Examinando por Autor "Valencia Villa, Juan Sebastián"
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Publicación Acceso abierto Análisis predictivo y de Big Data para la comprensión del comportamiento del consumidor en el sector inmobiliario del Valle de Aburrá(Universidad EIA, 2025) Correa García, Maria Jose; Ramirez Suescun, Mariana; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: El trabajo titulado “Análisis Predictivo y de Big Data para la comprensión del comportamiento del consumidor en el sector inmobiliario del Valle de Aburrá” explora cómo las empresas inmobiliarias pueden utilizar técnicas avanzadas de análisis de datos para anticipar necesidades y preferencias de los clientes. A través del uso de fuentes como redes sociales, portales web, registros de ventas, variables demográficas y datos de sensores urbanos, se aplicaron modelos predictivos como Random Forest, XGBoost y Redes Neuronales, siendo estas últimas las más precisas (R² = 0,93; MAE = 24,9 millones COP). Se definieron cinco criterios de evaluación para seleccionar modelos según el nivel de madurez tecnológica de la empresa. Los resultados permiten diseñar estrategias de marketing personalizadas basadas en datos, validadas mediante focus groups que resaltaron el interés por soluciones ajustadas a presupuesto, ubicación y estilo de vida, promoviendo así una toma de decisiones más efectiva e innovadora en el sector inmobiliario.Publicación Acceso abierto Caracterización salarial en el sector TI por medio de información laboral y sociodemográfica de los empleados(Universidad EIA, 2024) Cano Montoya, Felipe; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: En la industria de tecnologías de la información (TI), la determinación de salarios es un tema crítico tanto para empleadores como para empleados. Sin embargo, las herramientas y estudios actuales no consideran variables significativas o carecen de información completa, lo que dificulta una comprensión integral de los factores que influyen en la compensación salarial. La creciente demanda de profesionales altamente especializados en el sector ti resalta la necesidad de estudios que aborden de manera exhaustiva los factores laborales y sociodemográficos, como la experiencia laboral, el nivel educativo, entre otros, que inciden en los salarios de los empleados de ti. Esta investigación tiene como objetivo principal analizar y caracterizar la relación entre estas variables y los niveles salariales, proporcionando una visión precisa y actualizada para facilitar la toma de decisiones estratégicas. Para abordar este problema, se ha utilizado la metodología ASUM-DM. En primer lugar, se realizó un análisis exhaustivo de la literatura existente y se identificaron las variables laborales y sociodemográficas pertinentes. Posteriormente, se llevó a cabo la recopilación y selección de datos empíricos de profesionales del sector TI. La fase de utilización implicó la preparación y limpieza de los datos para garantizar su calidad y fiabilidad. En la etapa de modelado, se desarrolló un modelo predictivo de compensación salarial utilizando técnicas avanzadas de analítica de datos y Machine Learning, validándolo para asegurar su precisión y robustez. Finalmente, se tomó la decisión de aplicar el modelo para generar una curva salarial precisa y actualizada, la cual puede ser utilizada por empresas e instituciones del sector TI para optimizar sus políticas de atracción de talento. El modelo predictivo desarrollado ha permitido identificar y cuantificar la influencia de diversas variables laborales y sociodemográficas en la determinación de los niveles salariales de los profesionales del sector TI. Los resultados indican que factores como la experiencia laboral, el nivel educativo y la especialización tienen impacto en la compensación salarial. El modelo proporciona una herramienta valiosa para estimar los salarios de los profesionales de TI en función de su perfil, contribuyendo así a una gestión más eficaz y atractiva del talento humano en el ámbito de las tecnologías de la información. Las conclusiones de esta investigación están abiertas y se determinarán posteriormente a la evaluación exhaustiva del modelo predictivo. Se espera que, una vez validado completamente, el modelo sirva como guía de construcción de una base sólida para la formulación de estrategias de atracción de talento en el sector TI, permitiendo a las empresas ofrecer compensaciones salariales competitivas y justas. Este estudio contribuirá significativamente al conocimiento existente en el campo de la gestión de recursos humanos y la analítica de datos aplicada, proporcionando una comprensión más profunda de los factores que influyen en la remuneración de los profesionales de TI.Publicación Acceso abierto Diseño de metodología integral