Uso de IA en Salesforce para desarrollar un modelo predictivo de matrícula de aspirantes

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dc.contributor.advisorRincón Pérez, Luisa Fernanda
dc.contributor.authorGarcía López, José Manuel
dc.contributor.authorSánchez Páez, Miguel Ángel
dc.date.accessioned2025-10-21T19:32:43Z
dc.date.available2025-10-21T19:32:43Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractDesde su adopción en 2016, Salesforce se ha posicionado como una herramienta fundamental para la Pontificia Universidad Javeriana Cali, facilitando la gestión integral de relaciones con estudiantes y aspirantes en áreas como atracción, admisiones, servicios financieros y académicos, y seguimiento de egresados. A pesar de esta consolidación de datos históricos, el aprovechamiento de las capacidades de inteligencia artificial (IA) por parte de la universidad aún es limitado al momento de optimizar procesos, entre ellos, la captación de nuevos estudiantes. Este proyecto busca implementar un modelo predictivo que identifique y parametrice las variables clave en la decisión de matrícula, aprovechando las herramientas de IA de Salesforce para analizar los datos históricos almacenados en la plataforma. La metodología incluye la preparación y limpieza de los datos, el entrenamiento del modelo y una evaluación iterativa para mejorar su precisión. Con esta iniciativa, se obtuvo un modelo que anticipa de manera efectiva la matrícula, proporcionando conocimientos estratégicos que promuevan la toma de decisiones basada en datos y refuercen el compromiso de la universidad con la innovación y el uso de tecnologías avanzadas en la gestión educativa.spa
dc.description.abstractSince its adoption in 2016, Salesforce has become a fundamental tool for Pontificia Universidad Javeriana Cali, facilitating the comprehensive management of relationships with students and applicants in areas such as outreach, admissions, financial and academic services, and alumni tracking. Despite this consolidation of historical data, the university's use of artificial intelligence (AI) capabilities remains limited when it comes to optimizing processes, including student recruitment. This project aims to implement a predictive model that identifies and parameterizes the key variables in enrollment decisions, leveraging Salesforce's AI tools to analyze the historical data stored on the platform. The methodology includes data preparation and cleaning, model training, and iterative evaluation to improve its accuracy. Through this initiative, a model was obtained that effectively anticipates enrollment, providing strategic insights that support data-driven decision-making and reinforce the university's commitment to innovation and the use of advanced technologies in educational management.eng
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero(a)de Sistemas y Computación
dc.format.extent72 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/4941
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas y Computación
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.subjectAprendizaje automáticospa
dc.subjectMatrícula universitariaspa
dc.subjectAnálisis de datosspa
dc.subjectMetodología CRISP-DMspa
dc.subjectSalesforceeng
dc.subjectMachine learningeng
dc.subjectUniversity enrollmenteng
dc.subjectData analysiseng
dc.subjectCRISP-DM methodologyeng
dc.titleUso de IA en Salesforce para desarrollar un modelo predictivo de matrícula de aspirantesspa
dc.typebachelor thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TP
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Ingeniería de Sistemas y Computación