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Design of a People Analytics model for calculating selection costs, hiring for critical positions, and predicting early turnover
No full textEl proyecto aborda la problemática de la opacidad informativa en el área de recursos humanos; esto ocurre cuando los datos están fragmentados, son heterogéneos y tienen poca trazabilidad a lo largo del ciclo de vida del colaborador. Esta falta de integración dificulta cuantificar los costos asociados al reclutamiento, la selección y la vinculación, y limita la capacidad de anticipar la rotación temprana, lo que genera sobrecostos, decisiones reactivas y pérdida de productividad.
El proyecto propone el diseño de un modelo híbrido de People Analytics, que integra un esquema de costeo ABC para estimar el costo total por contratación, un modelo predictivo basado en una red neuronal y un dashboard interactivo para visualizar indicadores del proceso de reclutamiento y selección. El alcance del diseño se centró en transformar datos fragmentados en información estructurada y accionable para respaldar decisiones estratégicas en recursos humanos.
La metodología incluyó el diagnóstico de la situación actual, el diseño de la estructura de costos, la elaboración del modelo predictivo y el panel de control (dashboard). La validación se realizó mediante una simulación de Monte Carlo para los modelos de costos y de predicción, mediante la comparación de las métricas de entrenamiento y de prueba.
Los resultados muestran que el modelo permite identificar actividades críticas en términos de costo, estimar probabilidades individuales de retiro y mejorar la comprensión del desempeño operativo del proceso de reclutamiento y selección. La solución diseñada fortalece la toma de decisiones basada en evidencia y contribuye a una gestión del talento humano más eficiente y estratégica.This project addresses the problem of informational opacity in the human resources area, which occurs when data are fragmented, heterogeneous, and have low traceability throughout the employee lifecycle. This lack of integration hinders the ability to quantify the costs associated with recruitment, selection, and onboarding, and limits the capacity to anticipate early turnover, resulting in additional expenses, reactive decision-making, and productivity losses.
The project proposes the design of a hybrid People Analytics model that integrates an Activity-Based Costing (ABC) scheme to estimate the total cost per hire, a predictive model based on a neural network, and an interactive dashboard for visualizing key indicators of the recruitment and selection process. The scope of the design focuses on transforming fragmented data into structured and actionable information to support strategic decision-making in human resources.
The methodology included diagnosing the current situation, designing the cost structure, developing the predictive model, and building the dashboard. Validation was conducted through Monte Carlo simulation for the cost model and through comparison of training and testing metrics for the predictive model.
The results show that the model makes it possible to identify cost-critical activities, estimate individual turnover probabilities, and improve understanding of the operational performance of the recruitment and selection process. The designed solution strengthens evidence-based decision-making and contributes to a more efficient and strategic human talent management approach
Effectiveness and safety of clindamycin and trimethoprim-sulfamethoxazole for the management of soft tissue infection: a systematic review and meta-analysis
No full textIntroducción: Las infecciones de piel y tejidos blandos (IPTB) son causa frecuente de consultas en urgencias y servicios ambulatorios. Clindamicina y trimetropim-sulfametoxazol (TMP-SMX) son antibióticos que se utilizan en el manejo de esta infección. Esta revisión sistemática (RS) y metaanálisis evalúa la eficacia y seguridad de clindamicina comparada con TMP-SMX para el tratamiento de IPTB, con el fin de orientar la selección de la estrategia terapéutica más adecuada, considerando sus ventajas de administración. Métodos: Realizamos una búsqueda sistemática en MEDLINE, EMBASE, LILACS y CENTRAL priorizando ensayos clínicos aleatorizados (ECA) hasta marzo 2024 que compararan clindamicina contra