Sistema multiagente basado en inteligencia artificial para el monitoreo, gestión y predicción operativa de cajeros automáticos (ATM)

Resumen

Este trabajo de investigación aplicada aborda el problema de la baja disponibilidad operativa de los cajeros automáticos en el Banco NovaTech, situación que ha generado incidentes recurrentes relacionados con fallas técnicas y falta de efectivo, impactando negativamente la experiencia del cliente y el indicador de satisfacción Net Promoter Score (NPS). A partir de un enfoque metodológico basado en investigación–acción, se realizó un diagnóstico del proceso de gestión y mantenimiento de la red de cajeros automáticos, identifi cando como causa principal un modelo de gestión reactivo que limita la capacidad de anticipar incidentes operativos. El análisis permitió evidenciar la necesidad de incorporar herramientas tecnológicas que permitan mejorar el monitoreo y la toma de decisiones dentro del proceso operativo. Como respuesta a esta problemática, se propone el diseño de un sistema multi-agente basado en inteligencia artifi cial orientado al monitoreo, análisis y predicción del estado operativo de los cajeros automáticos. La solución plantea la implementación de agentes inteligentes especializados en monitoreo, análisis de datos, predicción de fallas y generación de alertas operativas, integrando información proveniente de registros de transacciones, niveles de efectivo y reportes de incidentes. El sistema propuesto busca transformar el modelo de gestión actual hacia un enfoque predictivo y proactivo, permitiendo anticipar fallas técnicas y necesidades de reposición de efectivo, reducir tiempos de inactividad y optimizar la operación de la red de ATMs. Como resultado esperado, la implementación de esta solución contribuiría a mejorar la disponibilidad del servicio, fortalecer la efi ciencia operativa del banco y aumentar los niveles de satisfacción y fi delización de los clientes.

Palabras clave