Mihalis G.
Markakis

Associate Professor de Operaciones, Información y Tecnología

• Ph.D., Massachusetts Institute of Technology
• M.Sc, University of Southern California
• B.Sc, National Technical University of Athens

Mihalis es doctor en Ingeniería por el Massachusetts Institute of Technology. Su investigación se sitúa en la intersección de las operaciones y la gestión de ingresos, combina conceptos y metodologías de la investigación operativa, la economía y el aprendizaje automático; tiene objetivo resolver problemas de movilidad urbana, transporte, logística y cadenas de suministro globales. Su trabajo ha sido publicado en las principales revistas académicas, como Management Science, Manufacturing & Service Operations Management, Transportation Research y Mathematics of Operations Research. Actualmente, forma parte del consejo editorial de Manufacturing & Service Operations Management.

En el IESE, Mihalis imparte asignaturas de Dirección de Operaciones, Estrategia Operativa y Gestión de Precios e Ingresos en el MBA, Executive MBA y en los programas de Executive Education de la escuela. Ha ocupado puestos docentes en la London Business School, la Sloan School of Management y en INSEAD, así como un puesto de investigación en los Bell Labs. Es beneficiario de las becas de investigación Ramón y Cajal y Juan de la Cierva del gobierno español, y de la beca Leonardo de la Fundación BBVA.

Curriculum Vitae

Áreas de interés.

• Gestión de precios e ingresos
• Transporte y logística
• Gestión de cadenas de uministro

Publicaciones

Artículos en journal con referee

LUGOSI, G., MARKAKIS, M. G., NEU, G. (2024). On the hardness of learning from censored and nonstationary demand. INFORMS Journal on Optimization, 6 (2), 63–83. doi:10.1287/ijoo.2022.0017. MARKAKIS, M., TALLURI, K., TIKHONENKO, D. (2023). Sequential bidding for merging in algorithmic traffic. Manufacturing & Service Operations Management, 25 (1), 168-181. doi:10.1287/msom.2022.1144. MARKAKIS, M., TALLURI, K., TIKHONENKO, D. (2022). Managing lane-changing of algorithm-assisted drivers. TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES, 138, article 103586. doi:10.1016/j.trc.2022.103586.

Documentos de investigación

MARKAKIS, M. G., MARTÍNEZ DE ALBÉNIZ, V., SERRANO, M. (2024). Bayesian demand learning and revenue management under limited capacity. SSRN Electronic Journal. MARKAKIS, M. G., MARTÍNEZ DE ALBÉNIZ, V., BARRIOLA, X., SÁNCHEZ, C. (2023). Building and maintaining an assortment of durable goods. SSRN Electronic Journal.

Estudios

MARTÍNEZ DE ALBÉNIZ, V., ECHAVE MARTÍNEZ, C. (2020). Big Data at the service of social inclusion.

Casos

MARKAKIS, M. G. (2025). Costco Wholesale Corporation. IESE, OIT-61-E. MARKAKIS, M. G. (2025). TSMC: Chip manufacturing in the era of AI. IESE, OIT-60-E. VALENTÍ, A., MARKAKIS, M. G., GARITANO, T. (2025). EcoMetrics: qué precio ponerle a la medición de la publicidad sostenible. IESE, M-1420.

Proyectos financiados

• "Data-driven competitive advantage: the information edge in operations management," co-IP Victor Martínez de Albéniz (2021-2024). Ayuda: PID2020-116135GB-I00 financiado por:

 

• “Information processing and resource allocation in online markets and networks,” IP único. (2016-2019). Ayuda: ECO2016-75905-R financiado por:

 

• “Smart-pricing solutions to relieve traffic congestion, exploiting new inter-vehicular communication,” co-IP Kalyan Talluri (2014-2016). Ayuda: ECO2013-41131-R financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad de España.

 

• “Licitación de posición dinámica para el tráfico algorítmico.” Leonardo Fellowship (2021-2022), financiado por la Fundación BBVA 2021-2022.

 

• Ramón y Cajal Fellowship (2019-2023). Ayuda: RYC-2017-23656 financiado por:

 

• Juan de la Cierva Fellowship (2017-2018). Ayuda: IJCI-2015-26417 financiado por:

 

• COFUND Fellowship, Marie Curie Actions, European Commission 2013-2016