Bases teóricas y metodológicas para el desarrollo de un modelo predictivo que identifica la creación y éxito de nuevas pymes

Abstract

El presente trabajo aborda la problemática de la alta tasa de fracaso de Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES) y propone un conjunto de lineamientos teóricos y metodológicos para el desarrollo de un modelo predictivo de Machine Learning (ML) que determine la probabilidad de creación y éxito inicial de nuevas empresas. Lo anterior, se lleva a cabo mediante la metodología de Revisión Sistemática de la Literatura (RSL), y se clasifican las variables geográficas y de consumo poblacional, estableciendo su jerarquía de significancia para la estructura de la futura base de datos. Adicionalmente, se sintetizan los modelos de Machine Learning más empleados en estudios sobre creación y éxito de PYMES en Colombia. Como resultado, se diseña un marco detallado de lineamientos en 6 fases que garantiza la consecución futura del modelo predictivo, el cual está orientando a emprendedores, inversionistas y demás interesados que les permita identificar oportunidades de mercado y el diseño de estrategias basadas en evidencia geoespacial y de consumo.