de ingeniería de datos empresariales para optimización de procesos y toma de decisiones estratégicas(Universidad EIA, 2024) Sánchez Orrego, Sebastián; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: En el entorno empresarial actual, la gestión efectiva de los datos es crucial. Hoy en día existen desafíos en la ingeniería de datos que afectan la toma de decisiones, gracias a procesos incompletos que ocasionan retrasos o resultados imprecisos. Las metodologías existentes no se generalizan lo suficiente para abarcar los diferentes campos de acción en los que aplican. Se propone una metodología integral de ingeniería de datos orientada a las necesidades empresariales. Esta metodología busca mejorar la preparación, limpieza, gobernanza, calidad y gobernanza de los datos en las organizaciones, definiendo pasos claros y describiendo la funcionalidad de herramientas y recursos técnicos necesarios, de manera que genere un impacto positivo en la eficiencia de la toma de decisiones. La implementación de esta metodología se espera que tenga un impacto directo en la eficiencia de las operaciones empresariales relacionadas a áreas de analítica, ciencia e ingeniería de datos, mejorando la calidad y confiabilidad de los procesos. Además, proporcionaría a las empresas una ventaja al facilitar la comprensión y uso de los datos.Publicación Acceso abierto Diseño de un modelo de prónostico de ventas para una compañía del sector agroindustrial(Universidad EIA, 2024) Aubad Acebedo, Susana; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: el proyecto se centra en la creación e implementación de un modelo de pronóstico de ventas sólido dentro del departamento de tecnología e informática de una empresa. El pronóstico será generado para el área financiera y gerencial de la compañía. (Xiong & Comite, 2022) El objetivo principal es mejorar el procesamiento, el análisis y la presentación de informes de datos para facilitar la toma de decisiones informadas, garantizar el cumplimiento de las regulaciones financieras y aumentar la eficiencia operativa en general. El marco teórico que sustenta el proyecto combina el método científico con las técnicas formales, destacando la relevancia de los modelos analíticos. La integración y transformación de los datos, el diseño del fujo de trabajo, el procesamiento de los datos, las predicciones y herramientas analíticas son componentes claves del proyecto. El proyecto garantiza que los datos sean consistentes, confiables y fácilmente accesibles al armonizar datos de diferentes fuentes, convertirlos en un formato estandarizado y automatizar el proceso de predicción de las ventas. Usando el proyecto como una herramienta, los analistas financieros y demás colaboradores del proceso podrán crear informes oportunos y precisos y obtener información útil para la planificación estratégica gracias a la optimización del proceso. Por las numerosas ventajas que ofrece, el proyecto es esencial para la empresa. Mejora la toma de decisiones al permitir a los profesionales financieros optimizar los presupuestos, encontrar ahorro de costos y adaptarse a los cambios en el mercado. La seguridad de los datos y procesos estructurados garantiza el cumplimiento de la normativa financiera. El proyecto también automatiza el manejo de datos, lo que reduce el tiempo y los costos.Publicación Acceso abierto Diversificación de un portafolio de inversión basado diferentes medidas de riesgo(Universidad EIA, 2023) Agudelo Serna, Andrés; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: el presente trabajo aborda la problemática de optimización de asignación de capital dentro de un portafolio de instrumentos financieros heterogéneos. Esta gestión óptima de carteras de inversión resulta un tópico crítico en finanzas corporativas, dada su incidencia en la rentabilidad y riesgo de las organizaciones. La investigación explora el potencial de técnicas de vanguardia en inteligencia artificial, específicamente la lógica difusa y los algoritmos genéticos, para la construcción de portafolios robustos mediante asignación sistémica de recursos. La metodología consiste en un estudio cuantitativo, explicativo y longitudinal. Involucra el análisis estadístico de series financieras históricas para entrenar y evaluar modelos predictivos. El alcance correlacional identifica interdependencias entre instrumentos. Se implementan dos enfoques complementarios: lógica difusa para evaluación individual de alternativas mediante reglas heurísticas, y algoritmos genéticos para búsqueda estocástica masiva en paralelo de asignaciones óptimas globales. Los resultados revelan sinergias entre ambos. La lógica difusa aporta análisis granular, manejo de incertidumbre y semántica interpretativa. Los algoritmos genéticos permiten optimización simultánea considerando