RAG aplicado a business intelligence para la gestión eficiente de insights dentro de una institución financiera ecuatoriana

El proyecto "RAG aplicado a business intelligence para la gestión eficiente de insights dentro de una institución financiera ecuatoriana" busca desarrollar un sistema de inteligencia artificial basado en la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para optimizar la gestión de datos. El objetivo es permitir a los usuarios comerciales realizar consultas en lenguaje natural a través de un portal de autoservicio, reduciendo los tiempos de respuesta y la carga de trabajo del área de analítica. La solución se justifica por la necesidad de mejorar el acceso a la información y acelerar la toma de decisiones en la institución. Para el desarrollo, se utilizó un backend con DuckDB y modelos de OpenAI que traducen las consultas en SQL, extrayendo la información relevante, la cual se presenta en una interfaz visual de Streamlit. Se realizaron pruebas empíricas para ajustar la precisión y el rendimiento del sistema. Los resultados muestran una reducción de hasta el 98% en el tiempo de respuesta respecto al proceso tradicional y una satisfacción del 78% entre los usuarios, validando la eficacia de la solución. El proyecto concluye que la combinación de RAG y BI mejora significativamente la accesibilidad y eficiencia en la gestión de información. Palabras clave: Generación Aumentada por Recuperación, Business Intelligence, Modelos de Lenguaje, Gestión de Información.The project "RAG applied to business intelligence for the efficient management of insights in an Ecuadorian financial institution" aims to develop an AI system integrating Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Business Intelligence tools. The goal is to enable commercial users to perform natural language queries through a self-service portal, reducing response times and workload for the analytics team. The solution addresses the need to improve information accessibility and decision-making processes. The system uses a DuckDB backend and OpenAI models to translate queries into SQL statements and present the results through a Streamlit interface. Empirical testing was conducted to fine-tune system performance. The results show a 98% reduction in response times compared to the traditional process and a 78% satisfaction rate among users, validating the solution's effectiveness. The project concludes that combining RAG with BI significantly enhances data accessibility and operational efficiency. Keywords: Retrieval-Augmented Generation, Business Intelligence, Large Language Models, Data Management

Implementación de un sistema de planificación de la demanda para mejorar la eficiencia operativa en una empresa de reciclaje de plásticos y metales ferrosos

El presente proyecto consistió en un estudio para implementar un sistema de planificación de la demanda en una empresa ecuatoriana dedicada al reciclaje de plásticos y metales ferrosos, con el objetivo de mejorar su eficiencia operativa. La investigación identificó problemas críticos como el sobrestock de materias primas, desviaciones significativas entre volúmenes presupuestados y reales, y alta sensibilidad a fluctuaciones de precios internacionales, factores que afectaban negativamente la rentabilidad de la organización. Mediante un análisis exhaustivo de datos históricos y utilizando técnicas estadísticas avanzadas, se evaluaron diversos modelos predictivos, determinando que el método Holt-Winters era el más adecuado para pronosticar la demanda de ambos productos principales. Este modelo permitió capturar simultáneamente tendencias y patrones estacionales, generando proyecciones diferenciadas para cada línea productiva: tendencia creciente para chatarra y decreciente para plástico film. La implementación del sistema S&OP se estructuró en un ciclo mensual de cuatro fases que integró eficazmente las áreas de producción, comercial y logística. Los resultados evidenciaron mejoras significativas en los indicadores de eficiencia global (KG/HH), reducción de variabilidad operativa y aumento en márgenes de rentabilidad. El proyecto demuestra que una planificación de demanda basada en modelos cuantitativos robustos puede transformar la gestión operativa y financiera en empresas del sector de reciclaje, especialmente en entornos caracterizados por alta volatilidad de mercad

Estudio del desempeño sísmico de estructuras sísmicamente aisladas mediante modelación 2D no lineal, considerando reducción de resistencia en su diseño estructural.

En la siguiente investigación se estudia el desempeño sísmico de una estructura con base fija y con sistema de aislación modificando los factores de reducción de resistencia ya que esto implica generación de rotulas plásticas y daño. La investigación se centra en un pórtico representativo de un proyecto real con categoría esencial ubicado en Portoviejo, Manabí, Ecuador. La modelación se realizará en un software de código abierto Openseespy, se efectuará un análisis pushover y tiempo historia siguiendo el método de integración directa. El proyecto se desarrollará usando modelación en 2D con análisis lineales y no lineales en la superestructura y en el sistema de aislación. Como resultado del análisis se mide datos importantes que son el desplazamiento máximo, la razón de ductilidad y el desempeño, con diferentes registros sísmicos del terremoto de pedernales del 2016. Con los resultados del análisis luego de modificar los valores de reducción de resistencia se verifica la ventaja del uso de aislación ya que se evidencia una reducción de los parámetros analizados en comparación al sistema empotrado, en cambio las demandas de ductilidad aumentan significativamente en las estructuras aisladas al incrementar los factores de reducción. Esto demuestra la importancia de mantener en rangos elásticos las estructuras diseñadas con aisladores para garantizar su desempeño. El uso de aislamiento en la base en edificaciones mejora el comportamiento frente a sismos, pero su efectividad depende de la correcta estructuración del sistema principal manteniéndose rígida frente a los sismos de diseño para no generar daños que cambien su desempeño.In the following research, the seismic performance of a structure with a fixed base and with an isolation system is studied by modifying the strength reduction factors, as this influences the formation of plastic hinges and damage. The study focuses on a representative frame from a real project classified as essential, located in Portoviejo, Manabí, Ecuador. The modeling will be carried out using the open-source software OpenSeesPy, performing pushover and time-history analyses following the direct integration method. The project will be developed using 2D modeling with linear and nonlinear analyses applied to both the superstructure and the isolation system. The analysis will yield key results, including maximum displacement, ductility ratio, and performance, using different seismic records from the 2016 Pedernales earthquake. Based on the analysis results after modifying the strength reduction factors, the advantages of using isolation are confirmed, as a reduction in the analyzed parameters is observed compared to the fixed-base system. However, ductility demands significantly increase in isolated structures when strength reduction factors are raised. This highlights the importance of maintaining structures with isolators within elastic ranges to ensure their performance. The use of base isolation in buildings improves seismic behavior, but its effectiveness depends on the proper design of the primary system, ensuring it remains rigid under design-level earthquakes to avoid damage that could compromise its performance. Keywords: seismic isolation, OpenSeesPy, strength reduction, nonlinear modeling