La presente propuesta plantea la optimización del proceso de gestión y priorización de paquetes en un almacén operativo mediante técnicas de Inteligencia Artificial. El enfoque se basa en el uso de datos históricos de la operación —como volumen de paquetes, horarios de llegada, tipo de servicio, compromisos de entrega y rutas— para predecir la carga operativa y facilitar la toma de decisiones en tiempo real. El modelo de IA propuesto permitiría identificar automáticamente qué paquetes deben moverse primero según su urgencia o impacto en el servicio, reduciendo retrasos y mejorando el flujo interno del almacén. A nivel académico, el trabajo se centra en tres ejes: (1) análisis del proceso actual de gestión de paquetes, (2) diseño de un modelo de machine learning capaz de clasificar y priorizar envíos, y (3) descripción de cómo dicho modelo podría integrarse en la operación logística sin necesidad de implementar el sistema completo. Con esta propuesta se busca demostrar la viabilidad de aplicar técnicas de IA en la optimización de procesos logísticos, resaltando beneficios como mayor eficiencia, reducción de errores y mejor cumplimiento de compromisos de entrega.
| Código institucional | PROD-2026-4510 |
| Idioma | ES |
| Grupo(s) | Gestión, Ingenierí@ y Desarrollo Organizacional (COL0213531) |
| Línea de investigación | Analítica de Datos e Inteligencia Artificial en Sistemas de Software |
| Programa | Especialización en Ciberseguridad |
| Área OCDE | Ciencias Sociales |
| URI Minerva | https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4432 |
Victor Alejandro de Jesus Martinez Coradin, Stephanie María Alamilla Santizo, Pedro Fabricio Echeverria Briones (2026). Propuesta de optimización del proceso de gestión y priorización de paquetes en almacén operativo mediante técnicas de inteligencia artificial. https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4432
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