https://repository.unad.edu.co/handle/10596/3698 Fri, 10 Jul 2026 12:57:18 GMT 2026-07-10T12:57:18Z http://repository.unad.edu.co:80/bitstream/id/a20f243e-2ed8-4154-8f47-96d9de23c6b4/ https://repository.unad.edu.co/handle/10596/3698 https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82938 Análisis de un Modelo Predictivo con técnicas de Machine Learning, acerca de la inflación pospandemia en Colombia durante 2020–2024 Este documento presenta el desarrollo del Proyecto de Grado orientado al análisis de un Modelo Predictivo para estimar la trayectoria del Índice de Precios al Consumidor (IPC) en Colombia durante el periodo 2020–2024. La investigación se fundamenta en series oficiales del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) y del Banco de la República, con datos mensuales comprendidos entre 2007 y 2024. En la versión final del estudio, la variable objetivo se define como IPC puro, entendido como el índice en nivel observado mensualmente. Por tanto, no se utilizan transformaciones interanuales, variaciones porcentuales ni tasas de inflación derivadas como variable dependiente de los modelos. Se implementaron y compararon nueve modelos predictivos en Python: Regresión Lineal Simple, ARIMA Univariado, Ridge Univariado, Ridge Multivariado, Regresión Lineal Múltiple, Gradient Boosting Regressor, ExtraTreesRegressor, Suavización Exponencial de Holt y Naive Forecast o Caminata Aleatoria. Los modelos fueron evaluados mediante las métricas R², RMSE y MAE sobre un esquema de validación temporal con entrenamiento entre 2007 y 2019 y prueba entre 2020 y 2024. Los resultados muestran que el Naive Forecast, obtuvo el mejor desempeño global fuera de muestra, con R²_test = 0.9963, RMSE_test = 0.8926 y MAE_test = 0.7247, evidenciando una elevada persistencia temporal del IPC. Entre los modelos de Machine Learning, el Ridge Univariado presentó el mejor desempeño, alcanzando R²_test = 0.9611, RMSE_test = 2.8800 y MAE_test = 2.2752. El Ridge Multivariado también obtuvo resultados destacados, mientras que los modelos basados en árboles, la Regresión Lineal Simple, ARIMA y la Suavización Exponencial de Holt mostraron una menor capacidad de generalización frente a los cambios observados durante el periodo postpandemia. El estudio concluye que la persistencia temporal constituye el principal factor predictivo del IPC puro y que las variables macroeconómicas complementan la interpretación económica del fenómeno inflacionario. En consecuencia, el Naive Forecast se consolida como el benchmark predictivo más preciso, mientras que el Ridge Univariado se identifica como el mejor modelo de Machine Learning desarrollado en la investigación. Lista de Apéndices: Apéndice A Base de Datos en Excel 1 - Apéndice B Notebook con Código en Python 2 Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 GMT https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82938 2026-07-09T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82922 Plan de ecoturismo sostenible basado en metodología de gestión de proyectos para la finca El Púlpito en el Páramo el Almorzadero El Almorzadero, un ecosistema de alta montaña con gran importancia ambiental. se apoya en cuatro razones principales. Primero, la importancia ambiental del páramo, que exige conservación. Segundo, la oportunidad económica para la comunidad mediante guianza, alimentación, transporte y servicios complementarios. Tercero, la necesidad social de vincular a la comunidad para que no sea solo espectadora, sino protagonista del proyecto. Y cuarto, el valor metodológico de aplicar PMBOK, porque permite pasar de una idea turística a un proyecto con fases, responsables, riesgos e indicadores de seguimiento. Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82922 2026-06-25T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82860 Mapa de ruta para la transformación digital municipal mediante la implementación de Inteligencia Artificial: Caso de estudio de la Alcaldía de El Dorado, Meta La transformación digital en la administración pública es indispensable para alcanzar mayor eficiencia, transparencia y calidad en los municipios de Colombia, especialmente en aquellos con recursos limitados. Este trabajo presenta el desarrollo y validación de un mapa de ruta para la integración de inteligencia artificial (IA) en la Alcaldía de El Dorado, Meta, respondiendo