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The future of hygiene in commercial spaces: Sustainable cleaning models with technology and human talent
No full textEste estudio analiza la transición del sector de servicios de limpieza en Colombia hacia modelos híbridos sostenibles que integran tecnología, eficiencia ambiental y profesionalización del talento humano. La investigación parte de la necesidad de modernizar un sector tradicionalmente manual, caracterizado por alta variabilidad operativa, baja trazabilidad, exposición a riesgos ergonómicos y un uso intensivo de agua y productos químicos. El objetivo principal fue evaluar los modelos híbridos implementados a nivel internacional, especialmente los observados durante la misión académica en China, y compararlos con experiencias nacionales para identificar aprendizajes clave que permitan diseñar un modelo organizacional propio aplicable a Casalimpia S.A., empresa líder en el mercado colombiano como caso de estudio o empresas del segmento.
La metodología utilizada combinó revisión documental, análisis comparado, observación en campo y estudio de referentes tecnológicos como robótica de limpieza, plataformas digitales, sistemas IoT, equipos ecoeficientes y estrategias de formación técnica. Los resultados evidencian que los modelos híbridos incrementan la eficiencia, mejoran la trazabilidad, reducen los impactos ambientales y fortalecen la profesionalización del personal mediante nuevos roles técnicos y digitales. No obstante, en el contexto colombiano se identifican desafíos como brechas de formación, restricciones presupuestales, infraestructura limitada y resistencia cultural ante los procesos de automatización.
La discusión muestra que la adopción tecnológica solo es exitosa cuando se articula con liderazgo, gestión del cambio, cultura organizacional y estrategias de capacitación continua, elementos también presentes en los ecosistemas internacionales más avanzados. Se concluye que la implementación de un modelo híbrido sostenible es viable, necesaria y estratégica para mejorar la competitividad del sector en Colombia, permitiendo avanzar hacia operaciones más eficientes, sostenibles y alineadas con las tendencias globales del futuro del trabajo. El modelo propuesto constituye una guía práctica para organizaciones que buscan transformar sus servicios con base en criterios de innovación, sostenibilidad y desarrollo humano.This study analyzes the transition of the cleaning services sector in Colombia toward sustainable hybrid models that integrate technology, environmental efficiency, and the professionalization of human talent. The research stems from the need to modernize a traditionally manual sector characterized by high operational variability, low traceability, exposure to ergonomic risks, and intensive use of water and chemicals. The main objective was to evaluate hybrid models implemented internationally, especially those observed during an academic mission to China, and compare them with national experiences to identify key lessons that would allow for the design of a suitable organizational model applicable to Casalimpia S.A., a leading company in the Colombian market, as a case study, or to other companies in the sector.
The methodology used combined document review, comparative analysis, field observation, and the study of technological benchmarks such as cleaning robotics, digital platforms, IoT systems, eco-efficient equipment, and technical training strategies. The results demonstrate that hybrid models increase efficiency, improve traceability, reduce environmental impacts, and strengthen the professionalization of personnel through new technical and digital roles. However, in the Colombian context, challenges such as skills gaps, budget constraints, limited infrastructure, and cultural resistance to automation processes have been identified.
