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APLICACIÓN DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES A LA PREDICCIÓN DEL ÉXITO DE PROYECTOS TIC

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ENERO-DICIEMBRE 2020   -  Volumen: 7 -  Páginas: [20 p.]

DOI:

https://doi.org/10.6036/NT9425

Autores:

MARY LUZ MOURONTE LÓPEZ

Materias:

  • TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES (PROGRAMAS INFORMATICOS (SOFTWARE) )
  • INDUSTRIAS DE LA INFORMACION Y DEL CONOCIMIENTO (INDUSTRIA COMERCIO Y SOCIEDAD )

Descargas:   24

Como referenciar este artículo:  

Fecha Recepción :   23 septiembre 2019

Fecha Evaluando :   8 ocutbre 2019

Fecha Aceptación :   4 marzo 2020

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Palabras clave:
Redes neuronales, proyectos TIC, proceso de ventas, predicción de éxito, resultados de negocio, Neural networks, ITC projects, sales process, prediction of success, business results
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

RESUMEN:
Esta investigación demuestra que el uso de redes neuronales artificiales (RNA) puede ayudar a predecir el éxito de los proyectos candidatos a ser ejecutados en una gran compañía del sector TIC, a mejorar los resultados del negocio y a optimizar el proceso de ventas. El trabajo se llevó a cabo en una compañía con una media anual de 72.350 proyectos finalizados, los cuales fueron gestionados utilizando diversas metodologías. Específicamente se utilizaron datos de proyectos terminados a lo largo de 9 años. Un proyecto exitoso, conforme a las directrices de la compañía, era aquel que tenía una ocurrencia de 0 impactos no planificados, una desviación máxima de 4% sobre el presupuesto estimado, un desvío máximo de 2 semanas sobre la fecha final prevista y una evaluación por parte del cliente en el rango [7,10]. Estas variables fueron calculadas por separado utilizando 4 RNA.
Cada RNA que se empleó fue una High-Order Multi-Layer Perceptron (MLP) con una capa de entrada con 16 nodos, 3 capas ocultas con 11 nodos y una capa de salida con un nodo, así como funciones de activación en las capas ocultas: Sigmoid, Rectified Linear Unit, Hyperbolic Tangent, y Arc-hyperbolic sine. La función de activación utilizada en la capas de entrada y salida fue la función Sigmoid. Según los requerimientos establecidos la RNA debía conseguir un Mean Square Error (MSE) inferior a 0,00025 y un tiempo de entrenamiento menor a 1,50 horas, con una tasa de aprendizaje inferior a 0,1. Se seleccionaron varios tamaños del conjunto de entrenamiento, llevando a cabo para cada tamaño y función de activación 145 experimentos. Los mejores resultados fueron logrados empleando la función de activación Rectified Linear Unit en las capas ocultas, que consiguió cumplir los objetivos establecidos para las cuatro variables. La solución se puso en funcionamiento en un entorno operacional durante un año, obteniéndose un aumento en el porcentaje de proyectos que cumplieron los criterios de éxito. Una encuesta rellenada por todas las personas relacionadas con la solución e involucradas en el proceso de ventas obtuvo una puntuación media de 9,2. Las preguntas eran puntuables entre 1 (el peor valor) y 10 (el mejor valor).

Palabras clave: Redes neuronales, proyectos TIC, proceso de ventas, predicción de éxito, resultados de negocio

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