Browsing by Subject "Artificial Intelligence"
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Item Integración de inteligencia artificial y teoría de portafolio en la evaluación y optimización de pronósticos para ETFS(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Murcia Piedrahita, Juan David; Joaqui Barandica, OrlandoAnte un mercado financiero global en constante evolución, los Exchange Traded Funds (ETFs) han surgido como herramientas versátiles de inversión, accesibles para diversificar portafolios a bajo costo y con alta flexibilidad. A continuación, esta investigación aborda la integración de la inteligencia artificial, especialmente el aprendizaje automático, para perfeccionar la evaluación y predicción de precios en 5 ETFs: SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY), iShares Russell 2000 ETF (IWM), Invesco QQQ Trust (QQQ), Grayscale Bitcoin Trust (GBTC), Vanguard Total Stock Market ETF (VTI). A causa de la volatilidad y diversidad del mercado, existe una necesidad crítica de desarrollar estrategias de inversión que no solo optimicen los retornos, sino que también minimicen los riesgos asociados. Este estudio utiliza técnicas de aprendizaje automático, como el método KNN para la clasificación de tendencias de precios, combinadas con la teoría de portafolio de Markowitz, para formular enfoques de inversión que maximicen la rentabilidad ajustada al riesgo. Así pues, el análisis descriptivo inicial reveló patrones que influyen en el rendimiento de los ETFs, estableciendo una base sólida para la predicción precisa de movimientos de precios y la construcción de portafolios optimizados. Los resultados muestran que la integración de técnicas avanzadas de aprendizaje automático con principios fundamentales de inversión mejora notablemente la gestión de portafolios de ETFs, evidenciando una capacidad de predicción superior al 50% para tendencias de precios. Siendo así, esta capacidad para equilibrar el rendimiento y el riesgo es crucial en el entorno financiero actual, caracterizado por su rápida evolución y complejidad. Además, los hallazgos sugieren que adoptar enfoques tecnológicos avanzados puede superar las limitaciones de las estrategias de inversión tradicionales, ofreciendo a los inversores herramientas más robustas para navegar mercados financieros volátiles. En conclusión, este estudio subraya la importancia de combinar la inteligencia artificial con la teoría de portafolios para optimizar la gestión de inversiones en ETFs, proponiendo futuras investigaciones que extiendan estos métodos a otros tipos de activos financieros, lo que podría ampliar aún más las estrategias de inversión efectivas y seguras.Item Modelo de aprendizaje automático para la selección de estabilizantes utilizados en la geotecnia de suelos viales(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Pérez Niño, Álvaro; Gil González, JuliánLa ingeniería geotécnica enfrentó el reto de comprender la complejidad de los suelos en la construcción de infraestructuras, donde la selección adecuada de estabilizantes era crucial. Esta problemática surgió de la necesidad de mejorar las propiedades geotécnicas y minimizar el impacto ambiental mediante decisiones más eficientes en tiempo real. El proyecto se enfocó en desarrollar un modelo de aprendizaje automático para seleccionar estabilizantes específicos en suelos viales, buscando superar las limitaciones de los métodos tradicionales, caracterizados por ensayos prolongados y de costoso elevados. La investigación se centró en recolectar y analizar datos sobre las propiedades de suelos y estabilizantes, aplicando técnicas de aprendizaje automático supervisado para predecir su interacción. El modelo validado permitió asistir en la selección de estabilizantes adecuados según las características geotécnicas de los suelos. Los principales resultados incluyeron un repositorio detallado de datos, un modelo predictivo para la selección de estabilizantes, y una herramienta informática interactiva que facilitaba su aplicación. Las aplicaciones de este proyecto de investigación, se enfocaron en optimizar el uso de recursos en la construcción y mantenimiento de infraestructuras viales, mejorando su calidad, durabilidad y reduciendo el impacto ambiental al utilizar materiales geotécnicos más eficientes desde la toma de decisiones en tiempo real basada en datos, contribuyendo a una mejor gestión y planificación de los proyectos de infraestructura vial. En resumen, esta investigación ofreció una solución innovadora y precisa para la selección de estabilizantes en suelos viales, abordando de manera efectiva la complejidad geotécnica y promoviendo prácticas sostenibles en la ingeniería de infraestructuras.Item Plataforma tecnológica para habilitar la venta consultiva de un producto digital con inteligencia artificial(2024) Zambrano Barco, Gerson David; Chaparro Romero, AlexanderCada día la inteligencia artificial está tomando más fuerza en el mercado; los negocios se están apalancando de los beneficios que provee para brindar una mejor atención a sus clientes, automatizar diferentes procesos y generar más ingresos. Los trabajadores digitales inteligentes se convierten en un canal de atención muy importante para las empresas, debido a que, a través de una conversación consultiva, pueden generar más ingresos. Sin embargo, adoptar un trabajador digital inteligente sin tener en cuenta una definición clara de una arquitectura tecnológica que habilite la interacción con los modelos de inteligencia artificial puede generar problemas de integración, rendimiento y seguridad. Es por ello que este proyecto de grado plantea una solución a los desafíos descritos anteriormente mediante la implementación de una arquitectura tecnológica que habilite la adopción de un modelo de inteligencia artificial como un trabajador digital inteligente, el cual se encuentra en la capacidad de sostener una conversación consultiva con un cliente para la venta de un producto digital.