The discussion shows that technological adoption is only successful when it is linked to leadership, change management, organizational culture, and continuous training strategies—elements also present in the most advanced international ecosystems. It is concluded that the implementation of a sustainable hybrid model is viable, necessary, and strategic for improving the sector's competitiveness in Colombia, enabling progress toward more efficient and sustainable operations aligned with global trends in the future of work. The proposed model constitutes a practical guide for organizations seeking to transform their services based on criteria of innovation, sustainability, and human development.Magíster en Administración de Empresas - MBAMaestríaEMPRENDIMIENTO Y GERENCIA::GRUPO DE GERENCIA EN LAS GRANDES, MEDIANA Y PEQUEÑAS EMPRESAS G3PYMES OMAR ALONSO PATIÑO CASTRO Categoría A1 COL0016327::Innovación para la sostenibilidad de las organizacione
Business Model Validation for the Creation of Tierra Fintech: A Digital Factoring Platform Specialized in the Colombian Agricultural Sector
No full textEste trabajo de grado valida el modelo de negocio de Tierra FinTech Solutions, plataforma de factoring digital para el sector lácteo colombiano. El estudio aborda la iliquidez y exclusión financiera de productores de leche cruda, derivada de ciclos de pago de 76-90 días que obligan al 70% a buscar financiamiento externo. Se empleó un diseño metodológico mixto secuencial: fase cualitativa exploratoria con 13 entrevistas a directivos de procesadoras de leche, y fase cuantitativa confirmatoria mediante encuestas probabilísticas a 380 productores de leche (confianza 95%, error 5%), complementadas con test de usuario de prototipos (n=40). Los resultados confirman la viabilidad del modelo. En aceptación de mercado, el 82.4% de productores de leche encuestados expresó intención de uso y el 69.2% de procesadoras de leche entrevistadas la disposición a implementar un piloto. En el plano financiero, el proyecto arroja un VPN de USD 145,127 y TIR del 21.3%, superando el WACC del 18%. Se concluye que la solución es financieramente sostenible y responde eficazmente a las necesidades del mercado, promoviendo la inclusión financiera rural.This thesis validates the business model of Tierra FinTech Solutions, a digital factoring platform for the Colombian dairy sector. The study addresses the illiquidity and financial exclusion of raw milk producers, stemming from 76-90 day payment cycles that force 70% to seek external financing. A sequential mixed-methods design was employed: an exploratory qualitative phase with 13 interviews with milk processing company managers, and a confirmatory quantitative phase using probabilistic surveys of 380 milk producers (95% confidence level, 5% margin of error), complemented by user testing of prototypes (n=40). The results confirm the viability of the model. In terms of market acceptance, 82.4% of the surveyed milk producers expressed an intention to use the platform, and 69.2% of the interviewed milk processors expressed a willingness to implement a pilot program. From a financial perspective, the project yields an NPV of USD 145,127 and an IRR of 21.3%, exceeding the WACC of 18%. It is concluded that the solution is financially sustainable and effectively meets market needs, promoting rural financial inclusion.Magíster en Administración de Empresas - MBAMaestrí
Impact of the implementation of Law 2277 of 2022, which establishes a tax on sugary drinks and ultra-processed foods, on the sales and price behavior of Farmatodo Colombia pharmacies in the food and beverage categories impacted by the law.
No full textEl aumento de la obesidad y enfermedades crónicas no transmisibles a nivel mundial relacionadas con el consumo excesivo de azúcar, sodio y grasas saturadas, ha llevado a los países a implementar políticas fiscales como los impuestos a bebidas azucaradas y alimentos ultraprocesados, que los ayude a combatir y revertir el impacto en la salud de las personas. En Colombia los altos índices de consumo de bebidas azucaradas y alimentos ultraprocesados han causado preocupación desde hace algunos años, por las consecuencias para la salud pública y los costos para el sistema de salud. Farmatodo Colombia SAS., como una de las cadenas de farmacias y supermercados del país y con una amplia oferta de productos alimenticios, se ha visto directamente afectada por esta medida. Estudios previos en otros países han demostrado que estos impuestos pueden reducir el consumo de los productos gravados, lo que plantea interrogantes sobre su impacto en las ventas y en el comportamiento de los consumidores colombianos.The rise in obesity and chronic non-communicable diseases worldwide, linked to excessive consumption of sugar, sodium, and saturated fats, has led countries to implement fiscal policies such as taxes on sugary drinks and ultra-processed foods to combat and reverse their impact on public health. In Colombia, high consumption rates of sugary drinks and ultra-processed foods have been a cause for concern for several years due to the consequences for public health and the costs to the healthcare system. Farmatodo Colombia SAS, as one of the country's leading pharmacy and supermarket chains with a wide range of food products, has been directly affected by this measure. Previous studies in other countries have shown that these taxes can reduce consumption of the taxed products, raising questions about their impact on sales and the behavior of Colombian consumers.Especialista en Inteligencia Comercial y de MercadeoEspecializació
Design and validation of a comprehensive sustainable innovation strategy applied to the collectible figures market at Quinteplast S.A.S.
