Modelo Bayesiano y de Cadenas de Markov para la Detección de Fallas en el Servicio de Internet: Caso Más Fiber Home

La calidad del servicio de Internet es un factor determinante para la experiencia del usuario y la eficiencia operativa de los proveedores. Por ello en esta investigación se aplica modelos probabilísticos para mejorar el servicio de internet. El objetivo principal fue analizar los reportes técnicos generados por los usuarios, identificando patrones recurrentes y estimando probabilidades condicionales que orienten la toma de decisiones técnicas, adoptando un enfoque cuantitativo de tipo descriptivo-aplicado, tomando como base una muestra de 1.320 reportes registrados en la plataforma interna de atención de la empresa Más FiberHome, durante enero a mayo 2025. Se clasificaron los tipos de fallas, codificando los estados del sistema, y elaborando una matriz de transición que permitió modelar la evolución del servicio, aplicando el modelo de cadenas de Markov. Luego, se aplicó la inferencia bayesiana para establecer relaciones causales entre síntomas y fallas reportadas. Los resultados indicaron que las fallas en la fibra óptica explican más del 50 % de los casos de desconexión total, mientras que la congestión de red es la principal causa de lentitud en la navegación. Estos hallazgos permiten implementar mejoras técnicas enfocadas y con base en evidencia. En conclusión, el modelo propuesto resulta eficaz para optimizar la gestión operativa de proveedores locales de Internet.