa de energía que necesitaba un modelo que le ayudara a encontrar el precio óptimo para ofertar en el mercado de energía. En el proyecto que tuve cuando vi esta materia debía ayudar a la alcaldía a decidir dónde ubicar cicloparqueaderos y de qué tamaños a lo largo de la ciudad. Los problemas de ruteo de vehículos también son un clásico, por ejemplo, ver cuál es la ruta más corta para ir de A a B. Casi que cualquier cosa donde uno pueda ver un beneficio que se afecta por unas variables y deba maximizarse o minimizarse teniendo algunas restricciones, se va a poder pasar a un modelo de opimización. Modelos probabilísticos: Estudio sobre teoría de colas, cadenas de Markov. Siendo muy honesto, es una materia que tal vez no se ve mucho aplicada en la vida real, pero que al saberla desarrolla excelentes capacidades analíticas y que de pronto, complementada con ciertas cosas, puede ser muy útil. Es básicamente comprender un sistema y los distintos estados que éste puede tener. Se puede aplicar para entender la fila de un banco hasta para entender los estados de la calidad de aire en la ciudad. Simulación: Hay muchos tipos de simulación, en esta materia es "simulación de eventos discretos". La idea es abstraer de un sistema real su comportamiento para poder simularlo en el computador y así, experimentar con él para tomar decisiones (lo cual saldría muy caro en la vida real). Es muy divertido y te permite argumentar la toma de decisiones según los resultados numéricos, con pruebas estadísticas; algo que considero mucho más valioso que tomar decisiones a la loca. Probabilidad y estadística I: Esta materia creo que la tienen que ver todas las ingenierías. Es suficiente para comprender qué es una probabilidad y la mayoría de las distribuciones de probabilidad que se usan (para mí es muy "probabilidad" y casi nada "estadística"). Es por lo menos esencial para Modelos Probabilísticos y Simulación (también para las materias de la rama de producción). Modelos de optimización no utiliza funciones de probabilidad (si eres curioso, vas a quedarte con la duda de cómo sería optimizar teniendo en cuenta probabilidad y valdrá la pena ver alguna materia de maestría que llene ese vacío; muy divertido) Probabilidad y estadística II: Ésta es muy "estadística" más que "probabilidad". Se ven modelos estadísticos básicos. Cuando la vi, hay un gran desarrollo sobre regresión lineal y modelos ANOVA. Según he escuchado muchas veces, han querido meter más tipos de modelos que sean comunes hoy en día...espero que lo estén haciendo. Todas las materias de investigación de operaciones se tocan mucho con la necesidad de analizar datos. A pesar de que no es una rama claramente establecida en el programa, es muy probable que las personas con gusto en esta rama, terminen desarrollando habilidades para realizar modelos de Machine Learning. Básicamente porque cualquier cosa de Inteligencia Artificial y Machine Learning es simplemente aplicar modelos probabilísticos y estadísticos...así que la rama de investigación de operaciones crea un camino para eso. Obviamente habría que ver algunas materias específicas sobre dichos modelos, pero habría buenas bases para comprenderlos e implementarlos. Esto es entonces un camino laboral que se está dando mucho dadas las necesidades del mercado de hoy en día (la competencia claro, serían las personas que estudian matemática, física o estadística, pues están metidas con esos modelos a profunidad). Organizaciones: Esta rama se enfoca en lo que pasa con la gente. No vemos nada sobre recursos humanos sino sobre la visión estratégica del manejo de las organizaciones. Son materias que ven las organizaciones como sistemas que se componen por actores que toman decisiones y queremos evaluar cuál es la mejor manera de estructurarlas o de implementar políticas en ellas para que haya cambios. Esto por encima puede estar simplemente enfocado a temas muy teóricos como puede llegar a incluir modelos matemáticos. Es poco común que a una persona que le guste investigación de operaciones le guste la rama de organizaciones y viceversa; sin embargo, yo veo un punto muy interesante al saber de ambas. A veces solo saber de investigación cierra los ojos de la comprensión de las cosas no pasan solas, pasan porque hay gente haciendo algo y comportándose de x manera. La materia más divertida de esta rama es "dinámica de sistemas" que también es simulación (como la que nombré en 2c) pero de eventos continuos. Esto seguramente tiene su origen en aplicaciones biológicas (sale del uso de ecuaciones diferenciales que tal vez tú veas en biomédica) pero termina aplicándose a contextos muy interesantes (el profesor de esta materia la ha aplicado mucho en la comprensión y creación de políticas del gobierno. Por ejemplo, estudiando la capacidad del sistema de justicia. Otros ejercicios sencillos que recuerdo fueron el estudio de la política de pico y placa y de la erradicación de cultivos de marihuana. Para mí es muy chévere ver cómo algunas políticas pueden tener comportamientos contraintuitivos: por ejemplo, al restringir la salida de vehículos con pico y placa se disminuye el tráfico pero en corto plazo, a largo plazo, afecta las decisiones de compra de vehículo de los ciudadanos, terminando en que cada persona intenta tener al menos dos carros para evadir la política y resulta habiendo más carros que antes -como seguro notas que pasó-). Finanzas: Arranca con ayudarte a tener comprensión sobre contabilidad, continúa con evaluación financiera de proyectos y termina con finanzas corporativas. Esta rama es una rama secundaria de la carrera, sin embargo, por alguna razón, en el mercado laboral la gente siente que los ingenieros industriales de los Andes somos buenos en esto. A mí me parece que así no sea el eje central o la vocación que tengas, es muy buena para la vida. Especialmente útil para aquellas personas que quieren tener su propio negocio. Es claro que un emprendedor que no tiene formación financiera tiene un gran vacío. Tengo entendido que en biomédica los proyectos de grado son modelos de negocio; me imagino que alguien que tiene doble con industrial puede estructurar mucho mejor el modelo de negocio y tener argumentos financieros del desempeño que tendrá a futuro el proyecto. Ese es el barrido por las ramas de la carrera. Seguramente has escuchado que los ingenieros industriales saben muchas cosas pero en realidad de nada, así como has escuchado que tienen muchos campos de aplicación. Desde mi punto de vista, no me parece que sepamos de muchas cosas a poco nivel sino que sabemos de pocas cosas lo suficiente; la gran ventaja, es que esas cosas se pueden aplicar en demasiados contextos. Los modelos de optimización, de simulación, de estadística, la lógica financiera...