No full textEl presente proyecto de consultoría tiene como propósito diseñar y validar una estrategia integral de innovación sostenible para la diversificación del portafolio de Quinteplast S.A.S., a través del desarrollo de una línea de negocio en el mercado de figuras coleccionables inspiradas en la cultura geek, con el fin de fortalecer su posicionamiento competitivo como productor de figuras plásticas en Colombia.
Este proceso representa un cambio innovador en el modelo empresarial de Quinteplast, que tradicionalmente se ha dedicado a la maquila y venta en gran volumen de productos plásticos para el sector de alimentos, y que ahora busca incursionar en el mercado B2C, ofreciendo valor directo al consumidor mediante productos sostenibles y empaques reciclables.
El estudio, de enfoque mixto y aplicado, se estructuró en tres fases metodológicas: investigación, testeo y estrategia, articuladas bajo un modelo de innovación abierta y design thinking. En la fase de investigación se identificaron oportunidades en el mercado colombiano mediante estudios de consumidor y benchmarking sectorial, destacando el potencial de la economía naranja. En la fase de testeo, se diseñaron y validaron prototipos inspirados en universos del anime, aplicando principios de ecodiseño y manufactura sostenible. Finalmente, la fase estratégica formuló un roadmap de implementación con OKR, métricas digitales y un plan de cultura de innovación orientado a la sostenibilidad y expansión regional.
Los resultados confirman la viabilidad técnica y comercial del proyecto, con un ROI proyectado del 16,18%, posicionando a Quinteplast como pionera nacional en figuras coleccionables sostenibles y referente en innovación manufacturera circular.This consulting project aims to design and validate a comprehensive sustainable innovation strategy for the diversification of Quinteplast S.A.S.’s portfolio through the development of a new business line in the collectible figures market inspired by geek culture, with the objective of strengthening its competitive positioning as a plastic figure manufacturer in Colombia.
This process represents an innovative shift in Quinteplast’s business model, which has traditionally focused on contract manufacturing and large-volume sales of plastic products for the food sector and now seeks to enter the B2C market by delivering direct value to consumers through sustainable products and recyclable packaging.
The study adopts a mixed-methods and applied research approach and is structured into three methodological phases: research, testing, and strategy, articulated under an open innovation and design thinking framework. During the research phase, opportunities in the Colombian market were identified through consumer studies and sector benchmarking, highlighting the potential of the creative economy. In the testing phase, prototypes inspired by anime universes were designed and validated by applying principles of eco-design and sustainable manufacturing. Finally, the strategic phase formulated an implementation roadmap with OKRs, digital performance metrics, and an innovation culture plan oriented toward sustainability and regional expansion.
The results confirm the technical and commercial feasibility of the project, with a projected return on investment (ROI) of 16.18%, positioning Quinteplast as a national pioneer in sustainable collectible figures and as a benchmark in circular manufacturing innovation.Strategic Objectives and Alignment
General Objective
Specific Objectives
1. Context and Innovation Challenge
1.1 Analysis of the Sector’s Innovation Ecosystem and the Proposed Solution
1.2 Understanding the Needs of the Area and/or Business Unit (Internal Diagnosis)
1.3 Problem Definition Using the How Might We (HMW) Framework
2. Innovative Solution
2.1 Overview of the Innovative Solution
2.2 Description of the Solution (Storyboard)
2.3 Conceptual Prototype (Images or 3D Model)
2.3.1 Phase 1. Character Selection and Visual Style
2.3.2 Phase 2. Initial Design and 2D/3D Modeling
2.3.3 Phase 3. Packaging Conceptualization
2.3.4 Phase 4. Definition of Dimensions, Materials, and 360° Prototype
2.4 User Experience Proposal (Journey Map)
3. Market and Competitive Analysis
3.1 Exploratory Phase: Competitor Analysis
3.2 Descriptive Phase: Quantitative and Qualitative Analysis
4. Innovative Business Model
4.1 Business Model Canvas
4.2 Value Proposition Canvas
5. Implementation Plan Based on Agile Methodologies
5.1 Innovation Roadmap and Development Methodology (e.g., Design Sprint, Lean Startup)
5.2 Team Structure and Required Resources (Including Innovation Roles)
6. Financial and Impact Analysis
6.1 Financial Projections and Return on Innovation (ROI)
6.2 Social and Environmental Impact
7. Risk and Opportunity Management
7.1 Risk Matrix and Mitigation Strategies
8. Success Metrics and Innovation KPIs
8.1 Innovation Metrics (e.g., Adoption Rate, Net Promoter Score – NPS)
9. Change Management and Adoption Plan
10. Innovation Culture and Continuous ImprovementMagíster en Mercadeo DigitalMaestrí
Semester: course planning platform - FrontEnd
No full textEl proceso de inscripción de materias en muchas instituciones de educación superior presenta dificultades asociadas a la gestión manual de la información, la fragmentación de los datos académicos y la falta de herramientas visuales que apoyen la toma de decisiones de los estudiantes. Estas limitaciones suelen generar pérdida de tiempo, errores en la selección de asignaturas y altos niveles de estrés académico durante los periodos de matrícula.