interdependencias y con flexibilidad de objetivos. Se concluye que estas modernas técnicas algorítmicas de vanguardia sobresalen en la construcción de portafolios resilientes y superan limitaciones de enfoques tradicionales. Se recomienda investigación futura enfocada en despliegue de aplicaciones analíticas y validación sobre datos financieros en tiempo real. En síntesis, este trabajo ejemplifica la aplicación de algoritmos innovadores de inteligencia artificial para optimizar la gestión de portafolios de inversión corporativos, constituyendo un avance en la incorporación de técnicas de vanguardia en los procesos de decisión financiera estratégica.Publicación Acceso abierto Estudio de la implementación de un sistema de inteligencia artificial para la optimización de la gestión de cartera de algunas PYMES del sector retail en Medellín(Universidad EIA, 2025) Caicedo Ocampo, Yuliana; Sastoque Arjona, Jose David; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: El presente proyecto aborda el desafío de optimizar la gestión de cartera de algunas pequeñas y medianas empresas (Pymes) del sector retail en Medellín, mediante la aplicación de Inteligencia Artificial (IA). Actualmente, muchas Pymes carecen de herramientas y procesos adecuados para una gestión eficiente de su cartera, lo que conlleva retrasos, deudas y problemas de flujo de efectivo. La IA surge como una solución prometedora, gracias a técnicas como el aprendizaje automático y el análisis de datos, que permiten automatizar procesos, predecir comportamientos y recomendar acciones estratégicas. Este proyecto busca aprovechar estas capacidades para mejorar la productividad y rentabilidad de las Pymes de Medellín. La metodología propuesta consta de tres etapas principales: un análisis exhaustivo de las necesidades específicas de las Pymes mediante revisiones bibliográficas y entrevistas; el diseño de un modelo personalizado que integre técnicas avanzadas de IA adaptadas al contexto local; y la evaluación de la eficacia e impacto del sistema implementado, comparando indicadores clave antes y después, así como el retorno de la inversión. El proyecto genera un análisis sobre la implementación de un sistema innovador que optimiza los procesos de seguimiento, cobranza y análisis de cartera, contribuyendo al fortalecimiento del tejido empresarial de Medellín, impulsando su crecimiento económico y competitividad. Además, sentara las bases para futuras investigaciones sobre aplicaciones de la IA en la gestión financiera de las Pymes.Publicación Acceso abierto Inteligencia artificial para el análisis de inversiones a largo plazo(Universidad EIA, 2024) Henao Ramírez, Juan Sebastián; Mery Agudelo, Mauricio; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: en el contexto de la globalización exponencial, los mercados financieros se están expandiendo de manera inesperada y debido a ello, toda la economía mundial se ha visto impactada. Con el crecimiento de las grandes empresas y el surgimiento de nuevas compañías, los inversionistas se enfrentan al desafío de decidir dónde invertir. Adicionalmente, debido a la masiva cantidad actual de comercios, tanto en la bolsa de valores como en inversiones privadas, se hace imposible poder analizar cada uno de ellos de manera clara o detallada. El presente trabajo de grado busca proporcionar una solución al desafío de la toma de decisiones de inversión con estos mercados financieros en constante crecimiento; para ello se propone un modelo de inteligencia artificial (IA) para el análisis de inversiones a largo plazo. Para lograr dicho objetivo, inicialmente se hará la recolección de datos asociados a las variables que más influyen en el éxito o fracaso de una inversión. Una vez obtenidos, los datos se depurarán y prepararán correctamente para continuar con el entrenamiento del modelo de IA. Se identificarán los parámetros que el modelo de IA debe tener para hacer una predicción exitosa. Finalmente, se podrán visualizar los resultados del modelo de IA en un tablero de PowerBI. Con este proceso se espera que las predicciones acerca de los precios y los retornos de las acciones sean confiables y coherentes; de tal manera, que con estas, tanto los inversores o compañías certificadas, como las personas interesadas en los mercados financieros, puedan invertir de manera más informada y responsable.Publicación Acceso abierto Modelamiento Predictivo y Optimización para el Abastecimiento de Repuestos Automotrices(Universidad EIA, 2024) Marín Ramirez, Juan David; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: El abastecimiento de repuestos e insumos en el sector automotriz Colombiano cada vez viene adquiriendo mayor relevancia debido a factores que se vienen presentando en el transcurso de la última década, tales como: migración (salida