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    El papel de la inteligencia artificial en la optimización del pronóstico de demanda y las sugerencias de venta personalizadas en las cadenas de consumo masivo en Colombia
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Villamizar Murillo, Daniela; Aguirre Araque, Santiago José; Arango Londoño, David
    Esta investigación evalúa el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la optimización de la cadena de suministro para el sector de consumo masivo (CPG) en Colombia. El objetivo general es determinar si las técnicas de IA, específicamente los modelos Random Forest (RF), SVM y XGBoost, superan significativamente a los métodos estadísticos tradicionales como ARIMA y Regresión Lineal en la precisión del pronóstico de demanda. La metodología emplea un diseño cuantitativo y comparativo, utilizando datos históricos de ventas, promociones y clientes de empresas líderes como Colgate-Palmolive. Los resultados demuestran que los modelos de IA mejoran la precisión del pronóstico, con RF destacando en el corto plazo y XGBoost en el largo plazo. Esta mejora se traduce en una optimización cuantificable de los indicadores de inventario, como la reducción de costos de mantenimiento y tasas de agotamiento. Adicionalmente, se evalúa el impacto positivo de las sugerencias de venta personalizadas basadas en IA sobre la satisfacción del cliente. Las conclusiones ofrecen un marco de decisión para la adopción de IA, alineado con el contexto regulatorio y ético de Colombia.