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

Andrés Sebastián González Tostado; Stjepan Ivan Vrsalovic Radovich; Deidy Gutiérrez Niño

FRH Trabajos de grado de maestría · Trabajos de grado 2026 Ficha y resumen

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

Autores

Andrés Sebastián González Tostado Máster en Inteligencia Artificial Aplicada Instituto Europeo de Posgrado
Stjepan Ivan Vrsalovic Radovich Máster en Inteligencia Artificial Aplicada Instituto Europeo de Posgrado

Director/a · Tutor/a

Deidy Gutiérrez Niño CUA correspondencia ORCID

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.

Palabras clave

Inteligencia artificial Analítica predictiva Pronóstico de demanda Machine learning Inteligencia de negocios

Metadatos

Código institucional: PROD-2026-4441
Idioma: Español
Grupo(s): Sinergia digit@l (COL0151911)
Línea de investigación: Analítica de Datos e Inteligencia Artificial en Sistemas de Software
Programa: Mercadeo Digital
Área OCDE: Ciencias Sociales
URI Minerva: https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4363

Ficha y resumen El texto completo se publica cuando el autor firma la autorización.

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Andrés Sebastián González Tostado, Stjepan Ivan Vrsalovic Radovich, Deidy Gutiérrez Niño (2026). Propuesta de un sistema predictivo basado en inteligencia artificial para la estimación de demanda y optimización de ventas en un restaurante familiar. https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4363

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TI  - Propuesta de un sistema predictivo basado en inteligencia artificial para la estimación de demanda y optimización de ventas en un restaurante familiar
AU  - Andrés Sebastián González Tostado
AU  - Stjepan Ivan Vrsalovic Radovich
AU  - Deidy Gutiérrez Niño
PY  - 2026
PB  - Corporación Universitaria de Asturias
KW  - Inteligencia artificial
KW  - Analítica predictiva
KW  - Pronóstico de demanda
KW  - Machine learning
KW  - Inteligencia de negocios
LA  - es
UR  - https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4363
ER  -

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Producto avalado institucionalmente por la Vicerrectoría de Investigaciones de Red Summa Education.