¡todo se puede aplicar donde quieras! Cada una de las ramas tiene mucho para profundizar e investigar así que puede haber una carrera académica en cualquiera de ellas si eso te apasiona. Por otro lado, es una carrera que desarrolla un pensamiento analítico muy interesante y una visión del mundo de "sistemas" (curiosamente, la ingeniería Industrial originalmente se llama ingeniería de sistemas; nada que ver con ingeniería de sistemas de Colombia pues eso realmente es ingeniería de computación o algo así, sino ingeniería de sistemas porque se encarga de ver qué pasa con los sistemas: con el conjunto de cosas que interactúan entre sí). En general, los profesores de todas las materias intentamos que los proyectos y los casos de aplicación sean muy reales y generalmente aplicados en contextos empresariales o de problemas de gobierno. Así entonces, uno tiene siempre que saber aterrizar los problemas y saber también exponer sus soluciones. Siento que es algo menospreciado pero ahora encuentro muy valioso haber tenido proyectos en casi todas las materias y haber tenido que exponer dichos proyectos. No sé si en todas las carreras pase, pero hay que aprovechar las exposiciones. Como un consejo personal, siempre que tengas una exposición grupal y puedas decidir si quieres exponer o no; hazlo. Básicamente fuera de la universidad la vida se trata de convencer gente de tus ideas. Uno no va solo por la vida. Hay que hablar y convencer a la gente...básicamente hay que exponer. Es una habilidad esencial. Si bien no es algo obligatorio en Industrial, siento que hay que saberlo desarrollar o al menos te obliga a hacerlo en varios espacios. Hay una industria a la cual tal vez no tendrías mucho acceso como ingeniero biomédico y que se abre para muchos ingenieros industriales (como mi caso) y es la consultoría estratégica. Básicamente son empresas donde prestas servicios a otras empresas para ayudarles a tomar decisiones. Puede ser un plan de vida trabajar en consultoría así como puede ser simplemente un primer paso para ir probando el mundo laboral (muy interesante porque puedes trabajar en diversas industrias si aún no sabes cuál industria es la que más te gusta -si te gustan las empresas de consumo masivo o si te gustan las aerolineas o si te gustan los bancos o las emprsas de energía...-) A mí siempre me ha gustado todo lo relacionado con salud y tal vez me hubiera gustado estudiar ingeniería biomédica (o tal vez luego haga un estudio al respecto), sino que soy muy malo con biología-medicina. Me parece un camino muy interesante donde es claro cómo puedes impactar y ayudar personas. También me gustaría haber hecho doble programa de matemáticas e ingeniería de sistemas para volverme mucho mejor en los modelos matemáticos y su implementación computacional. En Industrial está el mix de todo y puedes ser muy bueno, pero si quieres volverte el experto, hay que estudiar más (como todo en la vida, la verdad). Quise alguna vez hacer una opción en matemáticas aplicadas y no la hice porque básicamente las materias de matemáticas aplicadas eran las materias que ya veía en Industrial. Creo, en resumen, que ingeniería industrial te ayuda a abrir la mente, a tener formación financiera, a tener una visión sistémica y con comprensión de modelos estadísticos que se pueden aplicar en infinitos contextos. El gran reto, es la percepción que tiene el mercado sobre lo que hace un ingeniero industrial...como aquí en la universidad se crean tantos perfiles de ingenieros industriales, hay que saber venderse. Hablaré un poco más sobre mis experiencias a continuación. Yo hice la maestría de Ingeniería Industrial, una maestría que está bastante enfocada en investigación. Aquí me divertí mucho porque profundicé conceptualmente en muchos temas de la carrera y fuy más allá. Adquirí la habilidad de hacer más modelos y de implementarlos en el comptador. Me divertí muchísimo y me abrí a muchas posibles aplicaciones que me emocionaban mucho. Luego entré a trabajar en consultoría y me di cuenta que en la vida real (empresarial), las compañías no están listas para aplicar esos modelos. Hay aún un camino muy largo por recorrer en distintos aspectos: no tienen claro qué hacen esos modelos, los subestiman, las personas que los hacen se pueden sentar en una esquina a hacerlos en vez de participar activamente y evaluar las necesidades del negocio con las que el modelo está intentando enfrentar, los datos no están listos (siempre muy sucios...no están centralizados...hay que hacer mucho trabajo cansón para organizar los datos), entre otras cosas. Algunas empresas ya están trabajando para mejorar eso y tal vez de aquí a que te gradúes las cosas sean diferentes. Yo cambié un poco mi rol y dejé a un lado querer ser quien programa todo el tiempo y quise volverme más alguien que tiene buena relación con los datos y los ayuda a entender y usar en la toma de decisiones del negocio. Soy una persona que sabe cómo se hacen los modelos (pero no necesariamente es quien los hace) y puede comunicarse con el que los implemente así como con los ejecutivos para asegurarse de que se puedan traducir bien sus necesidades. Aún estoy definniendo qué camino quiero seguir pero creo que hay un punto que debes pensar right now: la habilidad que estás aprendiendo-fortaleciendo, ¿la podría hacer una máquina? Me parece que es el momento de desarrollar las habilidades que nos hacen humanos para que en el futuro, cuando haya más cosas automatizadas, robots, etc. nuestro trabajo sea valioso porque complementamos lo que esas máquinas logran. Intenta pensar lo más futurista posible para ver cuál sería tu camino (es algo muy personal...obviamente aún falta mucho para que lleguen esos días pero es mi visión).