del país) de plantas ensambladoras de vehículos a otros países de la región (México y Brasil), incremento en la variedad y comercialización de marcas automotrices en el parque automotor colombiano (apertura a marcas asiáticas), implementación de nuevas tecnologías (vehículos híbridos y eléctrico), devaluación del Peso (COP) frente al Dólar (USD) y crecimiento en la demanda interna de vehículos transporte de carga (comerciales) y pasajeros (familiares) generados luego de pandemia Covid 19 y reactivación económica nacional. Es allí donde estas circunstancias, en ocasiones con posiciones de contrariedad y particularmente en el sector automotriz generan incrementos en las operaciones de mantenimiento de vehículos y reduciendo los márgenes operativos para las empresas de transporte y en general para el sector productivo. Renting Colombia, una empresa dedicada al arrendamiento operativo de vehículos (tanto comerciales como de uso particular) y con una flota de más de 45.000 vehículos operativos y creciendo, se ve cada vez más afectada por la disponibilidad y constante incremento en costo de los insumos y repuestos requeridos para el mantenimiento adecuado de sus vehículos y por ende la afectación de sus ingresos operativos. Es por esto que surge la necesidad de realizar una reducción de gastos de mantenimiento, partiendo principalmente por los costos de insumos y repuestos importados, los cuales se afectan por la tasa cambiaria y algunas otras variables como costos de commodities. Este proyecto busca desarrollar un modelo financiero que ayude a tomar decisiones desde una óptica financiera para optimizar el gasto mediante una integración de los flujos de información de costos de insumos automotrices, rotación de inventarios (vehículos y repuestos) y variables económicas, aplicando pronósticos y simulaciones de costos futuros (según requerimientos operativos de mantenimiento).Publicación Acceso abierto Modelo de Deep Learning integrando índices macroeconómicos, índices internos empresariales y el análisis sentimental de las personas para predecir los despidos masivos en los Estados Unidos(Universidad EIA, 2024) Santos Villa, Yersson Sebastian; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: existen diferentes fenómenos que pueden ser llamativos en diferentes ápices empresariales, uno de ellos es el despido masivo de personal. Este documento se encarga de diseñar un modelo de Deep Learning combinado a un análisis sentimental con diferentes variables macroeconómicas y empresariales, para predecir la posibilidad de este suceso en un mes futuro. En el proceso, se evaluó la máquina de soporte vectorial y el perceptrón multicapa después de juntar diferentes variables incluyendo una clasificación por polarización del sentimiento de diferentes comentarios de la red social X sobre los despidos masivos en los estados unidos durante el perdió de 2022 y 2023. Los resultados arrojaron que el modelo de Máquina Soporte Vectorial (precisión 90%) resultaba ser más preciso en la predicción de un posible despido masivo con respecto a un modelo de redes neuronales artificiales por perceptrón multicapa (precisión 82.5%).Publicación Acceso abierto Modelo de negocio tipo mercado digital para transporte de carga entre ciudades principales a nivel nacional(Universidad EIA, 2021) Tabares Gil, Santiago; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: El presente trabajo formula un modelo de negocio para una empresa digital encargada de conectar la oferta de transportadores con la demanda de transporte proveniente de empresas que necesiten transportar mercancía a nivel nacional entre las ciudades principales del país. Se investiga sobre las ineficiencias del mercado logístico entre las ciudades principales a nivel nacional y se busca formular un modelo que permita resolver dichas ineficiencias a través del uso de tecnologías digitales. La investigación es pertinente debido a que puede tener como resultado el surgimiento de empresas que aprovechen nuevas tecnologías para disminuir drásticamente los costos de transporte de las empresas a nivel nacional. Además, desarrolla capacidades de generación de modelo de negocio en el investigador; proporcionará desarrollos al país en la implementación de dichas tecnologías para resolver ineficiencias de mercado y permite a la institución apoyar la investigación en líneas enfocadas a nuevos modelos de negocio, demostrando el ajuste de la educación recibida a nuevas realidades de mercado. Para obtener los resultados esperados se realiza una investigación de mercado para establecer los posibles clientes de la solución digital; se define una propuesta de valor acorde a los hallazgos de la investigación de mercado; se realiza un estudio técnico para identificar las necesidades tecnológicas y operativas