El sector de la construcción se enfrenta a una alta incertidumbre operativa que impacta directamente la rentabilidad de los proyectos. El presente trabajo aborda la problemática de GRUPO TORREZA INGENIERIA SAS, cuyo margen de utilidad bruta experimentó una caída drástica del 47% en 2024 al 31% en 2025 debido a fluctuaciones no previstas en los costos de insumos y el uso de herramientas de control estáticas. Para solucionar esto, se propone el desarrollo e implementación de un modelo de aprendizaje automático (Machine Learning) capaz de predecir desviaciones presupuestales de forma proactiva. Mediante un enfoque metodológico mixto y de investigación-acción, el proyecto estructura una solución tecnológica que permitirá a la organización anticipar sobrecostos, optimizar la toma de decisiones y salvaguardar la viabilidad financiera de sus obras civiles antes de que los riesgos externos se materialicen.
| Código institucional | PROD-2026-4579 |
| Idioma | ES |
| Grupo(s) | Gestión, Ingenierí@ y Desarrollo Organizacional (COL0213531) |
| Línea de investigación | Analítica de Datos e Inteligencia Artificial en Sistemas de Software |
| Programa | Ingeniería Industrial |
| Área OCDE | Ciencias Sociales |
| URI Minerva | https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4501 |
Olga Lucia Torres Camargo, Julián Camilo Ortega Gómez (2026). Optimización de la gestión de riesgos y control de costos en proyectos de infraestructura mediante modelos de aprendizaje automático (machine learning). https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4501
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