TMP-SMX para el tratamiento de IPTB en población adulta. El análisis estadístico fue realizado utilizando Review Manager (RevMan 5.2). Se agruparon los desenlaces (curación clínica, falla de tratamiento, y eventos adversos) con razones de riesgo (RR) con intervalo de confianza (IC) del 95%. Se realizó funnel plot para estimar sesgo de publicación, y heterogeneidad fue medido por el método estadístico I2. Se usó la herramienta de medición RoB2 de Cochrane para el análisis de riesgo de sesgos. Se realizó metaanálisis usando método de efectos aleatorios entre los ensayos incluidos. El protocolo para esta RS y metaanálisis fue inscrito en el Registro Internacional Prospectivo de Revisiones Sistemáticas (PROSPERO, CRD42024516450). Resultados: Incluimos 3 ECA en los que se reclutaron 1205 pacientes adultos, de los cuales 597 (49.5%) fueron aleatorizados a recibir clindamicina y 608 (50.5%) a recibir TMPSMX. La duración de la terapia antibiótica fue entre 7-10 días. Los estudios incluyeron pacientes con IPTB no complicada (celulitis, y abscesos). La curación clínica fue similar en ambos grupos, para clindamicina fue de 78.9% (471/597) y para TMP-SMX 78.8% (479/608) (RR= 1.00; IC 95%= 0.94–1.06): p para heterogeneidad 0.85, I2 0%). Los resultados de fallo en tratamiento (RR = 0.99, IC 95% (0.80–1.24); P para heterogeneidad 0.85, I2 = 0%) y las reacciones adversas leves (RR 1.14; IC 95% (0.77 – 1.69); p para heterogeneidad 0.03, I2 78%) también fueron similares en ambos tratamientos. Conclusiones: El tratamiento con clindamicina contra TMP presentan una efectividad similar en pacientes con IPTB no complicada. Estos antibióticos constituyen alternativas en el entorno ambulatorio de pacientes con estas infecciones.MaestríaMagister en Epidemiologia Clínic
Fusión sana: estrategias de marketing digital en redes sociales en el sector de comida fitness local de Barranquilla
Get PDFEste proyecto analiza la aplicación de estrategias de marketing digital en el sector de alimentos saludables, tomando como caso de estudio el restaurante Fusión Sana en Barranquilla, especializado en hamburguesas saludables y gourmet. En un mercado competitivo, el restaurante ha logrado posicionarse gracias al uso efectivo de redes sociales como Instagram y TikTok, lo que ha fortalecido su imagen de marca y generado una comunicación directa con los clientes. El objetivo principal es diseñar estrategias digitales que aumenten la visibilidad de la marca Señor Burguesa, permitiéndole consolidarse en el mercado local. Para ello, se utilizó una metodología basada en el análisis del mercado, el estudio de su posicionamiento actual, la observación de su actividad en redes sociales y la identificación de estrategias exitosas aplicadas por otras marcas del sector. Como resultado, se concluye que, aunque la calidad del producto ha permitido a la marca diferenciarse, es necesario incorporar un club de fidelización que promueva relaciones duraderas con los clientes. Asimismo, se identifican oportunidades en el uso de nuevas tecnologías, como la realidad aumentada y experiencias personalizadas, que pueden mejorar significativamente la interacción y conexión emocional con el consumidor. En conclusión, el proyecto destaca el papel fundamental del marketing digital para aumentar la competitividad, fidelizar clientes y asegurar el crecimiento sostenible de las empresas en mercados saturados como el de la alimentación saludable.PregradoDiseñador Grafic
Evaluation of agroindustrial waste as rejuvenators for flexible pavements
No full textEste estudio analiza el potencial de los residuos agroindustriales como biorejuvenecedores para restaurar las propiedades de pavimentos flexibles envejecidos, constituyendo una alternativa sostenible y técnicamente viable frente a los desafíos actuales de rehabilitación vial en Colombia. El envejecimiento del ligante asfáltico, provocado por oxidación, tránsito y condiciones ambientales adversas, reduce su flexibilidad, incrementa su rigidez y altera su comportamiento viscoelástico, comprometiendo de manera directa la durabilidad y el nivel de servicio de las vías. En este contexto, la investigación plantea el aprovechamiento de residuos de origen vegetal, frutal, animal, microbiano y algas como agentes rejuvenecedores, integrando criterios de sostenibilidad, economía circular y valorización de subproductos de la agroindustria. La investigación propone un criterio técnico integral y sistemático para la selección y aplicación de biorejuvenecedores, elaborado a partir del análisis de su composición, su interacción fisicoquímica con el ligante y su capacidad para modificar parámetros fundamentales del desempeño reológico. Este criterio considera tanto las propiedades afectadas por el envejecimiento como los mecanismos mediante los cuales los biorejuvenecedores pueden restituir las propiedades del asfalto, y constituye un aporte metodológico relevante para su implementación en laboratorio y campo. El criterio se validó mediante la evaluación de un asfalto envejecido mediante ensayos RTFO y PAV, al cual se le aplicaron dos biorejuvenecedores derivados de residuos agroindustriales seleccionados de acuerdo con el procedimiento propuesto. La caracterización reológica mostró recuperaciones significativas en penetración, punto de ablandamiento, viscosidad, módulo complejo y ángulo de fase, confirmando la capacidad de los biorejuvenecedores para revertir el endurecimiento oxidativo, reducir la rigidez excesiva y restituir el comportamiento viscoelástico original del ligante. Estos resultados evidencian que los residuos agroindustriales no solo cumplen funciones comparables o superiores a rejuvenecedores convencionales, sino que además aportan beneficios ambientales y económicos. Adicionalmente, la tesis evalúa el impacto técnico-operativo de incorporar biorejuvenecedores en la rehabilitación de pavimentos, demostrando que la mejora reológica obtenida se traduce en un aumento del potencial de cohesión, mayor resistencia al agrietamiento térmico y fatiga, y mejor desempeño frente a procesos de envejecimiento posteriores. Se discuten también los mecanismos moleculares asociados a la re-distribución de fracciones SARA, así como la compatibilidad química entre los biorejuvenecedores y el ligante envejecido, aspectos poco explorados en el contexto colombiano y latinoamericano. Finalmente, desde un enfoque de economía circular, el análisis ambiental y económico confirma que el aprovechamiento de residuos agroindustriales como biorejuvenecedores reduce los costos de producción, disminuye la dependencia de insumos petroquímicos, atenúa las emisiones asociadas al mantenimiento vial y permite valorizar desechos tradicionalmente subutilizados. En conjunto, los resultados posicionan esta alternativa como una estrategia sólida y replicable para la conservación de pavimentos flexibles, aportando un marco metodológico, evidencia experimental robusta y una base científica aplicable al desarrollo de tecnologías viales más sostenibles en Colombia y la región.MaestríaMagister en Ingeniería Civi
Collaborative practices among MSEs for value facilitation: cases study in the nature-based tourism sector in the department of Atlántico
No full textEsta investigación tiene como objetivo examinar la conexión entre las prácticas colaborativas realizadas entre mypes turísticas y las prácticas de facilitación de valor a partir de tres casos que operan en el turismo de naturaleza del Departamento del Atlántico. Se toma como base la teoría de la práctica con el propósito de explicar la realidad social de ambos fenómenos a partir de las prácticas ejecutadas de forma recurrente en las mypes estudiadas. El estudio se lleva a cabo desde una mirada cualitativa que emplea como método principal el estudio de caso múltiple, complementado con técnicas etnográficas y netnográficas utilizadas durante el proceso de recolección de datos, que abarcó un espacio temporal de ocho meses. Los resultados mostraron la identificación de siete prácticas colaborativas divididas en tres prácticas estratégicas y cuatro prácticas de soporte. En la facilitación de valor se revelaron seis prácticas que se conectaron en torno a una práctica central relacionada con la gestión de la experiencia del cliente. Las prácticas colaborativas y de facilitación de valor forman complejos de prácticas que se relaciona entre sí cuando se analizan las relaciones entre prácticas de ambos conceptos. Las prácticas colaborativas estratégicas se conectaron con cuatro prácticas de facilitación de valor, creando un complejo de prácticas mayor con relaciones en doble sentido y en todas las direcciones. Con base en esto se concluye que las prácticas colaborativas estratégicas de las mypes de turismo de naturaleza conllevan a la ejecución de prácticas que facilitan los procesos de creación de valor del cliente.DoctoradoDoctor en Administració
