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

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dc.contributor.advisorArango Londoño, David
dc.contributor.authorVillamizar Murillo, Daniela
dc.contributor.authorAguirre Araque, Santiago José
dc.date.accessioned2026-03-12T16:45:46Z
dc.date.available2026-03-12T16:45:46Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEsta 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.spa
dc.description.abstractThis research evaluates the impact of Artificial Intelligence (AI) on supply chain optimization for the consumer-packaged goods (CPG) sector in Colombia. The general objective is to determine whether AI techniques, specifically Random Forest (RF), SVM and XGBoost models, significantly outperform traditional statistical methods like ARIMA and Linear Regression in demand forecasting accuracy across short, medium, and long-term horizons. The methodology uses a quantitative, comparative design, leveraging historical sales, promotion, and customer data from leading companies such as Colgate-Palmolive. The results demonstrate that AI models improve forecast accuracy, with RF excelling in the short term and XGBoost in the long term. This improvement translates into a quantifiable optimization of inventory metrics, such as reduced holding costs and stockout rates. Additionally, the positive impact of AI-based personalized sales suggestions on customer satisfaction is evaluated. The conclusions provide a decision-making framework for AI adoption, aligned with the regulatory and ethical context of Colombia.eng
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Administración de Empresas
dc.format.extent95 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5391
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ciencias Económicas y Administrativas
dc.publisher.programMaestría en Administración de Empresas
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectPronóstico de demandaspa
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectGestión de inventariosspa
dc.subjectPersonalizaciónspa
dc.subjectConsumo masivospa
dc.subjectDemand forecastingeng
dc.subjectArtificial intelligenceeng
dc.subjectInventory managementeng
dc.subjectPersonalizationeng
dc.subjectConsumer‑packaged goodseng
dc.titleEl 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 Colombiaspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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