para ofrecer la propuesta de valor; finalmente, se realiza un resumen utilizando el modelo de negocio CANVAS y se evalúa la viabilidad financiera de ejecutar el modelo de negocio. Se obtiene de todo ello un análisis de la industria y del mercado, una propuesta de valor tanto para clientes como para proveedores, un estudio de los costos relacionados a la propuesta de valor, un modelo de negocio CANVAS y un flujo de caja proyectado para el modelo de negocio.Publicación Acceso abierto Modelo de pronóstico de la demanda para caso de estudio de PROSOLAR S.A.S(Universidad EIA, 2025) Bejarano De La Pava, Samuel; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: PROSOLAR S.A.S., una empresa ubicada en Envigado, Antioquia, especializada en la instalación arquitectónica de películas de seguridad, control solar y decoración, enfrenta serios desafíos en la programación de compras de inventario debido a la ausencia de un historial de consumos detallado. Esto ha resultado en inventarios insuficientes y la necesidad de realizar pedidos de emergencia a proveedores en Estados Unidos o adquirir productos en el mercado local, generando demoras, insatisfacción de los clientes y pérdidas de mercado. El proyecto propuesto busca desarrollar un modelo de pronóstico de demanda utilizando machine leaarning, con el fin de optimizar la gestión de inventarios y mejorar la eficiencia operativa de PROSOLAR S.A.S. La implementación de este modelo permitirá a la empresa realizar compras más precisas de materia prima, asegurando la disponibilidad constante de productos y mejorando la experiencia del cliente. La metodología incluye analizar los procesos actuales de programación de compras, evaluar la efectividad de los sistemas CRM y contable "Word Office", y revisar la literatura existente sobre modelos de pronóstico de demanda. Posteriormente, se diseñará y entrenará un modelo de red neuronal que incorporará variables clave como la temporada y tendencias del mercado. Finalmente, se evaluarán herramientas de despliegue aconsejables para el proyecto. Se espera que el proyecto resulte en un modelo de pronóstico de demanda con un MAPE menor al 15%, optimizando la gestión de inventarios y mejorando la toma de decisiones en PROSOLAR S.A.S. Además, la optimización de inventarios contribuirá a la reducción de desperdicios, beneficiando al medio ambiente y promoviendo la sostenibilidad de la organización.Publicación Sólo datos Modelo de riesgo de crédito enfocado en las Pymes de Colombia(Universidad EIA, 2025) Zapata Palacio, Daniela; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: Las PYMES en Colombia son consideradas el tejido productivo del país, donde si bien son grandes generadoras de empleo, estas tienen un alto grado de deserción por la falta de estructura para alcanzar un crecimiento y lograr mantenerse en el tiempo. El riesgo financiero es una de las principales amenazas para la sostenibilidad de las PYMES. Este modelo financiero busca optimizar la asignación de cupos de crédito a sus clientes, considerando dos factores fundamentales: su capacidad de pago y el nivel de riesgo asociado. La metodología implementada combina análisis cuantitativos y cualitativos para definir límites de crédito de manera eficiente, reduciendo la exposición al riesgo y maximizando la rentabilidad. Adicional, ayuda a segmentar a los clientes y establecer límites de crédito adecuados, mejorando la gestión de liquidez, buscando optimizar la asignación de recursos. Este proyecto nace de la experiencia adquirida y de la posibilidad de poder conocer muy de cerca varias compañías PYMES, en las cuales se ha identificado falencias en los ámbitos financieros, donde la operatividad del día a día no permite buscar mejorar los procesos, estructurarlos y mucho menos automatizarlos, llevando a tomar decisiones a la ligera sin información. Tras la ponderación y validación de los principales indicadores financieros, el modelo genera un informe integral que detalla el cupo de crédito asignado a cada cliente en evaluación, con base en su perfil de riesgo y capacidad de pago evaluada.Publicación Acceso abierto Modelo OCR para reconocimiento de placas de vehículos(Universidad EIA, 2019) Franco Taborda, Brayan Stiven; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: En esta época donde la tecnología es un punto de partida importante en toda organización y ayuda de manera significativa a las empresas a optimizar sus procesos, es más común ver día a día una infinidad de requerimientos en la industria en aras de usar estas tecnologías y desarrollos para mejorar la productividad de cara al negocio. En este trabajo se plantea la posibilidad de desarrollar un modelo para reconocimiento de placas de los vehículos en fotos tomadas por smartphones para la empresa Renting Colombia, buscando