Ante este contexto, el presente proyecto desarrolla Semestria, una plataforma web orientada a la planificación académica, cuyo objetivo principal es mejorar la experiencia de inscripción de materias mediante una interfaz intuitiva, visual y centrada en el usuario. La solución permite visualizar, filtrar y seleccionar asignaturas de acuerdo con la carrera, los horarios y la disponibilidad académica, facilitando la identificación de conflictos y la organización eficiente del horario universitario.
El desarrollo del proyecto se aborda bajo un enfoque de producto mínimo viable (MVP), priorizando la funcionalidad esencial y la experiencia de usuario sobre la complejidad del sistema. La plataforma fue implementada en el frontend utilizando tecnologías web modernas, con énfasis en principios de usabilidad, diseño visual y jerarquía de la información. A nivel metodológico, se adopta un enfoque ágil que permite iterar sobre el diseño y las funcionalidades a partir del análisis de necesidades reales del proceso de inscripción.
Como resultado, Semestria se consolida como una herramienta de apoyo a la planificación académica que contribuye a reducir el tiempo de inscripción, mejora la claridad del proceso y promueve una toma de decisiones más informada por parte de los estudiantes, sentando las bases para futuras extensiones funcionales del sistema.The course registration process in many higher education institutions presents significant challenges related to manual information management, fragmented academic data, and the lack of visual tools to support student decision-making. These limitations often lead to time inefficiencies, subject selection errors, and increased academic stress during enrollment periods.
In response to this context, this project presents Semestria, a web-based platform focused on academic planning, whose main objective is to improve the course registration experience through an intuitive, visual, and user-centered interface. The platform allows students to visualize, filter, and select courses according to their academic program, schedules, and availability, facilitating conflict identification and efficient timetable organization.
The project is developed under a minimum viable product (MVP) approach, prioritizing core functionality and user experience over system complexity. The platform is implemented on the frontend using modern web technologies, with a strong emphasis on usability principles, visual design, and information hierarchy. Methodologically, an agile approach is adopted, enabling iterative improvements to design and functionality based on real user needs.
As a result, Semestria is positioned as a support tool for academic planning that contributes to reducing registration time, improving process clarity, and promoting more informed decision-making by students, while establishing a foundation for future functional extensions of the system.Resumen.......................................................................................................................... 1
Abstract........................................................................................................................... 3
Lista de Figuras.............................................................................................................. 7
Lista de Tablas.............................................................................................................. 10
Introducción.................................................................................................................. 11
Objetivos ....................................................................................................................... 14
Objetivo general ......................................................................................................... 14
Objetivos específicos.................................................................................................. 14
Definición del problema............................................................................................... 15
Justificación .................................................................................................................. 17
Análisis de Requerimientos......................................................................................... 19
Parámetros generales de diseño ................................................................................ 19
Características generales esperadas.......................................................................... 20
Requerimientos funcionales........................................................................................ 20
Requerimientos no funcionales................................................................................... 22
Marco Teórico .............................................................................................................. 25
Sistemas de matrícula y planificación académica...................................................... 25
Modelos de aceptación y éxito de sistemas de información....................................... 27
Conflictos de horario y apoyo computacional ........................................................... 28
Inteligencia artificial y recomendación académica ................................................... 29
Estrés académico, carga mental y diseño de interfaces............................................. 30
Diseño cromático y apoyo cognitivo .......................................................................... 30
Proyecto de Grado - Semestria
Estado del arte y vacío identificado ........................................................................... 31
Análisis de restricciones............................................................................................... 33
Restricciones económicas........................................................................................... 33
Restricciones técnicas y de infraestructura................................................................ 34
Restricciones de integración tecnológica................................................................... 34
Restricciones operativas............................................................................................. 35
