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Slide 1 of 5 Publicación Restringido
La consciencia del consumidor y las tendencias de consumo TNC/OGB
(Universidad Ean, 2025-09-30) Pinilla Gamboa, María Camila; Álvarez Pinto, John Alexander; Archila Gutiérrez, Germán Alfredo; Zúñiga Gutiérrez, Miguel Ángel
Este trabajo, La consciencia del consumidor y las tendencias de consumo TNC/OGB, examina el comportamiento del consumidor frente a la carne de ganadería regenerativa en Colombia, tomando a la marca Orinoco Green Beef (OGB) como caso de estudio, con el respaldo de The Nature Conservancy (TNC). Ante la baja disposición a pagar por productos sostenibles y la confusión sobre su valor, el objetivo fue diseñar un modelo de comunicación efectivo que posicione esta “carne verde” como opción premium, saludable y responsable. Se empleó una metodología tipo exploratoria con enfoque cualitativo desarrollada en cinco fases: análisis documental (PESTEL, DOFA, Business Model Canvas), entrevistas a directivos y expertos, Focus Group con consumidores (SCAMPER), observaciones etnográficas y un ciclo de Design Thinking para prototipar mensajes. Los datos se codificaron y categorizaron logrando como resultado un racional publicitario. Los hallazgos revelan poco conocimiento del término “regenerativo”, barreras de precio y acceso, además de identificar tres segmentos de mercado. El modelo sustituye el lenguaje técnico por expresiones cercanas (“carne premium de origen natural”), asigna mensajes por nicho y define una propuesta de difusión integrada en medios masivos y experienciales. Se concluye que educar al consumidor, diversificar mensajes comunicacionales y legitimar la oferta mediante referentes gastronómicos son acciones clave para impulsar la adopción de productos regenerativos y avanzar hacia un consumo alineado con los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
Slide 2 of 5 Publicación Acceso Abierto
Diseño de un modelo predictivo basado en machine learning para la optimización de la asignación de slots en el aeropuerto el dorado
(Universidad Ean, 2025-09-30) Villalobos Laguado, Daniel Leonardo; Aguirre Meza, Karol Vanessa; Torres Vanegas, Julián Daniel
Este estudio aborda la optimización de la asignación de slots aeroportuarios en el Aeropuerto Internacional El Dorado mediante la aplicación de Machine Learning. La gestión ineficiente de estos slots genera retrasos, congestión de tráfico aéreo y un uso ineficiente de la infraestructura, afectando la competitividad del aeropuerto y la operación de las aerolíneas (OACI, 2019). Actualmente, los slots se asignan mediante criterios históricos y acuerdos administrativos, lo que limita la capacidad de adaptación a cambios operativos (Serrano Rico, 2017).
El proyecto propone el desarrollo de un modelo predictivo basado en Machine Learning para optimizar la asignación de slots, considerando datos históricos de tráfico aéreo, condiciones meteorológicas e infraestructura disponible. Estudios como el de Khaksar y Sheikholeslami (2017) han demostrado que la aplicación de Machine Learning en la predicción de retrasos aéreos puede mejorar significativamente la gestión del tráfico en aeropuertos. En su investigación, identificaron factores clave como la visibilidad, el viento y la hora de salida como determinantes en los retrasos aeroportuarios, lo que respalda la integración de modelos predictivos en la optimización de slots. Asimismo, la Agencia de Seguridad Aérea de la Unión Europea (EASA, 2023) respalda el uso de inteligencia artificial en la aviación, destacando su capacidad de adaptación a condiciones cambiantes.
Este estudio contribuirá a la implementación de un modelo eficiente para la planificación de slots, proporcionando una base metodológica para la modernización de la gestión del tráfico aéreo en aeropuertos de alta demanda.
