Automatización de información en empresas de bienes y servicios

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo principal desarrollar un modelo de predicción de cuotas utilizando un modelo de inteligencia artificial (regresión lineal), aplicado a la empresa Medivelius, especializada en la venta de productos dermatológicos para el cuidado de la piel. Este modelo permite estimar con precisión las metas de ventas individuales de los representantes comerciales, basándose en seis variables clave: CREC OBT, PROMEDIO, PESO, MTD-1, TGT FC y TGT PESO. La metodología incluyó un análisis de los datos históricos proporcionados por la empresa, asegurando una limpieza adecuada para evitar sesgos y garantizar la calidad de la información. Posteriormente, se construyó y validó un modelo de regresión lineal que obtuvo métricas satisfactorias como el coeficiente de determinación (R2), el error cuadrático medio (MSE) y el error absoluto medio (MAE), indicadores que reflejan su precisión y robustez. Los resultados del modelo permitieron a Medivelius tomar decisiones informadas en la asignación de cuotas, optimizando la planificación comercial y contribuyendo a una mayor motivación del equipo de ventas. Además, el modelo es escalable y adaptable a futuras necesidades de la empresa, lo que fortalece su valor estratégico. Finalmente, este proyecto demuestra cómo el análisis de datos y la aplicación de herramientas estadísticas pueden mejorar la eficiencia operativa y apoyar el logro de objetivos empresariales en sectores altamente competitivos como el dermatológico.