APLICACIÓN WEB PARA LA GESTIÓN INTEGRAL Y LA PREDICCIÓN DEL IMPACTO DEL RIESGO EN LOS PROCESOS DE NEGOCIO DE LAS PYMES DE TUNJA - BOYACÁ
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Guio Camargo, Laura Sofia
Vargas Espitia, Yesica Daniela
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Universidad Santo Tomás
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La aplicación efectiva de la gestión de los procesos de negocio permite cumplir con los objetivos y las metas empresariales. Además, la gestión de los procesos facilita la detección de los riesgos que pueden afectar el desempeño de una organización. Los riesgos, como escenarios de incertidumbre, necesitan de una gestión que mitigue o elimine su efecto negativo. Esta gestión es un proceso sistemático que se aplica al ciclo de vida de la empresa para facilitar la toma de decisiones.
En reuniones llevadas a cabo a lo largo del presente proyecto y encuestas aplicadas tanto a Pymes de la ciudad de Tunja como de otros municipios y ciudades, se identificaron distintos riesgos empresariales de índole tecnológico y organizacional, en muchas ocasiones se presenta la ausencia de objetivos estratégicos y nula acción frente a la identificación de riesgos y su tratamiento; esta falta de seguimiento actúa como blanco clave frente a la flaqueza en los cimientos de las instituciones ya que no se acostumbra a llevar un control histórico de los inconvenientes presentados en los procesos o es un control de carácter arcaico con nula existencia de documentación. En otras ocasiones, se contaba con documentación, matrices de riesgo y tablas de clasificación de riesgos en hojas de Excel, pero que a final de cuentas no eran lo suficientemente completas para manejar la gestión de riesgos como instituciones como ICONTEC lo estipula. Al tener un control limitado de las situaciones que traen consigo riesgos, las empresas se exponen a un peligro latente de pérdidas económicas, reputacionales e incluso ante la consecuencia definitiva de una gestión inadecuada de procesos, la liquidación empresarial.
La gestión integral del riesgo es una magnífica estrategia para evitar la liquidación empresarial, que es muy frecuente en las pymes, en especial en ciudades intermedias y pequeñas. Tunja, Boyacá es una ciudad intermedia que presenta interesantes indicadores de crecimiento urbanístico, sin embargo, el tejido empresarial e industrial no crece de la misma manera; sus pymes, aunque se constituyen de manera formal, carecen de una adecuada gestión de sus procesos internos. Por consiguiente, se hace necesario el diseño e implementación de una aplicación informática de gestión integral del riesgo que detecte, diagnostique y pronostique los riesgos inherentes a los procesos de negocio, para su posterior tratamiento.
Este proyecto de investigación aplica metodologías, técnicas y estrategias ingenieriles para el desarrollo de esta herramienta informática con dos componentes principales: Detección y evaluación del riesgo, y como segundo componente, el pronóstico del impacto del riesgo. Durante la construcción de la herramienta, se evaluó su impacto en una muestra poblacional de las pymes de la ciudad de Tunja, utilizando instrumentos estadísticos que permitieron analizar su acogida. Uno de los aportes científicos de esta investigación es la consolidación de un dataset de riesgos que fue construido a partir de las encuestas aplicadas. Este fue el conjunto de datos utilizado para entrenar distintos modelos de Machine Learning para elegir el que mayor precisión generara, cabe resaltar que el data se fue complementado con datos sintéticos generados mediante técnicas de inteligencia artificial. Esta combinación permitió que la base de información fuese ampliada y mejorara la precisión del modelo predictivo seleccionado.
Abstract
The effective application of business process management enables companies to meet their objectives and goals. In addition, process management facilitates the detection of risks that may affect an organization's performance. Risks, as scenarios of uncertainty, need to be managed in order to mitigate or eliminate their negative effects. This management is a systematic process that is applied to the company's life cycle to facilitate decision-making.
In meetings held throughout this project and surveys conducted with SMEs in the city of Tunja and other municipalities and cities, various technological and organizational business risks were identified. In many cases, there is a lack of strategic objectives and no action is taken to identify and address risks. This lack of follow-up acts as a key target for the weakness in the foundations of institutions, as it is not customary to keep a historical record of the problems encountered in the processes, or the control is archaic in nature with no documentation. In other cases, documentation, risk matrices, and risk classification tables were available in Excel spreadsheets, but ultimately they were not comprehensive enough to manage risk as stipulated by institutions such as ICONTEC. With limited control over situations that entail risks, companies are exposed to a latent danger of economic and reputational losses and even the ultimate consequence of inadequate process management: business liquidation.
Comprehensive risk management is an excellent strategy for avoiding business liquidation, which is very common among SMEs, especially in medium-sized and small cities. Tunja, Boyacá is a medium-sized city with interesting urban growth indicators. However, its business and industrial fabric is not growing at the same rate; although its SMEs are formally established, they lack adequate management of their internal processes. Therefore, it is necessary to design and implement a comprehensive risk management computer application that detects, diagnoses, and forecasts the risks inherent in business processes for subsequent treatment.
This research project applies engineering methodologies, techniques, and strategies to develop this computer tool with two main components: risk detection and assessment, and risk impact prediction. During the construction of the tool, its impact was evaluated on a sample population of SMEs in the city of Tunja, using statistical instruments that allowed its reception to be analyzed. One of the scientific contributions of this research is the consolidation of a risk dataset that was constructed from the surveys conducted. This was the dataset used to train different machine learning models in order to choose the one that generated the highest accuracy. It should be noted that the data was supplemented with synthetic data generated using artificial intelligence techniques. This combination allowed the information base to be expanded and improved the accuracy of the selected predictive model.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Guio, L. S., Vargas, Y. D., & Mendoza, J. F. (2026). APLICACIÓN WEB PARA LA GESTIÓN INTEGRAL Y LA PREDICCIÓN DEL IMPACTO DEL RIESGO EN LOS PROCESOS DE NEGOCIO DE LAS PYMES DE TUNJA - BOYACÁ. Universidad Santo Tomás.
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