Integrantes Equipo 10
Teresa Carrillo
Iris López
Giovanni Salbitano
Francisco Higuera
Pao Herrera
Jovani García
Desarrollo de un Plan Estratégico de Inteligencia Artificial para "Depósito Dental Riolab"
Programa
Objetivo
Descripción
Selección del sector
Minería de Datos
Identificación Soluciones IA/ML Desarrollo de Algoritmo
Desarrollo del Plan Estratégico
1
2
3
4
5
Objetivos Implementación IA
Descripción Soluciones de IA
Resultados del Algoritmo
Estrategias Superar Obstáculos
Plan de Recursos Necesarios
Cronograma Implementación
Plan Estratégico
5.1
5.2
5.3
5.4
5.5
5.6
6
Soluciones de IA:
Mejorar la eficiencia operativa
Toma de decisiones estratégicas
Objetivo
Descripción
1 Selección del Sector y de la Empresa Simulada
Salud: venta y distribución de productos médicos y dentales.
Sector
"Depósito Dental Riolab"
Empresa
Ventas: Productos, Utilidad, Clientes
Período: 3 años
Contexto
Empresa
2 Minería de Datos (Obtención del Dataset)
Set de datos
"Depósito Dental Riolab"
3 Identificación de Soluciones de IA y ML
1 Procesos comerciales
2 Necesidades del cliente
3 Posibles soluciones
4 Desarrollo de un Algoritmo
Modelo de recomendación
MÉTRICAS:
Productos estrella por utilidad
5 Desarrollo del Plan Estratégico
Plan estratégico
Misión:
Establecer soluciones de inteligencia artificial para aumentar las ventas del depósito dental. Adoptar nuevas tecnologías y continuar con las buenas prácticas para la gestión de datos de compra venta.
Visión:
Consolidar la empresa como referente en el rubro de venta de productos dentales y relacionados a través de la implementación de soluciones tecnológicas que aumenten la satisfacción del cliente y las utilidades del depósito dental.
Punto de partida:
El negocio se encuentra en un ámbito altamente competitivo y con un mercado bien definido. Se deben adoptar rápidamente soluciones que mejoren el servicio que brinda el depósito para sobrevivir en un mundo tan competitivo.
5.1. Objetivos claros y medibles para la implementación de IA
PLAN ESTRATÉGICO
ATRIBUTO ➡ OBJETIVO ⬇ | Específico | Medible | Alcanzable | Relevante | Tiempo |
Generar un algoritmo de IA que clasifique los productos estrella | Identificar los productos top de la base de datos para promover un abasto suficiente | El resultado de este objetivo es binario. Se logra si siempre hay abasto de producto. No se logra si hay desabasto | El objetivo es alcanzable considerando que ya se tienen registros completos para la clasificación de los productos | El objetivo es relevante para siempre tener producto disponible para la venta | Tiempo de planeación queda dominado por el siguiente objetivo: 2 años. |
Generar un algoritmo de IA que recomiende productos a los clientes con base en las compras que realiza | El algoritmo debe generar recomendaciones a los clientes nuevos con base en los antecedentes de compras de todos los clientes. | El objetivo se medirá con el aumento en el número de ventas y con la confirmación de compra del producto sugerido. Se busca un aumento del 10% en ventas | Alcanzable porque se cuenta ya con un sistema de registro de ventas y datos para comparar los resultados | El éxito del negocio se basa en la cantidad de venta. Al aumentar la venta aumenta el éxito del negocio. | El tiempo de planeación consta de 2 años, donde el primer año se iniciará con la implementación del algoritmo recolectando datos adicionales y el segundo año se tendrá que implementar el algoritmo generando el incremento medible en las ventas |
5.2. Descripción de las soluciones de IA seleccionadas y cómo se integrarán en los procesos existentes de la empresa.
1. Algoritmo de Clasificación de Productos Estrella
Integración en los Procesos Existentes:
Con la clasificación de productos estrella, se optimizarán las estrategias de abastecimiento y reposición
Implementación de Resultados
A través de métodos de machine learning, el algoritmo evaluará el rendimiento de cada producto en términos de ventas, devoluciones, y comentarios de clientes.
Análisis de Datos y Predicción:
Utilizando el sistema de gestión de inventario actual, se extraerán los datos históricos de ventas y se actualizarán de forma periódica
Recolección de Datos:
1. Algoritmo de Clasificación de Productos Estrella
Algoritmo de Recomendación de Productos
El algoritmo utilizará los datos de compra históricos almacenados en el sistema CRM (Customer Relationship Management) de la empresa.
Análisis de Compra
Basándose en el análisis de datos, el algoritmo generará recomendaciones personalizadas en tiempo real. Estas sugerencias se integrarán en el portal de ventas online y en el sistema de atención al cliente
Generación de Recomendaciones
El algoritmo contará con un sistema de retroalimentación que medirá la efectividad de las recomendaciones basadas en las ventas resultantes.
Evaluación y Optimización Continua:
5.3. Resultados del algoritmo desarrollado
Los algoritmos de clasificación en el Machine Learning son herramientas esenciales para la toma de decisiones informadas y automatizadas basadas en datos históricos y patrones observados, lo que contribuye significativamente al avance y la eficiencia de las organizaciones y los investigadores en la actualidad.
El workflow de KNIME identificó exitosamente los productos estrella.
Resultados del Análisis
Rentabilidad: Productos que generan mayor utilidad.
Volumen de Ventas: Productos con mayor número de ventas.