Soy egresado de doble programa con ingeniería industrial, puedo decir que es una buena carrera. Durante toda la carrera tuve una relación de amor-odio por IIND, pero no me veo habiendo estudiado otra cosa. Es una carrera que vale la pena estudiar, pero si se va a entrar a esta es mejor profundizar/aprender de temas ya sean académicos, nuevas habilidades, participar en voluntariados, o hacer una practica que permita saber/encontrar como usar la carrera más adelante en lo que se quiera hacer más adelante (Hacer esto da una ventaja en el campo laboral tanto en conseguir contactos, experiencias, o ganar habilidades). Esta ofrece una gran variedad de posibilidades al momento de entrar al mundo laboral. Considero que el contenido de las materias da herramientas que pueden aplicarse a cualquier campo laboral que se escoja más adelante, aunque lo más valioso, creo, es la capacidad de resolver problemas y la capacidad de aprender cualquier habilidad/herramienta, pues es algo que constantemente se va haciendo a lo largo de la carrera. La carrera da la posibilidad de enfocar las electivas de la carrera en cualquiera de las ramas de IIND una vez se esté terminando la carrera. De igual forma, como decían en otro comentario, siempre va a haber algo que se dificulte más o simplemente no le guste. IIND también da herramientas que pueden servir en cualquier campo laboral, como comenté antes, si se ve que falta algo se pueden tomar cursos que complementen lo aprendido. IIND da una estructura mental que facilita complementar conocimientos con cursos en linea o cursos que dicta la universidad e ir enfocando de esa manera la formación que se recibe, y esto es algo que más adelante sirve en lo laboral y en la vida. Las personas en IIND tienen un gran sentido de compañerismo dado por las dificultades o situaciones similares que uno puede encontrar en la carrera, sin embargo, es complicado conocer gente de la carrera por la cantidad de personas que hay (no se da un unidad como se ve en carreras con menos personas). El numero de personas que hay en la carrera hace que sean muy organizados y mayor parte de las clases que se ven son secciones unificadas (el programa de cada curso se decide entre los profesores que lo dictan y todas las secciones ven lo mismo en tiempos similares). Esto causa que la metodología de enseñanza sea poco personalizada y por momentos se sienta impersonal, aprender o tener buenos hábitos de estudio termina siendo importante al igual que saber apoyarse de sus compañeros. Hay una gran cantidad de talleres y tareas largas, algunas veces temas que se necesitan para resolver un taller se ven días antes de la entrega del mismo, es importante manejar MUY bien el tiempo y buscar formas en que apoyarse. Los horarios de atención se pueden cruzar con otras clases o actividades por lo que no siempre se va a poder responder dudas de esta forma y si se tiene el espacio es muy probable que toque esperar por que van a haber más personas con preguntas.

