https://repository.unad.edu.co/handle/10596/331 2026-04-29T06:57:48Z 2026-04-29T06:57:48Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80319 2026-04-23T15:50:40Z 2025-11-03T00:00:00Z

Title: Salario emocional como estrategia de gestión del talento humano: su impacto en el bienestar, productividad y retención en el marco del ods 8 Abstract: El Salario Emocional, entendido como los beneficios no monetarios que contribuyen al bienestar psicológico y emocional de los colaboradores, se consolida como una estrategia clave para la Gestión del Talento Humano. Este estudio tiene como objetivo general examinar el impacto que tiene el salario emocional sobre el bienestar laboral, la productividad y la retención del talento en el marco del ODS 8. Objetivos específicos: a) establecer su relación con el bienestar laboral; b) determinar su influencia en la productividad; y, c) analizar sus efectos en la retención del talento. Metodología: se empleó una revisión sistemática de la literatura publicada entre 2015 y 2025, bajo un enfoque interpretativo-constructivista, analizando 29 documentos mediante el protocolo PRISMA-P y el análisis temático de Braun y Clarke. Resultados: La evidencia revela correlaciones significativas entre el salario emocional y el bienestar, pues reduce el estrés laboral y aumenta la felicidad organizacional. Respecto a productividad, el salario emocional genera mayor rendimiento y mejora continua. En retención, disminuye la rotación e impulsa la intención de permanencia de los trabajadores. Conclusión: El salario emocional constituye un sistema multidimensional con impacto simultáneo y demostrable en bienestar, productividad y retención, consolidándose como estrategia esencial para organizaciones que buscan promover entornos laborales dignos y sostenibles, alineados con el ODS 8. No obstante, persisten limitaciones metodológicas, lo que sugiere áreas prioritarias para futuras investigaciones. Description: El trabajo incluye una figura referente al flujograma de las fases de la revisión sistemática, una tabla de la síntesis del impacto del salario emocional en la productividad laboral y un diagrama de relaciones funcionales del salario emocional con la retención del talento, todos integrados en el cuerpo del documento; no se anexan archivos adicionales independientes.

2025-11-03T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80295 2026-04-22T16:36:37Z 2026-04-20T00:00:00Z

Title: Predicción del precio en bolsa de la energía eléctrica en Colombia mediante modelos estadísticos y redes neuronales Abstract: El precio en bolsa de la energía eléctrica en Colombia presenta alta volatilidad como consecuencia de la alta participación de generación hidroeléctrica en la matriz energética y la sensibilidad del sistema a variables climáticas y de demanda (Weron, 2014; XM S.A. E.S.P ,2023). Esta incertidumbre dificulta la planeación operativa, financiera y comercial de los agentes del mercado eléctrico. En respuesta a esta problemática, el presente trabajo tiene como propósito desarrollar y comparar modelos de predicción del precio en bolsa, utilizando enfoques estadísticos tradicionales como ARIMA ((Autoregressive Integrated Moving Average) y redes neuronales de tipo LSTM (Long Short-Term Memory), con el fin de determinar el modelo más preciso y robusto en el contexto colombiano. Para ello, se recopilarán y analizarán datos históricos de precios, demanda, generación, reservas y variables hidrológicas provenientes del operador del sistema (XM S.A. E.S.P.), aplicando técnicas de análisis exploratorio, limpieza y transformación de datos. Posteriormente, se entrenarán y evaluarán los modelos utilizando métricas como el Error Absoluto Medio (MAE), la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) y el Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE), siguiendo lineamientos metodológicos ampliamente aceptados en la literatura (Hyndman & Athanasopoulos, 2018; Weron, 2014). Se espera que este proyecto aporte tanto desde el punto de vista técnico como práctico, proporcionando un marco comparativo para la aplicación de modelos predictivos en mercados eléctricos. La propuesta se enmarca en la analítica energética y busca fortalecer las capacidades de planificación bajo escenarios de incertidumbre, en línea con las tendencias actuales de uso de inteligencia artificial en sistemas eléctricos.

2026-04-20T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80292 2026-04-22T16:01:56Z 2026-02-18T00:00:00Z

Title: Predicción de zonas de riesgo en rutas de transporte de mercancías a nivel nacional mediante el análisis de incidentes de robo a vehículos Abstract: El hurto de vehículos en Colombia representa una amenaza crítica para la seguridad ciudadana y la eficiencia logística, generando pérdidas económicas significativas. A pesar de la disponibilidad de datos históricos, la adopción de herramientas avanzadas para la anticipación del delito sigue siendo limitada en los sectores afectados. Este proyecto desarrolla un modelo predictivo basado en machine learning para identificar patrones y zonas de riesgo, utilizando el conjunto de datos abiertos de la Policía Nacional de Colombia. La investigación se fundamentó en la metodología estándar CRISP-DM, abarcando desde la comprensión del negocio hasta el diseño del despliegue. Mediante técnicas de ingeniería de características, se transformaron variables geográficas y temporales para entrenar y validar diversos algoritmos de aprendizaje supervisado. Los resultados obtenidos alcanzaron una exactitud (accuracy) del 86.30 % y un Área Bajo la Curva (AUC) superior a 0.90, lo que valida la capacidad del sistema para clasificar eficazmente los niveles de riesgo. Finalmente, se propone una estrategia de implementación que permite a las organizaciones de transporte y autoridades utilizar estas predicciones como soporte para la optimización de recursos y la toma de decisiones operativas.

2026-02-18T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80230 2026-04-20T17:11:32Z 2026-03-16T00:00:00Z

Title: Impacto de la tecnología de registro distribuido en la mitigación del riesgo y mejora de la eficiencia operacional del sistema financiero colombiano Abstract: El presente trabajo investigativo tiene como objetivo principal analizar el efecto que causaría al sistema financiero colombiano la adopción de la Tecnología de Registro Distribuido (DLT). Esto con el fin de contrarrestar y mitigar los riesgos asociados a la liquidez, y mejorar en gran medida la eficiencia operativa en este entorno económico. La investigación se lleva a cabo a través de una revisión sistemática de la literatura, la cual estará fundamentada en artículos y revistas de fuentes académicas indexadas, y complementada con el análisis de la evidencia institucional primaria emitida por la Superintendencia Financiera de Colombia. A través de esta investigación se examinarán los riesgos presentes actualmente en el sistema financiero nacional, los cuales surgen a causa de los elevados costos provenientes de la intermediación y de la duración excesiva presentada en las negociaciones. Desde el punto de vista teórico, se estará argumentando como la DLT, gracias a su naturaleza descentralizada y al uso de los contratos inteligentes, facilita la liquidación de operaciones en tiempo real, a un costo más reducido y en plazos más competitivos, lo cual mejoraría la operatividad y reduciría el riesgo de contraparte. Finalmente, se concluye que la DLT es una herramienta de RegTech de gran potencial para la supervisión regulatoria, la cual contribuirá a la creación de una infraestructura técnica que permita al sistema financiero tradicional avanzar en su proceso de modernización. Sin embargo, su plena adopción y puesta en marcha estará sujeta a la superación de desafíos legal y operativos, los cuales constituyen factores determinantes para garantizar la protección de datos y la estabilidad de sistema financiero colombiano.

2026-03-16T00:00:00Z