Estructuración de un modelo de gestión eficiente para AJ Colombia SAS

En la mayoría de los países, los negocios familiares representan un alto porcentaje de todas las empresas constituidas. Colombia no es la excepción a este comportamiento, donde las empresas familiares representan el 70% de todas las compañías, según la Superintendencia de Sociedades, en las que se incluyen PYMES y grandes grupos económicos. Este trabajo de grado tiene como objetivo estructurar un modelo de gestión eficiente para la empresa AJ Colombia S.A.S. una empresa mediana que se ha venido estructurando de manera empírica, por lo que tras el análisis de sus procesos encontramos posibles mejoras usando herramientas como el Cambio Estratégico y la Reingeniería, además de la generación de valor por medio de los Inventarios.

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.