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Slide 1 of 5 Publicación Acceso Abierto
Estrategias de pricing y disponibilidad de inventarios para reducir ventas perdidas: un modelo predictivo para Sodimac Colombia
(2026-10-21) Bastidas, Luis Miguel; Cadena, Diego Alejandro; Sanchez, Javier Andrés; Figueroa Hernandez, Diana Paola
Este trabajo analiza las ventas perdidas en Sodimac Colombia a partir de la relación entre precio, demanda y disponibilidad de inventario, en una operación omnicanal con más de 160.000 SKUs. Su objetivo es proponer una gestión integrada de precios e inventarios basada en elasticidades precio-demanda y modelos predictivos. Con un enfoque cuantitativo de alcance correlacional, se realizó un diagnóstico organizacional y se estimaron elasticidades mediante regresión log-log por MCO sobre 628.470 registros de ventas (2023-2025), en cinco niveles de agregación. Los resultados evidencian una demanda mayoritariamente inelástica, salvo categorías como alquiler de herramientas (-0.633), que justifican un tratamiento diferenciado. Este hallazgo permite segmentar el portafolio según si la venta perdida depende del precio o de la disponibilidad. Se concluye que las elasticidades constituyen una herramienta replicable para priorizar decisiones de pricing dinámico y reposición, con potencial de reducir la venta perdida y fortalecer la toma de decisiones basada en datos.
Slide 2 of 5 Publicación Acceso Abierto
Transformación digital y adopción tecnológica en PyMes rurales del corregimiento el Centro, Barrancabermeja
(2026-10-21) Ariza Calderón, Karen Zulenny; Villalobos Pérez, Eliecer; Franco Rojas, Ciro Antonio; Kerpel Abisambra, Alejandro; Guerrero Cabarcas, Mauricio Javier; Contreras Estrada, Wendy Vanessa; Emprendimiento y gerencia::Grupo de gerencia en las grandes, mediana y pequeñas empresas G3PYMES Omar Alonso Patiño Castro Categoría A1 COL0016327
El presente trabajo de grado (Monografía), titulada " Transformación digital y adopción tecnológica en PYMES rurales del corregimiento El Centro, Barrancabermeja ", es requisito de la maestría en administración de empresas (MBA) de la Universidad EAN. Fundamentalmente se busca analizar el grado de transformación digital alcanzado por las PYMES rurales del corregimiento El Centro del Municipio de Barrancabermeja y formular una propuesta para la implementación de una solución que permita fortalecer la competitividad mediante la incorporación de nuevas herramientas tecnológicas, mejorando la percepción y relación con los clientes.
Este estudio surge a partir de las problemáticas actuales que se evidencian en el territorio, como la baja adopción tecnológica y la limitada capacitación en herramientas digitales, lo que ha generado que los emprendimientos rurales dependan en gran medida del uso de técnicas tradicionales como la mensajería o el voz a voz, limitando el crecimiento de la economía y su competitividad frente a mercados externos. La investigación plantea una pregunta: ¿cómo puede fortalecerse la articulación entre la oferta y la demanda comercial de los emprendimientos del corregimiento El Centro, municipio de Barrancabermeja, a partir de un diagnóstico de su nivel de adopción tecnológica?
Este trabajo se plantea de manera que las problemáticas existentes tengan un enfoque mixto con alcance descriptivo-propositivo y diseño no experimental, transversal, convergente con predominio cuantitativo, utilizando como instrumento principal una encuesta estructurada bajo la metodología del modelo UTAUT; complementada con análisis cualitativo de una pregunta abierta sobre percepciones y barreras.
En los resultados obtenidos se identificaron niveles heterogéneos de madurez digital en los comercios del corregimiento, evidenciando que la mayoría de estos utilizan herramientas digitales de uso general, principalmente mensajería instantánea, redes sociales y plataformas de pago, con una limitada incorporación de soluciones especializadas como páginas web (2,2%) y software de facturación (7,7%) y si bien esto es un inicio positivo, sí se evidencia la falta de sistemas más estructurados para la gestión comercial. Las principales barreras identificadas son de capacitación (el 44,0% no sabe cómo usar las herramientas digitales y el 38,5% no tiene tiempo para aprender) y no de conectividad (solo el 4,4% la menciona). Los resultados sugieren que la adopción tecnológica constituye una oportunidad de mejora estratégica para impulsar la competitividad comercial. Por último, se estructura una propuesta de plataforma digital enfocada en la articulación de la oferta y la demanda, orientada a incrementar la visibilidad del comercio en el sector y a facilitar su acceso a mercados externos.
Slide 3 of 5 Publicación Acceso Abierto
Uso de Power BI como herramienta de inteligencia de negocios para mejorar la toma de decisiones en el control de sobrantes de inventario en Farmatodo
(2026-10-20) Becerra Diaz, Yeferson; Ruiz Valbuena, Aura Lorena; Lora Contreras, Heisen Rafae; León Velásquez, Elizabeth
La gestión de inventarios en el sector retail farmacéutico enfrenta desafíos relacionados con la exactitud de los registros, especialmente ante la presencia de sobrantes no justificados, los cuales corresponden a diferencias positivas entre el inventario físico y el registrado en el sistema sin soporte documental. Esta problemática puede generar inconsistencias en la información Financiera y evidenciar debilidades en los procesos operativos y de control interno. En este contexto, el objetivo del proyecto fue diseñar e implementar un dashboard en Power BI que permitiera analizar y monitorear estos sobrantes, con el fin de mejorar la toma de decisiones en la operación de las tiendas de Farmatodo. El estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, de tipo aplicado, con alcance descriptivo y explicativo, y un diseño no experimental de corte transversal. La recolección de datos se realizó mediante análisis documental, observación de procesos y extracción de información de los sistemas de inventario. Posteriormente, los datos fueron procesados y analizados en Power BI, permitiendo la construcción de indicadores clave y visualizaciones dinámicas. Como resultado, el dashboard facilitó la identificación de patrones, tendencias y posibles causas asociadas a los sobrantes no justificados, evidenciando la relación entre variables operativas y administrativas. Asimismo, se resalta la importancia del uso de herramientas de inteligencia de negocios para fortalecer el control interno y mejorar la eficiencia en la gestión de inventarios.
