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Fase de Concepto Aprendizaje Automático · Análisis de Datos · Estrategia PYME 2026

Inteligencia para PYMES Basada en Datos: Aplicación del Aprendizaje Automático para la Extracción de Conocimiento Operativo en Pequeñas y Medianas Empresas

Daniel A. Morales Ávila

Elysium λ Development & Research — Portugal, Unión Europea

Resumen

I.

Problema de Investigación y Motivación

II.

Marco Teórico

III.

Preguntas de Investigación

PI1

¿Cuáles son los umbrales mínimos de volumen y calidad de datos necesarios para que los modelos de aprendizaje automático generen información operativa confiable en entornos digitales típicos de PYMES?

PI2

¿Qué metodologías de aprendizaje automático —clasificación supervisada, clustering, detección de anomalías o predicción de series temporales— producen los resultados más accionables e interpretables para operadores de PYMES no especializados?

PI3

¿En qué medida la provisión de explicaciones en lenguaje natural junto con los resultados del modelo de ML aumenta la confianza del operador de PYMES en, y la adopción de, las recomendaciones basadas en datos?

IV.

Metodología

V.

Fuentes de Datos y Protocolo de Recolección

VI.

Observaciones Preliminares

VII.

Limitaciones

VIII.

Trabajo Futuro

Referencias

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