Crean estudiantes Tec estrategia para farmaceútica

Para mejorar con ayuda de la inteligencia artificial (IA) la cadena de suministro y distribución de productos de la farmaceútica PISA, estudiantes de la carrera de Inteligencia de Negocios (LIT) del Tec Guadalajara presentaron sus propuestas ante directivos de la empresa.

Participaron 32 estudiantes, que son parte además de la Concentración de Inteligencia Artificial con Impacto Empresarial de dicha carrera.

Fernando Arias, profesor de Inteligencia de Negocios del campus y coordinador del reto, explicó que la meta fue construir un sistema de recomendación para que la empresa explore posibilidades de negocio dentro de su portafolio de activos.

Esto, por medio de la aplicación de algoritmos de IA y de machine learning, que le permitan a la farmaceútica recomendar algunos productos a sus clientes y potenciar sus posibilidades de negocio.

"La meta es explorar si además de los artículos que comercializan pueden incorporar dentro del portafolio con cada cliente productos adicionales o nuevos, según las necesidades del mercado", abundó el profesor.

Entender la información para diagnosticar

Arias detalló que el término machine learning se refiere a un conjunto de algoritmos. En el caso particular de esta concentración, enfocados a la administración, manejo o proyección de información a partir de grandes volúmenes de información.

"La farmacéutica nos entregó unos 5 millones de datos, aproximadamente, y el objetivo fue utilizar algoritmos estadísticos y de programación para entender la base de datos", afirmó.

Precisó que esto resulta en "extraer información relevante para el negocio y hacer recomendaciones o predicciones para implementar políticas efectivas para el negocio".

Sobre este tipo de vinculación, el académico recalcó que "es muy importante porque acerca a los estudiantes con las empresas; les permite una transferencia de conocimiento real sobre lo que se está haciendo en el mercado".

Añadió que gracias al desarrollo tecnológico de PISA "los estudiantes pueden entender las necesidades de este tipo de organizaciones, desarrollar las herramientas, aprenderlas, perfeccionarlas, para cuando apliquen a un trabajo o se desempeñen en una organización relacionada con inteligencia de negocios", añadió.

Algoritmos eficientes y desarrollo de software

Aplicaron sus algoritmos y análisis estadístico en 2 tipos de entregables y 2 tipos de innovación:

-Aplicación de algoritmos eficientes.- Para administrar un gran volumen de información, un protocolo efectivo para el uso de extensos volúmenes de datos y

-Desarrollo de software.- Para facilitar a la empresa la utilización de los resultados para hacer estrategias de negociación efectivas.

Nghia Nguyen, directivo de PISA, comentó que "los productos entregables superaron totalmente las expectativas; estamos impresionados por la calidad de todos los trabajos".

"Es el mejor mecanismo que tenemos para poder hacer una transferencia de conocimiento".- Fernando Arias.

Para Regina Ruiz, alumna participante, el aprendizaje obtenido fue "cómo aplicar la tecnología a las necesidades de las organizaciones. Es una buena preparación para la vida profesional".

Por su parte, el alumno José Andrés Ocampo, expresó que "la actividad fue clave para obtener conocimiento más alla del aula, con un caso real de la industria. Las herramientas de machine learning y la IA son el insumo básico para tener éxito".

"La cercanía entre la universidad y la empresa es el mejor mecanismo que tenemos para poder hacer una transferencia de conocimiento directo entre lo que necesita el sector productivo y lo que se provee desde la academia", aseguró el académico.

El reto, finalizó Arias, fue una combinación de 2 herramientas, técnicas y de negocio, para que quienes participaron tengan una mayor capacidad de generación de ideas, de propuestas de estrategias de negocio, y finalmente, mejores posibilidades en el mercado laboral.

Las propuestas presentadas serán analizadas para su aplicación por parte de PISA, ya que la organización está interesa en incorporar algunos de los resultados dentro del quehacer diario de la empresa.