Restricciones pedagógicas ......................................................................................... 35
Restricciones relacionadas con datos y privacidad ................................................... 36
Restricciones de conocimiento y experiencia............................................................. 36
Restricciones temporales............................................................................................ 37
Restricciones de mantenimiento y continuidad .......................................................... 37
Restricciones de validación........................................................................................ 38
Restricciones culturales y de adopción ...................................................................... 38
Metodología para la selección ..................................................................................... 40
Análisis de soluciones existentes................................................................................ 40
Evaluación comparativa de alternativas.................................................................... 43
Selección y justificación de la propuesta ................................................................... 44
Desarrollo de la Solución............................................................................................. 47
Planificación............................................................................................................... 47
Identificación del problema .................................................................................... 47
Alcance del proyecto .............................................................................................. 55
Restricciones identificadas ..................................................................................... 56
Cronograma ............................................................................................................ 56
Conformación de equipos....................................................................................... 57
Selección de tecnologías......................................................................................... 58
Convenciones para control de versiones................................................................. 59
Análisis....................................................................................................................... 59
Flujo de registro y autenticación............................................................................. 60
Panel de búsqueda y filtrado de materias................................................................ 62
Gestión de escenarios múltiples.............................................................................. 63
Algoritmo de detección de choques de horarios..................................................... 64
Diseño del sistema...................................................................................................... 65
Prototipo exploratorio con colores vivos................................................................ 75
Diseño Final de Semestria ...................................................................................... 77
Implementación / Desarrollo...................................................................................... 87
Pruebas....................................................................................................................... 98
Despliegue ................................................................................................................ 107
Mantenimiento.......................................................................................................... 108
Análisis de Costos....................................................................................................... 109
Costos directos de desarrollo................................................................................... 109
Costos fijos ............................................................................................................... 111
Gastos generales ...................................................................................................... 111
Conclusiones ............................................................................................................... 113
Referencias.................................................................................................................. 114Ingeniero de SistemasPregradoCIENCIA, TECNOLOGÍA E INNOVACIÓN::TECNOLOGICO ONTARE MAIRA ALEJANDRA GARCIA JARAMILLO Categoría A1 COL0026879::Gestión y Diseño de Proceso
Enhancing the visibility of colombian clinical research through a digital ecosystem
No full textLa investigación clínica en Colombia enfrenta retos estructurales que limitan su visibilidad, articulación y credibilidad. Ante este panorama, impulsamos el ecosistema de Red Avanzar de Investigación Confiable, una solución digital diseñada para transformar la forma en que el país comunica, valida y comparte su ciencia.
La iniciativa integra dos componentes principales: el Sello Digital de Confianza “Avanzar Investigación Confiable”, concebido como una marca distintiva que certifica el
cumplimiento ético y técnico de los centros, y un Micrositio Centralizado que incorpora un Mapa Vivo de Centros, fichas institucionales con inteligencia de datos y una sección de divulgación científica dirigida a la ciudadanía.Clinical research in Colombia faces structural challenges that limit its visibility, coordination, and credibility. In response to this situation, we are promoting the Avanzar Trustworthy Research Network ecosystem, a digital solution designed to transform how the country communicates, validates, and shares its science.
The initiative integrates two main components: the “Avanzar Trustworthy Research” Digital Seal of Trust, conceived as a distinctive brand that certifies the ethical and technical compliance of research centers, and a Centralized Microsite that includes a Live Map of Research Centers, institutional profiles with data intelligence, and a science outreach section aimed at the public.Magíster en Ciencias de DatosMaestrí
Analysis of the effectiveness of pre-legal portfolio recovery through exclusions of the Colombian agricultural bank for the period January to August 2025.
