Aplicaciones de la optimización, la simulación y la inteligencia artificial para la optimización del portafolio de proyectos
Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: Ens enfrontem a reptes sense precedents a causa de la inestabilitat geopolítica, el canvi climàtic i els riscos globals relacionats amb la salut, la ciberseguretat, l'energia i altres àmbits. En conseqüència, empreses, organitzacions i institucions han d'accelerar la seva adaptació seleccionant projectes que maximitzin tant resultats tangibles (per exemple, valor econòmic) com intangibles (per exemple, objectius estratègics). Els portafolis són complexos de gestionar a causa de la gran quantitat de combinacions de projectes, la incertesa en els anàlisis cost-benefici i la necessitat de models que reflecteixin de manera fidel les característiques reals dels projectes. Tradicionalment, les decisions de cartera de projectes es prenien, com a màxim, de forma anual, però les incerteses actuals exigeixen anàlisi i presa de decisions gairebé en temps real, utilitzant dades actualitzades i avaluant diferents escenaris. Aquesta tesi doctoral, arrelada en una trajectòria professional dins d'empreses orientades a projectes, té com a objectiu ajudar les organitzacions a optimitzar les seves carteres per maximitzar tant l'alineació estratègica com els beneficis mesurables. Avança en aquest àmbit mitjançant el desenvolupament de nous algorismes simheurístics que incorporen característiques detallades dels projectes, com ara cronogrames, els riscos i les seves correlacions, amb la qual cosa milloren tant el realisme com l'aplicabilitat dels models d'optimització de carteres de projectes. A la segona part d'aquest treball, s'integren grans models de llenguatge (LLM) per automatitzar l'avaluació de l'alineació estratègica, creant un enfocament híbrid quantitatiu-textual. Una contribució addicional és un marc generalitzat per a problemes d'optimització combinatòria que integra informació textual semiestructurada per avaluar objectius intangibles i que s'expandeix més enllà de les dades numèriques tradicionals. Aquest enfocament amplia l'abast dels mètodes d'optimització i ofereix eines valuoses per a investigadors i professionals que aborden problemes complexos de presa de decisions en contextos reals.
Author: Saiz, Miguel
Language: English
Subfield: Finance
Domain: Social Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7141772672
Cites:
Cited by:
Related to: