Implementación de un Modelo Analítico para la Medición y Seguimiento de la Productividad En Comercio Exterior: Caso de Estudio en la Empresa A

El presente proyecto de grado aborda la optimización de la gestión operativa en el área de Comercio Exterior (COMEX) de una empresa del sector real, identificando la carencia de un sistema objetivo y cuantitativo para medir la productividad de sus colaboradores. El objetivo principal fue desarrollar una solución de Inteligencia de Negocios capaz de calcular un score de productividad individual, fundamentado en la predicción del cumplimiento de los tiempos de entrega (lead time) de las órdenes de compra. Para garantizar el rigor técnico y la alineación con el negocio, se aplicó la metodología estándar CRISP-DM. El estudio procesó un histórico transaccional de 7,661 órdenes de compra, ejecutando fases de limpieza de datos, ingeniería de características y la construcción de una variable objetivo dinámica ajustada por tipo de material. Se implementó y optimizó un modelo de aprendizaje automático supervisado utilizando el algoritmo LightGBM, el cual demostró una capacidad robusta para clasificar las órdenes según su probabilidad de éxito. Los resultados del análisis revelaron que las variables intrínsecas de la orden (cantidad, valor y días de tránsito) tienen un peso predictivo superior a las características individuales del gestor. Asimismo, el análisis cruzado entre antigüedad y rendimiento desafió paradigmas tradicionales, evidenciando que la experiencia no garantiza menores tiempos de ejecución, sino que a menudo correlaciona con la gestión de casos de mayor complejidad. El entregable final es un modelo funcional y un sistema de puntuación que permite a la gerencia transitar de una evaluación subjetiva a una gestión del talento basada en datos, facilitando la identificación de cuellos de botella y la asignación eficiente de recursos.