No full textEl presente trabajo de investigación se realiza como requisito de grado en la especialización de inteligencia comercial y mercadeo de la universidad ean. aquí se busca presentar un análisis de efectividad en recuperación de cartera prejuridica mediante las exclusiones aplicadas por el banco agrario de colombia para el periodo enero a agosto 2025. la metodología mixta será usada para revisar con detenimiento el impacto de dichas exclusiones en la gestión de cobro que hace el banco y los resultados allí obtenidos permiten identificar las prácticas más sobresalientes desde la inteligencia comercial para lograr así optimizar los procesos de recuperación de cartera sin comprometer la sostenibilidad de la entidad.This research project is being conducted as a graduation requirement for the specialization in business intelligence and marketing at ean university. it aims to present an effectiveness analysis of pre-legal debt recovery through the exclusions applied by banco agrario de colombia for the period january to august 2025. a mixed-methods approach will be used to thoroughly examine the impact of these exclusions on the bank's collection management. the results obtained will identify the most effective business intelligence practices for optimizing debt recovery processes without compromising the institution's sustainability.Especialista en Inteligencia Comercial y de MercadeoEspecializació
Educational chatbot focused on differential equations
No full textEl aprendizaje de las ecuaciones diferenciales es fundamental en la formación de los estudiantes de ingeniería, ya que permite modelar fenómenos del mundo real. No obstante, muchos presentan dificultades en su comprensión y aplicación debido a las limitaciones de los métodos tradicionales de enseñanza y a la falta de tiempo en clase para resolver inquietudes. Frente a esta problemática, este estudio propone el desarrollo de un ChatBot educativo potenciado por inteligencia artificial, orientado a asistir a los estudiantes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad EAN en la resolución de dudas sobre ecuaciones diferenciales fuera del horario de clases. El objetivo principal es construir una herramienta tecnológica que facilite la comprensión de estos conceptos mediante explicaciones detalladas y recursos interactivos. Para lograrlo, se identificarán las principales dificultades de los estudiantes, se desarrollará un ChatBot capaz de responder consultas en tiempo real y se evaluará su desempeño a través de pruebas con usuarios. La implementación de esta solución busca fortalecer el aprendizaje autónomo, disminuir barreras en los procesos de enseñanza y apoyar la formación académica de los futuros ingenieros. Además, su incorporación en el ámbito universitario fomenta la transformación digital en la educación superior, impulsando el uso de tecnologías innovadoras en la enseñanza y el aprendizaje.Learning differential equations is fundamental to the training of engineering students, as it allows them to model real-world phenomena. However, many students struggle with their understanding and application due to the limitations of traditional teaching methods and the lack of class time to address their questions. To address this problem, this study proposes the development of an AI-powered educational chatbot designed to assist students at the EAN University Faculty of Engineering with resolving their questions about differential equations outside of class time. The main objective is to build a technological tool that facilitates the understanding of these concepts through detailed explanations and interactive resources. To achieve this, the study will identify the main difficulties students face, develop a chatbot capable of answering queries in real time, and evaluate its performance through user testing. The implementation of this solution aims to strengthen independent learning, reduce barriers in the teaching process, and support the academic training of future engineers. Furthermore, its integration into the university setting fosters digital transformation in higher education, promoting the use of innovative technologies in teaching and learning.Ingeniero de SistemasTrabajo de grad
Analysis of the Determining Factors in the Decision to Consume Sustainable Investment Products: A Data-Driven Approach to Optimizing the Offering at Fiduprevisora S.A.
