Al trabajar directamente con el Profiler y con algoritmos mejorados para ajustar modelos de procesos gaussianos, la optimización bayesiana ha eliminado gran parte de la engorrosa maquinaria estadística que se interpone entre el experimentador y la solución, al tiempo que ha subsanado las lagunas de conocimiento institucional.
Con tan solo dos ensayos experimentales iniciales, la optimización bayesiana puede sugerir el mejor ensayo siguiente para maximizar la información obtenida por cada dólar invertido en la experimentación. Tanto si dispone de datos históricos como si parte de cero, podrá aprender rápidamente.
La optimización bayesiana aprende de las respuestas en cada iteración y proporciona al experimentador una guía más precisa que los enfoques tradicionales sobre cuándo puede dejar de experimentar.
En industrias con altos niveles de innovación de procesos y productos, y con ciclos de aprendizaje rápidos, la optimización bayesiana resulta eficaz, ya que reduce significativamente el tiempo y los recursos necesarios para el diseño experimental.
