La inteligencia artificial en el pronóstico de ventas: un estudio en empresas de la provincia de Córdoba

• Autores: Campos Padró, Maria Lilian; Hid, Leiza Ariana; Morere Peralta, Malena; Pague, Ana Valentina
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Giovanardi, Mariana Alejandra; Buraschi, Mónica; Giorgis, Martín Iván
• Materia: Inteligencia artificial; Pronóstico de ventas; Métodos tradicionales; Optimización empresarial; Percepciones empresariales
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Trabajo final (Licenciatura en Administración con orientación en Comercialización) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas, 2025.
Fil: Campos Padró, María Lilian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Hid, Leiza Ariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Morere Peralta, Malena. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Pague, Ana Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Propósito: Dado el auge de la digitalización y la exposición a datos masivos, surge la oportunidad de investigar las variables que influyen en la adopción de Inteligencia Artificial (IA) en los procesos de pronóstico de ventas en comparación con los métodos tradicionales en las empresas del sector comercial de la provincia de Córdoba. Diseño-Metodología: La investigación, de carácter cualitativo se basa en entrevistas semiestructuradas a profesionales de ventas y planificación en nueve empresas de la provincia de Córdoba: Manfrey, Checa Cervecería, Coca-Cola Andina, Conci SRL, Molinos Florencia, Empresa de Refrigeración, Vitopel, Molino Bonafe “Más Sabor” y Pizzería Popular. Los datos fueron analizados mediante software cualitativo, utilizando un enfoque temático para identificar patrones y tendencias. Conclusiones: El estudio evidenció que, aunque los métodos tradicionales siguen siendo accesibles, la IA mejora la precisión de los pronósticos y la toma de decisiones. La percepción de su utilidad depende del conocimiento y experiencia con la tecnología. Sin embargo, su adopción enfrenta barreras como costos, infraestructura y resistencia al cambio. Para facilitar su implementación, se requiere capacitación, inversión tecnológica y una transición gradual hacia modelos híbridos. Limitaciones del trabajo: La investigación presenta limitaciones en cuanto a la generalización de los resultados debido a su enfoque cualitativo, el tamaño reducido de la muestra y la subjetividad propia del método utilizado. Originalidad-Valor: El estudio aporta una visión innovadora sobre las variables que influyen en la adopción de IA en pronósticos de ventas.
Fil: Campos Padró, María Lilian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Hid, Leiza Ariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Morere Peralta, Malena. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Pague, Ana Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.