Detection and classification of glomeruli in lupus nephritis with deep learning
No full textLa nefritis lúpica (NL) representa una de las manifestaciones más graves del lupus eritematoso sistémico (LES), concentrando una elevada carga de mortalidad renal y un alto riesgo de progresión a enfermedad renal crónica. Su clasificación histopatológica continúa dependiendo de la biopsia renal y de la lectura manual de glomérulos bajo los criterios ISN/RPS, lo que exige conteos precisos y una adecuada estimación de proporciones entre patrones proliferativos, no proliferativos y lesiones crónicas. Este proceso es intensivo en tiempo, presenta variabilidad interobservador y se ve limitado por la escasa disponibilidad de patólogos renales, especialmente en contextos latinoamericanos. En este trabajo se desarrolla un sistema de visión por computador basado en deep learning para asistir el análisis de biopsias renales en NL. El sistema opera sobre Whole Slide Images (WSI) teñidas con Periodic Acid-Schiff (PAS), aplicando un pipeline completo de preprocesamiento, inferencia y postprocesamiento que incluye conversión a formato piramidal, extracción de parches con eliminación de fondo, normalización de color y balanceo de clases mediante data augmentation controlada. A partir de un conjunto de 1.675 glomérulos anotados y validados por una nefróloga, se entrena un modelo YOLOv8 para detectar y clasificar glomérulos en cuatro categorías clínicamente relevantes: no proliferativo, proliferativo, esclerosado y excluido. El modelo alcanzó métricas acordes con las condiciones de la base de datos desarrollada, con precisión ≈ 0,693, recall ≈ 0,523 y mAP@50 ≈ 0,628. Los resultados mostraron un desempeño consistente considerando el tamaño limitado del conjunto de entrenamiento, y el análisis detallado permitió identificar los patrones de error más frecuentes dentro de las cuatro clases evaluadas. Estos hallazgos evidencian el potencial de integrar deep learning en patología renal como apoyo para estandarizar el conteo glomerular y reducir la variabilidad diagnóstica en NL.Lupus nephritis (LN) represents one of the most severe manifestations of systemic lupus erythematosus (SLE), concentrating a high burden of renal mortality and a significant risk of progression to chronic kidney disease. Its histopathological classification still relies on renal biopsy and the manual assessment of glomeruli following ISN/RPS criteria, which requires precise counts and accurate estimation of the proportions between proliferative, non-proliferative, and chronic lesions. This process is time-consuming, subject to inter-observer variability, and limited by the scarce availability of renal pathologists, particularly in Latin American settings.
In this work, a computer vision system based on deep learning is developed to assist the analysis of renal biopsies in LN. The system operates on Periodic Acid-Schiff (PAS)–stained Whole Slide Images (WSI), implementing a full preprocessing, inference, and postprocessing pipeline that includes conversion to a pyramidal format, patch extraction with background removal, color normalization, and class balancing through controlled data augmentation. Using a dataset of 1,675 annotated glomeruli validated by a nephrologist, a YOLOv8 model is trained to detect and classify glomeruli into four clinically relevant categories: non-proliferative, proliferative, sclerosed, and excluded.
The model achieved metrics consistent with the characteristics of the developed dataset, with a precision of ≈ 0.693, recall ≈ 0.523, and mAP@50 ≈ 0.628. The results demonstrated stable performance considering the limited size of the training set, and the detailed analysis made it possible to identify the most frequent error patterns among the four evaluated classes. These findings highlight the potential of integrating deep learning into renal pathology as a tool to standardize glomerular counting and reduce diagnostic variability in LN
El homicidio como presión: las fisuras de la Paz Total en Barranquilla y el Atlántico
No full textEn el 2023 se abrió la agenda y se anunció la instalación de mesas de negociación, con la promesa de silenciar los fusiles y conseguir la tan anhelada Paz Total en Colombia.
