Prototipo de prospectación comercial con inteligencia artificial para fortalecer la competitividad de las PYMES en Colombia

Abstract

El proyecto presenta el desarrollo de un prototipo de automatización inteligente para la prospectación de leads empresariales, orientado a optimizar la captación de clientes y fortalecer la competitividad de las pequeñas y medianas empresas (PYMES) en Colombia. La solución integra técnicas de web Scraping en Python y modelos de inteligencia artificial para la nutrición y calificación de prospectos, dentro de una arquitectura modular que garantiza escalabilidad e interoperabilidad con sistemas comerciales existentes. El prototipo automatiza la extracción, normalización y análisis de datos mediante técnicas de similitud semántica y algoritmos de clasificación de leads, permitiendo identificar prospectos calificados (MQL y SQL) y gestionarlos a través de interacciones personalizadas en canales de mensajería. La metodología aplicada combina el modelado de procesos de negocio (BPM) para el análisis funcional, el enfoque CRISP-ML(Q) para la preparación y evaluación de datos, y la metodología ágil Scrum para el desarrollo iterativo del sistema. Los resultados demuestran mejoras significativas frente a los procesos manuales en términos de precisión, eficiencia y experiencia de usuario, validando la pertinencia del uso de inteligencia artificial en la gestión comercial. En síntesis, el proyecto evidencia la viabilidad de una solución accesible, adaptable y de bajo costo, que contribuye a la transformación digital y la competitividad sostenible de las PYMES en contextos empresariales emergentes.