No full textAnte el creciente interés por las finanzas sostenibles y la necesidad de las entidades financieras de comprender mejor a sus inversionistas, este estudio examina la diversidad de perfiles en la adopción de productos de inversión con criterios Ambientales, Sociales y de Gobernanza (ASG). El objetivo principal fue segmentar a los inversionistas para identificar patrones de comportamiento diferenciados y desarrollar un sistema predictivo que automatice la clasificación de nuevos clientes en dichos segmentos para Fiduprevisora S.A. La investigación aplicó una metodología de ciencia de datos en dos fases. En la primera, se emplearon técnicas de aprendizaje no supervisado con K-Means sobre datos sintéticos obtenidos mediante una encuesta aplicada a clientes de Fiduprevisora S.A., identificando tres clústeres óptimos. En la segunda fase, se implementó aprendizaje supervisado con un modelo Random Forest entrenado para predecir, con alta precisión, la pertenencia de nuevos clientes a cada segmento previamente determinado. Los resultados revelaron tres perfiles de inversionistas: “Jóvenes con recursos y convicción sostenible”, “Adultos informados con dudas y restricciones” y “Jóvenes precarios que requieren guía”. El modelo predictivo alcanzó una exactitud del 93% en validación cruzada, demostrando solidez, generalización y utilidad práctica. En conclusión, la segmentación basada en datos se consolida como herramienta clave para superar los enfoques de marketing genéricos. El modelo desarrollado constituye un activo estratégico que impulsa la personalización de estrategias comerciales, mejora la captación y fidelización, y fortalece el posicionamiento competitivo en el mercado de inversiones sostenibles. Asimismo, ofrece insumos accionables para diseño de campañas, educación financiera y gestión del relacionamiento.Given the growing interest in sustainable finance and the need for financial institutions to better understand their investors, this study addresses the heterogeneity of profiles in the adoption of investment products with Environmental, Social, and Governance (ESG) criteria. The main objective of this research was to segment investors in order to identify distinct behavioral profiles, and to develop a predictive system that automates the classification of new clients into these segments for Fiduprevisora S.A. To achieve this, a two-phase data science methodology was implemented. In the first phase, unsupervised learning techniques were applied, using the K-Means algorithm to group investors based on synthetic data obtained through a survey designed for Fiduprevisora S.A. clients, which led to the identification of three optimal clusters. In the second phase, supervised learning was employed, training a Random Forest classifier to predict client membership in one of the previously identified segments.
The results revealed the existence of three differentiated investor profiles: “Young investors with resources and sustainable conviction,” “Informed adults with doubts and restrictions,” and “Precarious young investors requiring guidance.” Furthermore, the predictive model developed demonstrated high effectiveness, achieving 93% accuracy in cross-validation. In conclusion, data-driven segmentation emerges as an effective tool to overcome generic marketing approaches, while the machine learning model developed constitutes a tangible asset that facilitates the implementation of large-scale personalization strategies, strengthening both client acquisition and retention in the sustainable investment market.Pág.
Resumen 6
Abstract 10
Objetivos 16
Objetivo general 16
Objetivos específicos 16
Justificación 17
Marco Institucional 20
Misión y Visión: 20
Composición Accionaria 20
Estructura Organizacional 21
Posición en el Mercado 22
Reseña Histórica: 23
Plan Estratégico: 24
Productos y Servicios: 25
Negocios Fiduciarios 25
Fondos de Inversión Colectiva (FIC) 25
Marco Contextual y Conceptual 26
Marco conceptual 26
Antecedentes: finanzas sostenibles, ASG y mercado 26
Marco normativo y de divulgación (global y Colombia) 27
Fiducia, FIC y productos sostenibles 28
Teorías y modelos que explican la decisión de consumo (inversiones sostenibles) 29
Segmentación basada en datos: clustering y validación 30
Estado del arte aplicado (inversión sostenible y mercado local) 31
Operacionalización de variables (guía) 33
Marco contextual 33
Panorama global de finanzas sostenibles y regulación 33
Arquitectura de políticas y estándares: referentes para Colombia 35
Contexto colombiano: taxonomía, guías y hoja de ruta 37
Mercado sostenible en Colombia: emisiones temáticas y nuevas fronteras 39
Sector fiduciario en Colombia: estructura, magnitud y regulación 40