Sin embargo, su situación actual no ha permitido ver grandes avances y resultados concretos en este sentido a nivel nacional, y su desarrollo ha tenido complejos efectos
colaterales en varias zonas del país, incluyendo el Caribe colombiano, específicamente el distrito de Barranquilla y el departamento del Atlántico
Design of an evaluation system for the performance of statistical pattern control models
No full textEl monitoreo de procesos tiene como objetivo identificar la presencia de fallas o alteraciones que afectan el desempeño normal de un proceso. La presencia de estas fallas puede generar costos por no conformidades, por lo que es fundamental detectarlas y eliminarlas lo antes posible. El Control Estadístico de Procesos (CEP) aplica técnicas estadísticas que facilitan la identificación de estas fallas mediante el muestreo y análisis de datos. De este modo, bajo el enfoque del CEP, si los datos de monitoreo muestran patrones no naturales, se puede inferir que el proceso está afectado por fallas o alteraciones. En la práctica, los procesos de monitoreo reales presentan diversas características que deben considerarse al diseñar modelos y evaluar sus resultados, ya que son esenciales para estimar con precisión su rendimiento. Estas características pueden considerarse factores clave para determinar la aplicabilidad de los modelos de monitoreo. Si bien incluir todos los factores puede resultar complejo, una propuesta escalable debe integrar los más relevantes en su evaluación. En la actualidad, las investigaciones en la literatura científica se centran en la construcción de propuestas para la identificación de patrones anómalos, aplicando diversos modelos y enfoques de solución. Sin embargo, su aplicación se ve limitada por la ausencia de una estrategia de evaluación que considere los factores clave para estimar su rendimiento. Además, no existe un sistema de evaluación de desempeño común que permita comparar los diferentes modelos de control estadístico propuestos en la literatura. Como consecuencia, el estado del arte de los modelos existentes no es del todo claro. Aunque existen investigaciones que reconocen factores clave no incluidos durante el proceso de diseño y evaluación de los modelos de monitoreo propuestos en la literatura, dichos estudios se enfocan principalmente en el diseño de nuevos modelos de control que incorporan solo algunos de estos factores, sin considerar de manera conjunta las diferentes características que pueden influir en la aplicabilidad de los modelos en entornos de monitoreo. De este modo, aunque se han propuesto métricas de evaluación que incluyen algunos de estos factores clave, su implementación en las investigaciones de la literatura sigue siendo limitada y específica de ciertas propuestas. Como resultado, la precisión continúa siendo el principal indicador de rendimiento considerado en la literatura actual, aun cuando la evaluación del desempeño de un modelo debería incluir factores adicionales. Para superar esta brecha en la literatura actual, se propone diseñar un sistema de evaluación para estimar el rendimiento de modelos de control estadístico de patrones, considerando factores clave del monitoreo de procesos, con el fin de evaluar la viabilidad de las propuestas y permitir una comparación equilibrada entre diferentes estrategias de monitoreo en la literatura. Con este propósito, primero se identifican los factores clave del monitoreo de procesos que deben ser considerados en la evaluación de estos modelos. Luego, con base en dicha identificación, se propone estructurar una metodología de evaluación que permita estimar su rendimiento. Una vez formulada esta estructura, se plantea calcular el desempeño de dos modelos de control estadístico propuestos utilizando la metodología diseñada. Finalmente, se establece un proceso de análisis y conclusiones orientado a promover nuevas líneas de investigación y futuras propuestas para el control estadístico de patrones. Como resultado, a través de la revisión de la literatura, se definieron cuatro factores clave para ser incluidos en el sistema de evaluación: detección en línea, métricas de evaluación, datos no balanceados y error de etiquetado. Con base en estos factores, se propuso un mecanismo de simulación que asemeja la detección en línea de los procesos reales, donde hay un alto desbalance en los datos. Además, se presentaron métricas basadas en la necesidad de crear modelos con rápida detección, pocas falsas alarmas, una estabilidad de identificación aceptable y alta precisión. Asimismo, se analizó el efecto del error de etiquetado en el desempeño de los modelos de detección. Este análisis permitió demostrar cómo el sistema diseñado puede ser una herramienta que facilite la comparación entre modelos bajo indicadores requeridos que mejoren la aplicabilidad. Finalmente, se proponen como futuras líneas de trabajo la creación de modelos robustos ante errores de etiquetado y la evaluación del efecto de sistemas de entrenamiento bajo ventanas secuenciales o aleatorizadas, entre otras.DoctoradoDoctor en Ingeniería Industria
Design of a preventive maintenance plan to increase equipment availability in a naval services company
No full textEste proyecto se llevó a cabo en una empresa dedicada a la prestación de servicios de limpieza y mantenimiento de embarcaciones que enfrenta una problemática operativa crítica: la ocurrencia constante de fallas imprevistas en sus equipos y herramientas, lo cual genera retrasos en los plazos de entrega, aumento en los costos operativos y desgaste del personal. Esta situación responde a la inexistencia de un plan de mantenimiento preventivo estructurado, lo que ha obligado a adoptar una gestión reactiva. Ante esta necesidad, el presente proyecto propone el diseño de un plan de mantenimiento preventivo que permita optimizar la disponibilidad de los equipos, mejorar la eficiencia operativa y reducir las pérdidas económicas.