Criterios de Identificación
Estos productos son clave para la estrategia de ventas y maximización de beneficios.
Impacto
Identificación de Productos Estrella:
5.4. Estrategias para superar posibles obstáculos y desafíos.
Desafío: La implementación de algoritmos de clustering puede ser más compleja de lo anticipado.
Estrategia: Utilizar tutoriales y recursos educativos de KNIME y fomentar el trabajo en equipo para compartir conocimientos y soluciones.
Obstáculo 3: Complejidad en la Implementación del Algoritmo
Desafío: El equipo administrativo podría resistirse a adoptar nuevas tecnologías.
Estrategia: Ofrecer capacitación sobre los beneficios y aplicaciones de las nuevas herramientas para fomentar la aceptación y colaboración.
Obstáculo 4: Resistencia al Cambio en la Empresa
Desafío: La falta de recursos computacionales puede ralentizar el desarrollo y afectar la calidad de los resultados.
Estrategia: Utilizar recursos en la nube y planificar adecuadamente para ajustar los recursos disponibles.
Obstáculo 5: Recursos Computacionales Insuficientes
5.4 Estrategias para superar posibles obstáculos y desafíos
Obstáculo 1: Calidad de Datos
Desafío: Datos incompletos, duplicados o con errores pueden afectar la precisión de los algoritmos.
Estrategia: Realizar una rigurosa limpieza de datos utilizando KNIME para eliminar y corregir valores nulos.
Obstáculo 2: Claridad en la Aplicación de ML
Desafío: Dificultad para entender cuándo y cómo aplicar técnicas de ML, lo que podría llevar a una selección incorrecta de algoritmos.
Estrategia: Realizar un análisis exploratorio para comprender los datos y definir objetivos claros antes de seleccionar técnicas de ML.
5.5. Plan de recursos necesarios, incluyendo presupuesto, personal y tecnología
Fase 1: Preparación y Configuración (1-2 meses)
KNIME es gratuito, por lo que no hay costos directos asociados con la licencia.
Software:
Computadora de alto rendimiento: $25,000 MXN (pago único).
Almacenamiento adicional (discos duros o SSD): $5,000 MXN (pago único).
Hardware:
Curso en línea de KNIME y ciencia de datos: $10,000 MXN (pago único).
Capacitación
Fase 2: Desarrollo y Modelado (3-4 meses)
$40,000 - $60,000 MXN.
Salario del Científico de Datos:
$120,000 - $240,000 MXN.
Costo total para Fase 2
Fase 3: Implementación y Pruebas (2-3 meses)
$40,000 - $60,000 MXN.
Salario del Científico de Datos:
$80,000 - $180,000 MXN.
Costo total para Fase 3:
Fase 4: Monitoreo y Mantenimiento (Mensual)
Solo Medio tiempo:�$20,000 - $30,000 MXN.
Salario del Científico de Datos:
$20,000 - $30,000 MXN.
Costo total para Fase 3:
5.6. Cronograma de implementación con hitos y plazos específicos.
5.6 Cronograma
6 Presentación del Plan Estratégico
Resumen Ejecutivo
Implementar soluciones basadas en IA para mejorar la eficiencia operativa.
Apoyar la toma de decisiones estratégicas en "Depósito Dental Riolab".
Objetivos Estratégicos de la IA
Identificación de Productos Top
OBJETIVO PRINCIPAL
Recomendación Inteligente de Productos
OBJETIVO SECUNDARIO
Anticipación de Desabastos
OBJETIVO SECUNDARIO
Análisis de la Situación Actual
Datos disponibles: Historial de ventas, inventarios, etc.
Capacidades tecnológicas: Infraestructura existente, necesidades de actualización.
Recursos humanos: Habilidades actuales del equipo y necesidades de capacitación.
Evaluación Interna:
Tendencias del mercado y competencia.
Necesidad de eficiencia y personalización.
Evaluación Externa:
Estrategias de Implementación de IA
Implementar algoritmos de clasificación.
Recursos: Software, desarrollo de modelos, personal capacitado.
Indicador de éxito: Aumento de ventas de productos clave.
Identificación de Productos Top
Crear un sistema de recomendación personalizado.
Recursos: Plataforma de e-commerce, algoritmos de recomendación.
Indicador de éxito: Aumento en tasas de conversión de ventas.
Recomendación Inteligente de Productos
Desarrollar modelos predictivos de inventario.
Recursos: Integración de sistemas, algoritmos de machine learning.
Indicador de éxito: Reducción de desabastos en un 90%.
Anticipación de Desabastos
Fase 1: Preparación y Capacitación (Meses 1-2)
Fase 2: Desarrollo de Modelos de IA (Meses 3-6)
Fase 3: Integración y Pruebas Piloto (Meses 7-8)
Fase 4: Implementación Completa y Monitoreo (Meses 9-12)
Plan de Implementación
Riesgos Identificados:
Falta de precisión en los modelos.
Resistencia al cambio.
Preocupaciones sobre privacidad de datos.
Plan de Mitigación:
Capacitación continua, gestión del cambio, políticas de manejo de datos.
Gestión de Riesgos y Mitigación
Reducción de costos de inventario: Meta de 20% en el primer año.
Precisión en la recomendación de productos: Meta de 85%.
Mejora en la satisfacción del cliente: Incremento del 15%.
Métricas de Éxito y KPIs
Revisión trimestral del progreso y eficacia del plan.
Adaptación a nuevas tecnologías, cambios del mercado y prioridades estratégicas.
Revisión y Actualización del Plan