poder pasar esa información de la placa inicialmente en una imagen; a texto plano. Para esto, se hicieron diferente tipo de pruebas, y desarrollo de ambientes y herramientas para llegar a este objetivo, inicialmente se desarrolla un modelo en Python con ayuda de librerías como opencv que permite el tratamiento de caracteres, sobre una infraestructura montada en nube, sin embargo, con el pasar del tiempo se fueron descubriendo herramientas y metodología que podían hacer este reconocimiento de caracteres mucho más eficiente. Finalmente se termina implementando una aplicación móvil que toma la imagen de la placa por medio de la cámara, analiza dicha imagen, la envía a una nube; donde está el modelo OCR especializado en reconocimiento de caracteres, se hace el análisis y devuelve a la aplicación móvil el contenido de la placa en texto plano.Publicación Acceso abierto Optimización de la estructura de capital de bancos latinoamericanos a través de la implementación de instrumentos híbridos AT1(Universidad EIA, 2024) Betancur Gaviria, Federico; Giraldo Botero, Paula Andrea; Mejia Jaramillo, Alejandro; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: La crisis financiera de 2008 en Estados Unidos evidenció deficiencias en el sistema financiero global, impulsando la creación de nuevas políticas y acuerdos en el marco de Basilea III. Esto planteó un desafío para la optimización de la estructura de capital de las entidades bancarias en Latinoamérica, llevando a una creciente adopción de instrumentos híbridos de Capital Adicional de Nivel 1 (AT1), que combinan características de deuda y capital (Comisión para el Mercado Financiero, 2023). El presente estudio se fundamenta en un diseño no experimental y longitudinal, mediante el cual se analiza el impacto de los instrumentos AT1 en la optimización de la estructura de capital y la generación de valor para los inversionistas en entidades representativas de Colombia, México, Brasil y Chile. La metodología abarca un análisis descriptivo cuantitativo de variables relevantes, seguido de un análisis correlacional que permite evaluar el efecto de la adopción de los AT1 en la estructura de capital. Además, se desarrolló un modelo de regresión mediante árboles de decisión para explicitar la relación entre estas variables. Los hallazgos indican una relación significativa entre la emisión de instrumentos AT1 y la generación de valor para los inversionistas, aunque se aclara que su emisión no garantiza por sí sola la creación de valor, dado que intervienen factores externos que pueden influir en los resultados financieros. A pesar de que los AT1 contribuyen al fortalecimiento del capital regulatorio, su efectividad es proporcional al monto emitido.Publicación Acceso abierto Optimización de modelo de coberturas cambiarias para empresas exportadoras de metales preciosos(Universidad EIA, 2024) Puerta Suarez, Alejandro; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: la dinámica de la economía contemporánea, del comercio moderno y del desarrollo de los mercados financieros trae consigo altas volatilidades que exigen una mayor rapidez de adaptación y capacidad administrativa por parte de los gestores modernos. Dentro de las empresas exportadoras existe un riesgo inevitable ligado a la tasa de cambio entre la moneda extranjera, proveniente del pago del cliente, y la moneda local para el pago a sus proveedores; este riesgo es de vital importancia mitigar, con el objetivo de tener seguridad y eliminar en gran medida la incertidumbre en el flujo de caja de la compañía, generando gran valor para ella de cara a sus proyectos. En el presente proyecto se realiza un modelo de coberturas cambiarias, basado en derivados financieros, para una comercializadora de metales preciosos. Se basa en una metodología de análisis de variables de riesgo para la compañía y los diferentes contratos de coberturas a la que ella puede acceder, para finalmente converger problema y solución en un modelo óptimo que permita disminuir los costos asociados a la cobertura y de ser posible, generar utilidades.Publicación Acceso abierto Plan de mantenimiento preventivo y correctivo renting Colombia(Universidad EIA, 2020) Osorio Calle, Andres; Gonzalez Thompson, Manuel; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: En el presente trabajo de grado se pretende desarrollar de un modelo de decisión que le permita a Renting Colombia obtener un beneficio en la actividad de mantenimiento preventivo y correctivo de los vehículos vinculados. Al socializar con la empresa, se llegó a la conclusión de que la operación de mantenimiento tiene mucha cabida para optimización, lo que le genera a la empresa sobrecostos innecesarios. Se procura desglosar los costos de mantenimiento actuales e identificar aquellos que se puedan optimizar