El alcance de la propuesta consiste en la construcción de un modelo técnico-operativo que integra hojas de vida por equipo, un sistema de alertas automatizadas, definición de frecuencias de revisión según condiciones de uso y formatos de control adaptados al contexto de la empresa. La metodología empleada se basó en análisis de criticidad de las herramientas y equipos, entrevistas técnicas, revisión documental y modelado del proceso actual (AS-IS) y deseado (TO-BE). Entre las limitaciones identificadas se encuentran la falta de digitalización histórica, la resistencia al cambio operativo y restricciones presupuestarias.
Como resultado, se diseñaron tres alternativas de implementación: una básica con herramientas digitales simples, una automatizada con Power BI y macros, y otra con software especializado (CMMS). Mediante un análisis costo-efectivo, se determinó que la segunda alternativa ofrece el mejor balance entre inversión, automatización y eficiencia. Finalmente, se estima una reducción de fallas imprevistas de cerca del 80%. Por tanto, el proyecto evidencia que el mantenimiento preventivo, gestionado estratégicamente, es clave para fortalecer la competitividad, reducir riesgos técnicos y contribuir al desarrollo sostenible de la empresa.This project was carried out in a company dedicated to the provision of boat cleaning and maintenance services that faces a critical operational problem: the constant occurrence of unforeseen failures in its equipment and tools, which generates delays in delivery times, increased operating costs and personnel attrition. This situation is due to the lack of a structured preventive maintenance plan, which has forced the company to adopt reactive management. In response to this need, this project proposes the design of a preventive maintenance plan to optimize equipment availability, improve operating efficiency and reduce economic losses.
The scope of the proposal consists of the construction of a technical-operational model that integrates life sheets by equipment, a system of automated alerts, definition of revision frequencies according to conditions of use and control formats adapted to the company's context. The methodology used was based on critical analysis of tools and equipment, technical interviews, document review and modeling of the current (AS-IS) and desired (TO-BE) processes. Among the limitations identified were the lack of historical digitalization, resistance to operational change and budgetary restrictions.
As a result, three implementation alternatives were designed: a basic one with simple digital tools, an automated one with Power BI and macros, and another with specialized software (CMMS). Through a cost-effective analysis, it was determined that the second alternative offers the best balance between investment, automation and efficiency. Finally, a reduction in unforeseen failures of about 80% is estimated. Therefore, the project shows that preventive maintenance, strategically managed, is key to strengthen competitiveness, reduce technical risks and contribute to the sustainable development of the company
Recursos noológicos en un paciente consumidor de cannabis predominantemente con un modos de ser narcisista
Get PDFLa presente investigación cualitativa de caso explora la experiencia de Andrés, un joven de 25 años con un perfil de personalidad narcisista, que ha desarrollado una adicción a la marihuana como mecanismo de escape para su dolor emocional. La investigación se centra en dos ejes temáticos: la autotrascendencia y el autodistanciamiento en la recuperación de la adicción. La investigación se llevó a cabo mediante un estudio de caso único, utilizando entrevistas semiestructuradas y observación participante como técnicas de recolección de datos. El análisis de los datos se realizó mediante un enfoque fenomenológico-hermenéutico. Los resultados obtenidos muestran que Andrés ha desarrollado estrategias efectivas para canalizar sus emociones de manera constructiva, como la autocomprensión, la regulación emocional y la motivación al cambio. También se identificaron patrones de autotrascendencia y autodistanciamiento en su proceso de recuperación. La investigación contribuye a la comprensión de la experiencia de la adicción y la recuperación en personas con perfiles de personalidad narcisista, y sugiere la importancia de considerar la autotrascendencia y el autodistanciamiento en la intervención terapéutica. Además, se destaca la importancia de la logoterapia y los recursos noológicos en la prevención de recaídas y el mantenimiento de la sobriedad.MaestríaMagister en Psicologí