Propuesta de un prototipo de una herramienta predictiva para la selección de obsequios en la tienda de regalos Dallas, basada en inteligencia artificial y analítica de datos
Abstract
El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar una propuesta de prototipo de una herramienta predictiva para la Tienda de Regalos DALLAS, empleando herramientas de inteligencia artificial (IA) y analítica de datos. Esta solución busca reducir la incertidumbre de los clientes en la selección de obsequios mediante la creación de modelos predictivos basados en los gustos y preferencias de los usuarios. La investigación aborda la problemática común en las compras de regalos, donde la indecisión y la insatisfacción pueden generar una experiencia negativa tanto para quien entrega como para quien recibe. A través de la implementación de la IA, el sistema propuesto permitirá sugerir opciones de regalos personalizadas, mejorando así la satisfacción del cliente y optimizando el inventario de la tienda. El enfoque metodológico de este estudio es mixto, utilizando tanto análisis cualitativo como cuantitativo, además el proyecto contempló la metodología SCRUM para gestionar y desarrollar las iteraciones del producto y su aplicabilidad gestionando de manera ágil y organizada las etapas del desarrollo del prototipo a través de ciclos cortos llamados 'sprints', con entregas incrementales, mejorando progresivamente la funcionalidad del modelo predictivo y ajustando las características del producto según las necesidades identificadas. Se aplicó un instrumento de opinión a 308 clientes de la tienda para evaluar sus experiencias y patrones de comportamiento en la compra y entrega de obsequios. Los resultados reflejan alta incertidumbre en la elección de regalos, destacando la necesidad de una solución tecnológica que facilite este proceso. La propuesta final integra ChatGPT y Microsoft Excel para ofrecer un servicio que optimice la selección de obsequios y mejore la competitividad de la tienda en el contexto de la Cuarta Revolución Industrial.