al analizar la estructura de la operación de los mismos. Luego de modelar los nuevos costos optimizados, realizará una comparación de amabas situaciones para lograr una cuantificación del beneficio. El reporte espera darle claridad a la empresa sobre su operación de mantenimiento de vehículos, así como también proponer una solución a los sobrecostos que se generan en la misma. Se le entregará a la empresa un modelo de decisión financiero para el manejo de cada aspecto de los costos de mantenimiento de vehículos que lleguen a la empresa en el futuro. A largo plazo, se espera que estos costos disminuyan y la empresa obtenga un beneficio de la intervención realizada en este trabajo de grado.Publicación Acceso abierto Prototipo de aplicativo web para encontrar mascotas perdidas mediante la identificación de rasgos y características visuales usando redes neuronales profundas.(Universidad EIA, 2023) Jimenez Peñate, Youlvis Jimenez; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: En la actualidad, encontrar a una mascota perdida puede ser difícil y frustrante. Los métodos tradicionales para localizarlas suelen ser costosos o invasivos, como los implantes de microchip. Ante este problema, este proyecto propone una solución efectiva y accesible. Para lograrlo, se utiliza una herramienta llamada Amazon Rekognition Custom Labels de AWS. Esta herramienta nos permite entrenar un modelo personalizado utilizando una gran cantidad de fotos de perros tomadas desde diferentes ángulos. De esta manera, el modelo aprende a reconocer a las mascotas en diversas posiciones y situaciones. En comparación con otros métodos de búsqueda, esta técnica ha demostrado tener una alta precisión. Proporciona una alternativa más eficaz y precisa para encontrar a las mascotas perdidas, evitando gastos excesivos y procedimientos invasivos como los microchips. El resultado obtenido es un prototipo de aplicación web que permite a los dueños de mascotas buscar de manera efectiva a sus compañeros perdidos. Lo mejor de todo es que este enfoque de reconocimiento facial mediante redes neuronales profundas no requiere la colocación de ningún dispositivo adicional en la mascota, lo que reduce los inconvenientes y costos asociados. Además, la aplicación web es fácilmente accesible desde cualquier dispositivo con conexión a internet, brindando disponibilidad a los usuarios en cualquier momento y lugar. La implementación de este proyecto ofrece varios beneficios significativos. En primer lugar, proporciona una solución más efectiva y precisa para encontrar mascotas perdidas, lo que brinda tranquilidad y alivio a los dueños preocupados. Además, al evitar métodos invasivos y costosos, se protege la salud y el bienestar de las mascotas. Asimismo, al ser una aplicación web, ofrece una forma rápida y sencilla de acceder a la herramienta de búsqueda desde cualquier dispositivo con conexión a internet. Si bien este proyecto representa un avance significativo en la identificación de perros perdidos, es importante mencionar que existen oportunidades de mejora. Se sugiere ampliar el conjunto de datos de entrenamiento para mejorar la capacidad del modelo de reconocimiento de perros y considerar la inclusión de un modelo dedicado al reconocimiento de gatos. Estas mejoras ofrecerían a los usuarios una solución más completa para encontrar a sus mascotas perdidas, ya sean perros o gatos.Publicación Acceso abierto Prototipo de software para un biorreactor de tanque agitado(Universidad EIA, 2023) Londoño Londoño, Simon; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: el objetivo del trabajo de grado fue desarrollar un prototipo de software para un biorreactor de tanque agitado, un dispositivo esencial en la biotecnología y la industria farmacéutica. Su función principal es el cultivo de microorganismos, células vegetales o animales en un entorno controlado, utilizado para la producción de diversos productos biotecnológicos, como medicamentos, productos químicos y alimentos. El proyecto se estructuró en varias etapas fundamentales. En primer lugar, se llevó a cabo una definición precisa de los requisitos del sistema, identificando las necesidades del usuario y las funcionalidades necesarias. Luego, se procedió a la selección de las tecnologías apropiadas para el desarrollo del software, complementados con patrones de diseño que permitieron la creación de una arquitectura sólida. Esta garantizó la escalabilidad del prototipo y su capacidad para adaptarse a las necesidades cambiantes del usuario y las futuras expansiones tecnológicas. Se identificaron las necesidades y componentes clave del biorreactor que debían incorporarse al prototipo. Para abordar los desafíos principales, se realizaron investigaciones exhaustivas y se compararon con soluciones de software existentes en