Slide 3 of 5 Publicación Acceso Abierto
Propuesta didáctica para identificar los niveles de competencias de la comprensión lectora en estudiantes de grado quinto de tres municipios del departamento del Meta, mediante una prueba estandarizada
(Universidad Ean, 2025-09-30) Pizarro Tovar, Mirella; Medina Montealegre, Nohora Esperanza; Blandon Restrepo, María Zenaida; Duque Escobar, Leonardo Andrés
La comprensión lectora es el proceso cognitivo mediante el cual una persona interpreta y da significado a un texto escrito. Según Solé (2017), la comprensión lectora además de considerarse como la decodificación de palabras, también es la capacidad de establecer conexiones entre la información textual y los conocimientos previos del lector. En este sentido, la lectura es un proceso interactivo y constructivo en el que el lector elabora significados a partir del texto (Cassany, 2018). La comprensión lectora involucra diversos procesos como la identificación de ideas principales, la inferencia de significados implícitos y la evaluación crítica de la información presentada en el texto.
Perfetti & Stafura, (2016) definen la comprensión lectora desde una perspectiva psicolingüística, en la que resaltan la interacción entre factores cognitivos, emocionales y contextuales que influyen en la interpretación del mensaje escrito. Estos elementos incluyen el vocabulario, la memoria de trabajo, la inferencia y el conocimiento previo. Además, según Snow (2020), la comprensión lectora también depende de la motivación y el interés del lector, así como de la calidad del material de lectura disponible. De la misma manera, investigaciones recientes han señalado que la comprensión lectora es un proceso multidimensional que involucra habilidades lingüísticas, cognitivas y metacognitivas, lo que subraya su complejidad y la necesidad de abordarla desde múltiples perspectivas (Duke & Cartwright, 2021).
Slide 4 of 5 Publicación Acceso Abierto
Gestión de la cadena de suministro en GeoPark Colombia S.A.S: propuesta de modelo ante los desafíos de la transición energética
(2025-09-29) Rozo Rojas, Andrés Julián; Fandiño Sánchez, David Fernando; Ramírez Reyes, Javier Alonso; Chacón Rivera, Lina María; Correa Ospina, Alexander
Este trabajo propone un modelo de gestión de la cadena de suministro para GeoPark Colombia S.A.S., en el marco de la transición energética. La investigación se desarrolló bajo un enfoque mixto, con diseño no experimental y transversal, y un estudio descriptivo–correlacional y propositivo. El componente descriptivo caracterizó la cadena de suministro y sus factores asociados, mientras que el correlacional analizó la relación entre transición energética, marco regulatorio, tecnologías limpias y sostenibilidad operativa frente a la eficiencia como variable clave.
El diagnóstico (RISE, DOFA, PESTEL, encuestas y entrevistas) evidenció dependencia de combustibles fósiles, baja digitalización y retos de sostenibilidad en la gestión actual de los procesos de la compañía. El modelo propuesto transforma la cadena lineal identificada en una red circular y digital, basada en gestión verde y economía circular. El análisis financiero proyecta un VAN positivo y una TIR del 13 %, con recuperación en seis años. Ambientalmente, se estima una reducción del 8–10 % en emisiones de CO₂.
En lo académico, el estudio enriquece la literatura sobre cadenas de suministro sostenibles en hidrocarburos; en lo práctico, ofrece a GeoPark una hoja de ruta técnica y económica que orienta decisiones estratégicas frente a la transición energética.
Slide 5 of 5 Publicación Acceso Abierto
Propuesta para el diseño de un sistema de gestión y control basado en estándares de productividad laboral para optimizar el desempeño en el área de procesos de la empresa Alvilla S.A.S.
(2025-09-28) Rodríguez Huertas, Diana Fernanda; Ojeda Guerrero, Leonardo; Mosquera Salazar, Cesar David; Ocampo Vélez, Pablo César; Varela Martínez, Diana Angélica; Guevara Ortega, Luz Maribel
La presente consultoría fue desarrollada en la empresa Alvilla S.A.S, con el propósito de abordar una problemática asociada a la ausencia de herramientas integradas, que permitan medir y evaluar simultáneamente la eficiencia operativa y el bienestar de los colaboradores. Esta deficiencia genera cuellos de botella en la gestión de procesos e impide una toma de decisiones oportuna. En este contexto, el objetivo principal fue analizar la productividad de la organización e identificar las diferentes oportunidades de mejora mediante la implementación de la herramienta OEE (Overall Equipment Effectiveness).
