Browsing by Subject "Inteligencia de negocio"

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    Creación de un dashboard interactivo para apoyo al seguimiento de contratos de obra pública
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Álvarez Goyes, Ana Karen; Insuasty Moreno, Julio Alejandro; Rosero Mora, Sebastián Arturo; Rojas Geraldino, Grace Milagros
    El seguimiento contractual de obra pública en Colombia opera bajo un régimen normativo extenso, pero los actores cotidianos del contrato siguen dependiendo de hojas de cálculo dispersas y reportes ad hoc que no se actualizan al ritmo del corte. La consecuencia es la detección tardía de desviaciones de costo, plazo y calidad. Esta tesis se pregunta cómo construir un tablero interactivo que apoye dicho seguimiento bajo el régimen colombiano. El trabajo adopta el paradigma Design Science Research y propone una plataforma de inteligencia de negocio multiusuario para el seguimiento físico-financiero de contratos de obra pública. La plataforma centraliza la información operativa que los actores ya producen a diario por actividad, ingresos y egresos, ensayos, cronograma, cambios contractuales, actas y riesgos; automatiza el cálculo de seis indicadores índices de desempeño en costo y cronograma, porcentaje de lotes conformes, días de cartera, variación del presupuesto y estimación a la finalización y genera vistas ejecutivas y operativas diferenciadas por rol. La digitación de los datos primarios la realizan los actores del proyecto; el aporte del aplicativo es eliminar la dispersión, automatizar los cálculos derivados y producir actas parciales de avance como salida automática. El aplicativo no sustituye sistemas empresariales de planificación de recursos, software contable o plataformas estatales de contratación: las complementa con una capa analítica trazable. Las seis actividades del paradigma articulan el documento. La fase de diseño y desarrollo selecciona el catálogo bajo metodología SMART, decide entre plataforma comercial y aplicación a la medida y especifica la arquitectura tecnológica. La fase de demostración usa un caso de estudio real para probar funcionalmente el cargue y la operación del aplicativo: digitación de la información por plantillas y formularios, cálculo automático de los seis indicadores, generación de actas parciales y disparo de alertas según los umbrales configurados. La fase de evaluación se ejecuta mediante encuesta a profesionales del sector con instrumento basado en la escala de usabilidad y el modelo de aceptación de tecnología. La contribución es contextual: aplica el paradigma al régimen colombiano de contratación de obra pública y entrega un artefacto funcional con trazabilidad fórmula-norma documentada.
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    Modelos predictivos para el pronóstico de primas emitidas y siniestros incurridos en el ramo de responsabilidad civil profesional de Seguros del Estado S.A.
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Coronado Gil, Julián Esteban; Salas Valencia, Cindy Lorena; Girón Cruz, Luis Eduardo
    Este proyecto se enfoca en el desarrollo de modelos predictivos basados en modelos econométricos de series de tiempo y técnicas de machine learning para estimar el importe de las primas y el valor de los siniestros incurridos en el ramo de Responsabilidad Civil profesional de Seguros del Estado S.A., incorporando variables espaciales y temporales. La dinámica del sector asegurador colombiano entre 2016 y 2024, junto con eventos inesperados como la pandemia de COVID-19, evidencia la necesidad de herramientas analíticas más precisas para la toma de decisiones. Inicialmente, se realiza la extracción y transformación de la base de datos transaccional, seguida de un análisis exploratorio que garantiza la calidad, consistencia e integridad de la información, así como la identificación de patrones y anomalías relevantes. Posteriormente, se ajustan los modelos SARIMAX, XGBoost y LightGBM para el importe de las primas, evaluando su desempeño mediante las métricas SMAPE, RMSE y MAE bajo validación Walk-Forward, donde SARIMAX presenta el mejor desempeño con error moderado. Para los siniestros incurridos se implementa el modelo ARIMA debido a la no presencia de estacionalidad en la serie, complementado con XGBoost y LightGBM bajo la misma estrategia de validación, destacándose LightGBM por su capacidad para capturar relaciones no lineales. Finalmente, se desarrolla una aplicación en Streamlit que integra proyecciones históricas, forecast, presupuesto ajustado por IPC y escenarios de sensibilidad, facilitando el análisis estratégico y la toma de decisiones. En conjunto, el sistema propuesto optimiza la gestión del riesgo, la asignación de recursos y la planificación, mejorando el desempeño financiero y comercial, incrementando la suficiencia actuarial y aportando al fortalecimiento del sector asegurador colombiano mediante el uso de inteligencia artificial.