Reconocen su proyecto para mejorar auditorías internas

Estudiantes de Ingeniería en Gestión Empresarial de la Universidad de Monterrey desarrollan modelo predictivo que soluciona problemática de cliente; un artículo académico derivado de este trabajo obtuvo reconocimiento en la 8th North American Conference on Industrial Engineering and Operations Management

Por generar una mejora al sistema de planeación de auditorías en una empresa de tecnologías informáticas, tres estudiantes de Ingeniería en Gestión Empresarial de la Universidad de Monterrey obtuvieron el tercer puesto del Premio Best Undergraduate Paper, otorgado en la 8th North American Conference on Industrial Engineering and Operations Management, celebrada en Houston del 12 al 15 de junio.

Los alumnos, quienes iniciarán su noveno semestre en el periodo Otoño 2023, tomaron como base del reconocido paper o artículo científico su proyecto de prácticas profesionales. El docente José Daniel Morcillo Bastidas estuvo en el proceso de dirección y acompañamiento tanto del proyecto como de la elaboración del escrito. Destacó la importancia de que los estudiantes tengan la experiencia de exponer sus ideas en encuentros internacionales de tal calibre.

Rafael Ruiz Miller, uno de los integrantes del equipo, explicó el problema que encontraron: la empresa/cliente presentaba una deficiente planeación en las horas de esfuerzo requeridas para ejecutar auditorías internas. 

Entonces, dijo, el objetivo era desarrollar un modelo predictivo que fuese capaz de estimar las horas de trabajo necesarias para hacer determinado número de auditorías internas en un sprint (periodo de dos semanas de trabajo). Así, reducirían el margen de error que existe entre las horas planeadas del esfuerzo y las realmente invertidas.

La tarea no era sencilla, agregó su compañero Patricio Zamora Navarro. Probaron varias opciones hasta que dieron en el clavo: "los primeros modelos nos daban entre un 30 y un 35% de precisión con un margen de error del 25%", señaló.

"Sabíamos que no era bueno, acordamos buscar más opciones y optamos por intentar una técnica de agrupación, donde se comprimieron los registros por sprints y eso hizo toda la diferencia".

El resultado final tuvo una precisión del 96% con un margen de error del 8% aproximadamente.

Además, cumpliendo con los objetivos particulares de su proyecto, desarrollaron una herramienta digital programada en donde los auditores pueden realizar predicciones con el modelo implementado, así como acceder a un gráfico interactivo sobre la información histórica de los registros agrupados.

El siguiente reto era redactar el paper en inglés y presentarlo ante la comunidad académica, lo cual es una experiencia satisfactoria, pero que genera mucho nerviosismo, continuó Roberto Serna Zuazua. "¡Éramos los únicos de 22 años en una cena llena de eminencias de ingeniería e inteligencia artificial! Al principio no nos la creíamos, pero quedamos muy felices", contó.