Inteligencia artificial y big data en la gestión de la cadena de suministro: síntesis transversal de 52 estudios

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dc.contributor.advisorBosch, Paul
dc.contributor.authorGarcía Ulloa, Juan Pablo
dc.coverage.spatialSantiago
dc.date.accessioned2026-01-22T19:03:57Z
dc.date.available2026-01-22T19:03:57Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionProyecto de grado presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Ingeniería Industrial y de Sistemas
dc.description.abstractLa literatura reciente sobre inteligencia artificial (IA) y Big Data en la gestión de la cadena de suministro ha crecido de forma acelerada, pero se presenta fragmentada por sectores, regiones y enfoques metodológicos, lo que dificulta construir marcos estratégicos integrados para su adopción. Este trabajo examina el papel de la IA y el big data en la supply chain a partir de un análisis transversal de 52 artículos científicos publicados entre 2019 y 2025. El objetivo es analizar 52 artículos científicos recientes para describir cómo se incorpora la inteligencia artificial y el big data en la gestión de la cadena de suministro, con el fin de derivar implicancias teóricas y prácticas sobre su adopción. Se realizó un metaanálisis de estudios empíricos, experimentales, analíticos y de diseño de artefactos, seleccionados bajo criterios explícitos de acceso abierto, texto completo en inglés o español y foco en aplicaciones de IA y big data orientadas a la excelencia operacional. Mediante análisis de contenido se sistematizaron año de publicación, región, metodología, sujetos de estudio, dominios de aplicación y estrategias de uso de IA y big data. Los resultados muestran la consolidación de infraestructuras de datos unificadas y de la analítica avanzada como columna vertebral de cadenas data-driven, con aplicaciones predominantes en pronóstico de la demanda, gestión de inventarios, mantenimiento predictivo, trazabilidad y gestión del riesgo, y con una fuerte concentración geográfica en Europa, Norteamérica y Asia. Al mismo tiempo, se identifican desafíos vinculados a la integración de datos, la interoperabilidad de sistemas, la gobernanza y la escasa evidencia en economías emergentes. Se concluye que las estrategias basadas en arquitecturas de datos integradas, hojas de ruta de madurez digital y marcos de gobernanza robustos ofrecen un camino plausible para escalar IA y big data en supply chain, abriendo líneas de investigación futura orientadas a su adaptación y validación en contextos con menor madurez digital, como el chileno.
dc.format.extent36 p.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11447/10512
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería
dc.subject070002S
dc.subjectOperaciones logísticas
dc.subjectAnalítica masiva de datos
dc.subjectSupply chain management
dc.subjectMantenimiento predictivo
dc.subjectResiliencia operacional
dc.subjectTrazabilidad digital
dc.subjectSostenibilidad en operaciones
dc.titleInteligencia artificial y big data en la gestión de la cadena de suministro: síntesis transversal de 52 estudios
dc.typeThesis
dcterms.accessRightsAcceso abierto

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