Desarrollo de un agente inteligente basado en aprendizaje automático para la mejora en la toma de decisiones estratégicas en la Dirección de Sostenibilidad de ESPOL
Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: El Desarrollo de un agente inteligente basado en aprendizaje automático para la mejora en la toma de decisiones estratégicas en la Dirección de Sostenibilidad de la Escuela Superior Politécnica del Litoral aborda la limitación crítica de que el análisis de consumo energético en tiempo real, vital para el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y la norma ISO 50001, aún requiere manipulación manual y se basa en criterios intuitivos. Este proyecto presenta la necesidad de una solución automatizada que transforme los datos técnicos de la plataforma Personalized Recommendations for Efficient Consumption (PREC) en recomendaciones estratégicas claras y accionables, minimizando la carga operativa. Para ello, se diseñó e implementó un agente inteligente conversacional de soporte a la decisión, basado en la arquitectura ReAct y la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). La metodología incluyó la caracterización de patrones de consumo energético mediante modelos de Aprendizaje Automático sobre series de tiempo. El agente utilizó su capacidad de razonamiento para planificar y ejecutar consultas de código sobre la base de datos energética, asegurando que las salidas se fundamentan en datos fácticos. Como principal resultado, se logró un prototipo funcional que consta de una interfaz conversacional. En conclusión, el agente inteligente mejora significativamente la eficiencia y la trazabilidad del proceso de toma de decisiones en la gestión energética. El sistema apoya la transición de ESPOL hacia una gobernanza energética más proactiva y basada en datos.
Language: Spanish
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7167307056