Modelo de gestión de recursos para la optimización de proyectos integrando técnicas de Inteligencia Artificial

Abstract

La gestión de recursos es una parte fundamental de la gestión de proyectos, pues gracias a ella los gestores, mediante planificaciones determinan previamente qué recursos requieren para la ejecución de un proyecto, partiendo desde una identificación rigurosa de necesidades y siendo éstas cuantificadas por medio de la estimación del presupuesto requerido para su ejecución. En este caso, al ser el presupuesto un recurso limitado, es necesario realizar formulaciones precisas que permitan la optimización del capital y minimicen el riesgo de incurrir en sobrecostos o el incumplimiento de los objetivos. Este trabajo aplica técnicas de analítica de datos e inteligencia artificial para predecir el presupuesto total de proyectos de investigación a partir de características propias de estos. Una vez ejecutados los seis modelos seleccionados, Random Forest mostró el mejor desempeño para predecir el costo total de un proyecto. El modelo seleccionado se reconoce como una herramienta estratégica de apoyo que puede ser integrada para la toma de decisiones en la optimización de recursos en proyectos. (Tomado de la fuente)

Resource management is a fundamental part of project management, as it allows managers, through planning, to determine in advance which resources are required for the execution of a project. This process begins with a rigorous identification of needs, which are then quantified through the estimation of the budget necessary for execution. In this case, since the budget is a limited resource, it is essential to make accurate formulations that allow for capital optimization and minimize the risk of cost overruns or failure to meet objectives. This work applies data analytics and artificial intelligence techniques to predict the total budget of research projects based on their inherent characteristics. After executing the six selected models, Random Forest showed the best performance in predicting the total cost of a project. The selected model is recognized as a strategic support tool that can be integrated into decision-making for the optimization of resources in projects.