Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.

Administración en la cadena de suministro y su relación con el desempeño de las PYME del sector agroindustrial

En la actualidad las organizaciones están en búsqueda de una mejora continua, esto lleva a que las empresas hagan una revisión de estrategias que permitan alcanzar una posición de líderes en los diferentes sectores en los que se desempeñan. Una de las estrategias para lograr un alto posicionamiento en las nuevas empresas es la adecuada gestión que hacen de la cadena de suministro. El sector agroindustrial tiene un amplia cadena de suministro desde la obtención de materias primas hasta la llegada al cliente final, por su gran magnitud requiere de una adecuada administración de procesos que permitan ser eficaces y eficientes para alcanzar logros propuestos, aprovechar los recursos limitados con los que cuentan para su cumplimiento y, por último, la capacidad propia para la transformación de sus recursos. Para lograr que las empresas obtengan ventajas competitivas, es necesario que los distintos eslabones de la cadena de suministros cuenten con una capacidad de interacción que les permita, tanto agilizar como asegurar el éxito durante la incorporación de los nuevos productos en el mercado. Por medio de esta investigación se busca esclarecer y analizar la importancia de la administración en la cadena de suministro y la relación con el desempeño, basándose en las Pymes del sector agroindustrial. La intención es evaluar la información de diversos autores quienes han hablado de la relación que existe entre la cadena de suministro y su desempeño, teniendo en cuenta variables como el sector agroindustrial y las Pymes.

Estado situacional de los algoritmos genéticos en los negocios internacionales

La computación evolutiva y muy especialmente los algoritmos genéticos son cada vez más empleados en las organizaciones para resolver sus problemas de gestión y toma de decisiones (Apoteker & Barthelemy, 2000). La literatura al respecto es creciente y algunos estados del arte han sido publicados. A pesar de esto, no hay un trabajo explícito que evalúe de forma sistemática el uso de los algoritmos genéticos en problemas específicos de los negocios internacionales (ejemplos de ello son la logística internacional, el comercio internacional, el mercadeo internacional, las finanzas internacionales o estrategia internacional). El propósito de este trabajo de grado es, por lo tanto, realizar un estado situacional de las aplicaciones de los algoritmos genéticos en los negocios internacionales.