Publicación: Analítica Predictiva para la Inteligencia Financiera de PYMEs en Colombia
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Resumen en español
En Colombia, las pequeñas y medianas empresas enfrentan un elevado índice de cierre debido a debilidades en su gestión financiera, planeación estratégica y baja implementación de herramientas tecnológicas. Este proyecto busca proponer lineamientos que, a partir de la analítica predictiva y el machine learning, contribuyan a fortalecer la inteligencia financiera, optimizar el crecimiento sostenible y anticipar riesgos. La investigación se desarrolla con un enfoque cualitativo, no experimental y transversal, utilizando análisis documental y entrevistas a expertos. La información será procesada mediante análisis de contenido y codificación temática. Se definen y miden variables como analítica predictiva, gestión financiera, riesgo, sostenibilidad y adopción tecnológica, lo que permitirá estructurar un marco estratégico aplicable a la realidad de las PYMEs colombianas.
Resumen en inglés
In Colombia, small and medium-sized enterprises (SMEs) face a high business closure rate due to weaknesses in financial management, strategic planning, and the limited adoption of technological tools. This project aims to propose guidelines that, through predictive analytics and machine learning, contribute to strengthening financial intelligence, optimizing sustainable growth, and anticipating risks. The research is conducted using a qualitative, non-experimental, and cross-sectional approach, drawing on document analysis and expert interviews. The information will be processed through content analysis and thematic coding. Variables such as predictive analytics, financial management, risk, sustainability, and technology adoption are defined and measured, enabling the development of a strategic framework applicable to the realities of Colombian SMEs.