a deficiencias en infraestructura tecnológica, baja interoperabilidad y carencias formativas del personal, factores que restringen la capacidad institucional para implementar soluciones innovadoras y responder a las necesidades ciudadanas. El objetivo general consistió en diseñar un mapa de ruta que guíe la transformación digital municipal mediante la adopción responsable de IA, promoviendo eficiencia, transparencia y sostenibilidad en la gestión pública local bajo principios éticos, de sostenibilidad y participación ciudadana. La investigación empleó una metodología aplicada, con un enfoque mixto y fundamentación en la metodología ágil SCRUM, distribuida en cuatro sprints que abarcaron diagnóstico institucional, análisis de brechas, definición de requerimientos y diseño progresivo del mapa de ruta. El estudio evaluó las condiciones tecnológicas y organizativas de las Secretarías de Planeación e Infraestructura Física, Gobierno, y la secretaría de Agricultura y Medio Ambiente, mediante la revisión de equipos y sistemas, entrevistas a funcionarios y talleres colaborativos con actores clave. Entre los principales resultados, se priorizaron estas secretarías para la aplicación de IA en gestión documental, automatización de procesos administrativos y atención ciudadana. Se identificaron brechas críticas en equipamiento, aplicaciones y servidores, así como debilidad en la interoperabilidad y riesgos de obsolescencia. El mapa de ruta desarrollado propone además estrategias de gobernanza de datos, fortalecimiento de capacidades mediante formación y alianzas, y mecanismos para la participación ciudadana en el diseño de soluciones tecnológicas. Se concluye que la adopción ética y responsable de IA es viable y estratégica para la modernización de la administración municipal, siempre que se garantice actualización tecnológica, transparencia y formación constante. El mapa de ruta presentado constituye una herramienta clara y adaptable para robustecer las capacidades institucionales y puede ser replicado en otros municipios con retos similares. Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMT https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82860 2026-07-13T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82851 Diseño y validación de un instrumento cuantitativo para la medición del liderazgo en gerentes de proyectos y su impacto en la gestión La presente monografía se articula con el proyecto de investigación titulado Impacto del liderazgo y sus diferentes estilos en la eficiencia operativa de las organizaciones colombianas, liderado por los doctores Juan Carlos Amézquita y Ronald Rojas Alvarado, pertenecientes al grupo de investigación SIGCIENTY, siendo este último además asesor de la propuesta de trabajo de grado. El liderazgo de los gerentes de proyectos es un factor determinante para el éxito en la gestión, pues incide en la motivación de los equipos, la productividad, el cumplimiento de plazos y la calidad de los entregables. Sin embargo, la medición objetiva de este fenómeno presenta limitaciones, ya que los instrumentos más utilizados, como el Multifactor Leadership Questionnaire (MLQ) o el Leadership Practices Inventory (LPI), aunque validados en diferentes contextos, no siempre permiten diferenciar con precisión los tipos de liderazgo en escenarios propios de la gerencia de proyectos ni vincularlos claramente con el desempeño. En este sentido, la investigación tiene como propósito diseñar y validar un enfoque cuantitativo para medir el liderazgo en gerentes de proyectos, mediante el diagnóstico de los métodos existentes, la construcción de un instrumento adaptado, su pilotaje y la validación de resultados a través de un dashboard basado en Balanced Scorecard (BSC). La metodología se desarrolló en seis fases: diagnóstico, análisis de la relación liderazgo-desempeño, diseño del instrumento, aplicación piloto, validación estadística y sistematización de resultados. En un horizonte de seis meses, se logró generar una herramienta cuantitativa confiable que permitió medir los distintos tipos de liderazgo en gerentes de proyectos y analizar su impacto en el desempeño, contribuyendo tanto al ámbito académico como al práctico. Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 GMT https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82851 2026-06-09T00:00:00Z