Fiduprevisora S. A. en su entorno sectorial 42
Implicaciones para el estudio (elección de perspectiva) 43
Diseño Metodológico de la Consultoría 45
Plan de la consultoría 45
Alcance y límites del proyecto 45
Matriz RACI 46
Criterios de éxito acordados con la organización 47
Diagnóstico inicial 48
Recolección y análisis de datos 50
Población objetivo 51
Muestra y generación de datos sintéticos 51
Construcción del dashboard 51
Modelado predictivo 53
Procesamiento estadístico de datos 55
Preparación y limpieza de datos 55
Codificación y estandarización 55
División de datos 55
Entrenamiento del modelo Random Forest 55
Segmentación de perfiles (Clustering) 56
Modelado predictivo: 60
Metodología de Cifrado: Fernet 63
Resultados del Clustering con Datos Cifrados 64
Validación del Modelo Predictivo con datos cifrados 66
Rendimiento sobre el conjunto de prueba con datos cifrados 67
Validación cruzada (5-folds) con datos cifrados 68
Diagnóstico Organizacional 70
Análisis de los resultados 70
Situación actual 70
Segmentación con KMeans 70
Modelado predictivo con Random Forest sobre datos cifrados 72
Fortalezas 72
Oportunidades de mejora 73
Resultados de la Solución 75
Resultados analíticos 75
Modelo predictivo (Random Forest Classifier): 76
Resultados estratégicos 76
Dashboard interactivo en Power BI: 76
Guía estratégica de segmentación: 76
Validación de datos cifrados: 77
Conclusiones y Recomendaciones 78
Conclusiones 78
Recomendaciones 79
Referencias 81
Anexo A. Formato de Encuesta 90
Anexo B. Guía Técnica Dashboard interactivo en power bi - Análisis de Interés y Percepciones sobre Inversiones Sostenibles (Power BI) 96
Herramienta 97
Anexo C. Guía Técnica de Implementación del Modelo Predictivo 101Magíster en Ciencias de DatosMaestríaEMPRENDIMIENTO Y GERENCIA::GRUPO DE GERENCIA EN LAS GRANDES, MEDIANA Y PEQUEÑAS EMPRESAS G3PYMES OMAR ALONSO PATIÑO CASTRO Categoría A1 COL0016327::Modernización de organizacione
SmartPrice analytics: design of a platform for monitoring and analyzing appliance prices
No full textEste trabajo diseña e implementa SmartPrice Analytics, una plataforma de monitoreo y análisis de precios para Vitovidrios S.A.S., pyme colombiana dedicada a la comercialización de electrodomésticos. La investigación aborda las dificultades de la empresa para fijar precios competitivos en un entorno de alta volatilidad, fuerte presión de grandes superficies y limitada información en tiempo real. Mediante un enfoque aplicado, descriptivo y mixto, se integran técnicas de web scraping, ingeniería de características y modelos de machine learning supervisado. La plataforma combina datos transaccionales internos con precios de competidores (Éxito, Alkosto, Falabella) capturados automáticamente, construyendo variables temporales, estacionales y de posicionamiento competitivo. El sistema se basa en tres modelos complementarios: un regresor XGBoost para predicción de precio óptimo (MAE: 182.000 COP), un clasificador Random Forest para decisión de descuentos (precisión: 92%, recall: 98%) y un regresor Random Forest para magnitud del descuento (MAE: 2,59%). Los resultados evidencian errores inferiores al 10% en televisores, lavadoras y celulares, demostrando que la plataforma mejora la precisión en pricing, reduce riesgos financieros y fortalece la competitividad de la empresa.This work designs and implements SmartPrice Analytics, a price monitoring and analysis platform for Vitovidrios S.A.S., a Colombian SME dedicated to the sale of household appliances. The research addresses the company's difficulties in setting competitive prices in an environment of high volatility, strong competition from large retailers, and limited real-time information. Using an applied, descriptive, and mixed-methods approach, web scraping techniques, feature engineering, and supervised machine learning models are integrated. The platform combines internal transactional data with automatically captured competitor prices (Éxito, Alkosto, Falabella), constructing temporal, seasonal, and competitive positioning variables. The system is based on three complementary models: an XGBoost regressor for optimal price prediction (MAE: COP 182,000), a Random Forest classifier for discount decisions (accuracy: 92%, recall: 98%), and a Random Forest regressor for discount magnitude (MAE: 2.59%). The results show errors of less than 10% in televisions, washing machines and cell phones, demonstrating that the platform improves pricing accuracy, reduces financial risks and strengthens the company's competitiveness.Magíster en Ciencias de DatosMaestríaCIENCIA, TECNOLOGÍA E INNOVACIÓN::CIENCIAS BASICAS MIGUEL ANGEL GONZALEZ CURBELO Categoría A COL0036553::Matemáticas aplicada