Se concluye que la implementación de un dashboard en Power BI contribuye significativamente a la toma de decisiones basada en datos, mejora la confiabilidad de la información y apoya la optimización de los procesos operativos, constituyéndose como una herramienta clave para la gestión eficiente de inventarios.
Slide 4 of 5 Publicación Acceso Abierto
Propuesta de un sistema de gestión de transporte (TMS) para optimizar la logística y distribución en farmacias San Pablo
(2026-10-20) Rivera Loya, Cesar; González Guzmán, Álvaro Fabián; Lozada Franco, Edwin Augusto; Carvajal Contreras, Andrés; Nino Ruiz, Edgar Alfredo
En el entorno empresarial y específicamente en el sector farmacéutico actual en México, las empresas y las organizaciones siempre tienden a buscar una mejora continua a través de su eficiencia operativa y su capacidad de adaptación al cambio, a nuevas tecnologías y modelos que les permitan mantenerse a la vanguardia. Una logística eficiente y una cadena de suministro bien organizada son esenciales para asegurar que los productos y fármacos lleguen a tiempo y con calidad. Un ejemplo de lo anterior está en la gestión del transporte y la distribución como pieza clave en una cadena de suministro. Esta área se ha convertido en un factor estratégico para el éxito organizacional farmacéutico y el retail en el país. Sumado a lo anterior, implica que la planificación de rutas, el control de costos y acceso a información en tiempo real influyan significativamente en los resultados operativos. Sin embargo, muchas empresas, incluyendo Farmacias San Pablo, aún se enfrentan deficiencias debido a una limitada o nula e integración tecnológica se sistemas dentro de sus procesos logísticos.
Slide 5 of 5 Publicación Acceso Abierto
Caracterización y predicción del homicidio intencional en Colombia: comparación entre modelos estadísticos y de aprendizaje automático con datos del SIEDCO
(2026-10-20) Camelo Sánchez, Fabián Eduardo; Fontalvo Romero, Eduardo José; Garcia Munevar, Bryan; Luque Zabala, Carolina María; Mendoza Rodríguez, Estefania; Pérez Cortés, Leonardo
Este trabajo aborda el pronóstico del homicidio intencional en Colombia, fenómeno prioritario para la seguridad pública. Si bien la literatura ha explorado modelos espaciales y de aprendizaje automático sobre datos delictivos, persiste una brecha en la comparación sistemática entre enfoques estadísticos clásicos y de ciencia de datos evaluados frente a datos reales no observados durante el entrenamiento, con control riguroso de fuga de información. El objetivo fue comparar el desempeño de ambos enfoques en el pronóstico mensual del homicidio a escala nacional e identificar las variables más influyentes en dicho pronóstico. Siguiendo la metodología CRISP-DM (sin incluir la fase de despliegue, dado que el alcance del proyecto no contempla la puesta en producción del modelo), se construyó una serie mensual de víctimas de homicidio intencional para 2015–2025 a partir de 110.381 registros, extraídos de una base consolidada de aproximadamente 3,78 millones de registros de distintas temáticas delictivas del Sistema de Información Estadístico, Delincuencial, Contravencional y Operativo (SIEDCO). Estos registros corresponden a 141.774 víctimas. La serie se complementó con variables exógenas socioeconómicas y delictivas (hurto a personas, lesiones personales, violencia intrafamiliar, incautación de estupefacientes, actividad económica y desempleo). Se entrenaron y compararon nueve modelos, tres estadísticos (SARIMA, SARIMAX y VAR) y seis de aprendizaje automático (XGBoost, LightGBM, Random Forest, LSTM, GRU y Prophet), evaluados frente al homicidio efectivamente observado entre enero y mayo de 2026, periodo no utilizado en ningún momento del entrenamiento ni de la selección de modelos. LightGBM obtuvo el mejor desempeño en la ventana evaluada, con un margen amplio sobre el resto (RMSE 16,61; MASE 0,19; R² 0,84, este último de valor únicamente indicativo por calcularse sobre cinco observaciones de prueba), seguido de SARIMAX, Random Forest y VAR, los únicos otros modelos con ajuste positivo; XGBoost, LSTM y GRU tuvieron un desempeño deficiente. El error de pronóstico no mostró una relación sistemática con el horizonte, contrario a lo esperado inicialmente para los modelos estadísticos. El análisis de interpretabilidad mediante valores SHAP identificó a la violencia intrafamiliar del mes anterior como la variable más influyente en los modelos de árboles, incluido el ganador, por encima del rezago anual de la propia serie. Se concluye que el aprendizaje automático puede superar de forma sustancial a los modelos estadísticos clásicos cuando se evalúa frente a datos reales prospectivos, con la salvedad de que, con cinco observaciones de prueba, la ventaja del mejor modelo sobre el mejor modelo estadístico resulta indicativa y no concluyente en términos inferenciales; finalmente este resultado depende fuertemente del algoritmo específico y no se generaliza por igual a toda la familia de aprendizaje automático.
