04/05/2020

Manuel Camargo y Óscar González trabajan en un software que utiliza redes neuronales para predecir el comportamiento de los procesos de negocio.

Un software que utiliza redes neuronales para predecir el comportamiento de los procesos de negocio está próximo a ver la luz en el Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación. El concepto utiliza la lógica del funcionamiento del cerebro para generar una suerte de oráculo que permite a los empresarios optimizar sus procesos para mejorar sus resultados.

Para las empresas, cambiar un proceso puede resultar costoso y riesgoso. Y no hacerlo, si las cosas no están funcionando adecuadamente, puede afectar sus recursos, su ambiente o su continuidad. Con una nueva técnica basada en redes neuronales, el estudiante doctoral Manuel Alejandro Camargo (izquierda) y el profesor Oscar González Rojas (derecha), del grupo de investigación en Tecnologías de Información y Construcción de Software, pretenden aportar soluciones computacionales para el monitoreo, la simulación y el mejoramiento de procesos en las organizaciones.

Las redes neuronales funcionan con la misma lógica con la que funciona el cerebro: las neuronas se conectan entre sí para recibir, procesar y transmitir información. Solo que en el software que están creando, las neuronas no son células sino funciones matemáticas, cuyo resultado es una predicción que puede indicarle al empresario el camino que deben tomar sus procesos de negocio.

“Esa capacidad de prever actividades le permite a una empresa poder reaccionar de forma temprana y tener recursos disponibles para atender lo que se necesita. Le va a generar ingresos o reducir gastos”, indica Manuel, quien desarrolla este proyecto como tesis doctoral, bajo la dirección de González.

Para eso ya se han venido usando modelos de simulación que permiten trazar escenarios hipotéticos para evaluar las posibilidades de que suceda una cosa u otra. Son modelos probabilísticos que parten de una información que introduce alguien al sistema, y este arroja los eventuales resultados. Ahí, el sistema hace conjeturas del tipo “si quita esto, podría pasar esto o si deja esto podría pasar esto otro”. El problema de este método radica en que es muy fácil desconocer los errores y sesgar al sistema con la información que se le introduce, además de ser muy demorado.

Las redes neuronales en las que trabajan González y Camargo parten de la información real, de cómo suceden los procesos en la práctica y no en la teoría, y a partir de eso arroja predicciones de forma completamente automática. Es como si la máquina pudiera decirle al empresario “si usted sigue así, le va a pasar esto”. Y ya luego los empresarios deben tomar las medidas necesarias para que, si la predicción no es tan positiva, no se haga realidad, y si es buena, se mantenga así o mejore.

Vender más, disminuir costos, mejorar los tiempos de respuesta y los indicadores, son todas razones por las cuales una empresa podría estar interesada en usar estos métodos de monitoreo predictivo. Sin embargo, solo aquellas que hagan un seguimiento consciente de sus procesos y generen el tipo de información requerida para los análisis, pueden aspirar a obtener resultados.

Otros métodos predictivos han dado información sobre el siguiente paso del proceso. Sin embargo, en el que trabajan estos investigadores de Los Andes podrá dar cuenta de varias actividades posteriores, el tiempo que se tomarán y los recursos que demandarán. Por lo pronto hay muy buenos resultados a nivel experimental y su aplicación y el impacto de este método en las empresas están contempladas para la siguiente fase del trabajo de Camargo.

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