Los estudiantes de esta carrera son:

Dedicados y colaboradores

Los profesores4,5/5:

Los profesores tienen un amplio conocimiento de los temas que manejan

La enseñanza3,5/5:

Depende del profesor y la forma de aprender que cada persona tenga; un buen profesor para uno no lo es para todos. Es un aspecto en el que se debe mejorar. La mayor parte del tiempo tocará aprender cosas por cuenta propia

El panorama laboral4,5/5:

Bastante variedad al momento de elegir, en casi todos los sectores y áreas de una organización se encuentran vacantes para Ing. industriales. Salarios a 2021, están entre 2 a 3 millones COP para recién egresados depende de la empresa, sector y área de interés. Ingeniero industrial uniandino en la hoja de vida tiene un peso importante en procesos de selección. No diría que es asegurado el trabajo al momento de salir, pero si hay mayor facilidad y rango de ofertas a las que se puede aplicar.

La exigencia5,0/5:

Requiere organizar el tiempo y generar buenos hábitos de estudio, además de aprender a coordinar con compañeros de grupo. Puede complicarse si hay temas que no se manejan bien. El esfuerzo no se va a ver reflejado en la nota, es normal ver parciales con medias entre 2 y 3

Qué tan actualizada está3,5/5:

El mundo se mueve más rápido de lo que se puede actualizar el programa, es necesario aprender cosas por cuenta propia. No hay una buena conexión entre lo que hay en