Propuesta de un sistema predictivo basado en inteligencia artificial para la estimación de demanda y optimización de ventas en un restaurante familiar

Resumen

El objetivo de esta investigación consiste en diseñar e implementar en el restaurante Manjar Coyoacán un sistema predictivo basado en inteligencia artificial que permita optimizar la gestión y lograr el incremento de ventas, así como mejorar la planificación operativa en un restaurante familiar mediante el análisis de datos históricos de consumo. Para alcanzar este propósito, se utilizó una metodología de investigación-acción, la cual permitió una intervención directa y cíclica sobre el proceso de ventas del establecimiento. El desarrollo metodológico integró la recolección y curación de registros históricos de tres años, seguida del entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático para la generación de pronósticos de demanda. Los resultados obtenidos evidencian que la implementación del modelo predictivo facilita la anticipación de flujos de clientes y estacionalidades, permitiendo una reducción proyectada del desperdicio de insumos y una toma de decisiones administrativa fundamentada en evidencia de datos. Se fortalece así la capacidad operativa del negocio frente a las variaciones del mercado local en Coyoacán. Se concluye que la adopción de analítica predictiva y herramientas de inteligencia de negocios es una estrategia viable y necesaria para la sostenibilidad de las pequeñas empresas familiares, transformando procesos tradicionales en sistemas eficientes, competitivos y alineados con las tendencias tecnológicas actuales.

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