el mercado. Estas otorgaron una guía indispensable en la etapa de implementación y desarrollo. El resultado final fue un prototipo funcional que cumplió con los requisitos iniciales. Permitió la configuración de parámetros de control y componentes del biorreactor, así como la visualización en tiempo real de variables de control y estados de componentes, como bombas y electrodos. Se logró también la actualización en tiempo real de parámetros de control y componentes, lo que permitió una gestión dinámica de la operación del biorreactor. Además de las tecnologías mencionadas, se implementaron técnicas de desarrollo ágil para la gestión eficiente del proyecto. Esto permitió abordar problemas a medida que surgían y realizar adaptaciones según las necesidades del cliente, garantizando la entrega de un producto estable. El proyecto no estuvo exento de desafíos, siendo uno de los más significativos la falta de acceso a un entorno de prueba real para evaluar el rendimiento del software y la ausencia del hardware necesario para lograr una integración completa con el biorreactor.Publicación Acceso abierto Sector inmobiliario: análisis y búsqueda de oportunidades mediante modelos evaluativos.(Universidad EIA, 2024) Giraldo Giraldo, Juan Jose; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: El sector inmobiliario es un motor económico importante en Medellín y el país, con un potencial significativo de crecimiento. Sin embargo, la toma de decisiones en inversiones inmobiliarias es un proceso complejo y arriesgado, influenciado por una amplia gama de factores. El objetivo de este proyecto es desarrollar un modelo evaluativo que ayude a los inversores y tomadores de decisiones a identificar oportunidades sólidas en el sector. El enfoque del proyecto se basa en tres pilares fundamentales: factores políticos, técnicos y geográficos. Los factores políticos incluyen el análisis de regulaciones gubernamentales, políticas fiscales y leyes que pueden impactar en las inversiones inmobiliarias. Los factores técnicos se centran en aspectos como la infraestructura, el estado de las propiedades y la viabilidad técnica de los proyectos. Los factores geográficos consideran la ubicación estratégica de las propiedades y su relación con servicios, transporte y áreas de interés. Para lograr estos objetivos, se han usado herramientas de análisis de datos, investigación en las normativas y técnicas de modelado. Estos enfoques proporcionarán una visión integral de las oportunidades inmobiliarias en Medellín, permitiendo a los inversionistas tomar decisiones informadas y estratégicas. Este proyecto no solo beneficia a los inversores y desarrolladores inmobiliarios, sino que también tendrá un impacto positivo en la economía local al fomentar el crecimiento sostenible del sector. Además, servirá como un ejemplo de cómo la aplicación de tecnología y análisis de datos puede impulsar la toma de decisiones en el ámbito inmobiliario y, potencialmente, en otras regiones y sectores económicos. En resumen, este proyecto busca transformar la forma en que se abordan las inversiones inmobiliarias en Medellín, ofreciendo una perspectiva más informada y estratégica, y contribuyendo al desarrollo económico de la región.Publicación Acceso abierto Valuación de datos como activos intangibles(Universidad EIA, 2023) Pino Romero, Jorge Mario; Sarasti Sierra, Alejandro; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: En este trabajo de grado se aborda la importancia de considerar los datos como un activo intangible para las empresas, y su relación con la calidad de los datos. El problema que se plantea es que muchas empresas aún no reconocen el valor de los datos, además de que no existen métodos ampliamente validados para conocer su valor o precio. La metodología empleada incluyó una revisión de la literatura sobre modelos de valoración de datos y dimensiones de calidad de datos, así como la aplicación de algunos modelos en un proceso de creación de valor usando la base de datos de la biblioteca de la Universidad EIA. Para este caso específico no es posible inferir los precios o el valor del mercado, debido a la naturaleza de la empresa dueña de la base de datos, por lo que se utilizó un enfoque basado en costos, además de la calidad de la base de datos para la valuación de estos. En total se usaron tres modelos provenientes de la literatura, dos de ellos de valor monetario y uno de valor intrínseco, además se propuso y se evaluó uno propio. Se concluyo que los modelos tienen como utilidad principal la comparación entre ellos, para tomar decisiones respecto a la utilización de la base de datos, sus costos y su potencial de explotación. Además, también se llevó a cabo un diagnóstico de la calidad de datos de la base de datos de la biblioteca de la universidad EIA.
