Especialización en Machine Learning · 2025

Cómo pueden los modelos de ML contribuir a la optimización del tiempo en la gestión de incidencias para mejorar la asignación de recursos y la eficiencia operativa en BPO de las Américas.

Resumen

Este proyecto académico se centra en explorar la aplicación de modelos de Machine Learning (ML) para mejorar la optimización del tiempo en los procesos de gestión de incidencias dentro del marco de la Gestión de Proyectos. Se diseñó y desarrolló un modelo predictivo capaz de estimar dos aspectos críticos relacionados con los tickets de soporte técnico: la cantidad de veces que un ticket podría ser reabierto y el tiempo total que tomaría su cierre definitivo. El modelo utiliza variables operativas clave específicas de BPO de las Américas, garantizando que las predicciones estén alineadas con el contexto del negocio. Con la implementación de este modelo predictivo, la organización busca mejorar su eficiencia operativa, optimizar la asignación de recursos y reducir significativamente los tiempos de resolución de incidencias. Esta iniciativa se espera que fortalezca la competitividad de la empresa y la calidad de su servicio en la exigente industria del BPO.

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