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Análisis de comportamiento operacional en agente de call center empleando inteligencia artificial

Pérez Ospino, Camilo Andrés (Ingeniería BiomédicaIngeniería Biomédica, 2022)

Este proyecto de investigación trata de solventar una problemática que afrontan hoy en día las empresas de call center, la cual es la rotación de sus empelados, dejando brechas operativas y económicas en la compañía. Desde ...
ClusteringProposal Supportfor theCOVID-19 Making Decision Process in a Data Demanding Scenario

Orjuela Canon, Alvaro David; Perdomo Charry, Oscar Julian (Sociedad de Informática IEEEEstados Unidos, 2021)

The COVID-19 disease surprised the world in the last monthsdue to the number of infections and deaths have been increased in an exponential way.Since the pandemic was established by the World Health Organization, ...
Comparison of machine learning models for the prediction of cancer cells using MHC class I complexes

Orjuela Canon, Alvaro David; Perdomo Charry, Oscar Julian (SPIEEstados Unidos, 2020)

Currently, cancer is the leading cause of death worldwide, making millions of deaths annually in developing countries due to a shortage of detection and treatment. Early detection of cancer neoantigens is useful for ...

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Análisis de comportamiento operacional en agente de call center empleando inteligencia artificial
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Pérez Ospino, Camilo Andrés | 2022

Este proyecto de investigación trata de solventar una problemática que afrontan hoy en día las empresas de call center, la cual es la rotación de sus empelados, dejando brechas operativas y económicas en la compañía. Desde la división de innovación de Millenium BPO, Datos No Estructuras. Se propone actuar de manera activa ante esta situación por lo que se propone el uso de la analítica de datos y la correlación de variables en sus asesores que demuestren declive en su comportamiento operacional y de estos mediante el uso de modelos de inteligencia artificial predecir la renuncia psicológica, término acuñado para describir a los empleados que antes de su renuncia presentan patrones de comportamiento que van en contra vía de lo esperado por la empresa, como lo puede ser una baja productividad, no relacionarse con sus compañeros, perdida en la calidad de su trabajo, entre otros. Por diferentes motivos, como lo son la insatisfacción laboral, altas metas operativas, poco crecimiento dentro de la empresa, entre otros. Por ello, esta investigación está enfocada en la para la extracción y transformación de datos con el fin de describir de patrones operaciones de asesores de un call center junto con la implementación de datos socio-demográficos en asesores activos y retirados dentro de la campaña de Icetex durante 12 semanas consecutivas laborales y con estos datos entrenar diferentes modelos de inteligencia artificial para predicción de la renuncia. Los resultados de esta investigación demuestran una diferencia significativa en el rendimiento de las personas que estaban a punto de renunciar y los asesores activos, en términos de la productividad, eficiencia, ausencia en el trabajo y calidad de gestión ante el usuario, otros. Por lo que se expone el comportamiento característico de la renuncia psicológica en los asesores antes de su retiro voluntario. Se realizó un entrenamiento de aprendizaje de máquina para la predicción de un asesor en los estados de activo y retirado, donde se presenta que el modelo de bosques aleatorios (random forest) es el mejor con un 89,5 % ± 4,3 % de exactitud en las pruebas realizadas en 58 agentes de call center.

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ClusteringProposal Supportfor theCOVID-19 Making Decision Process in a Data Demanding Scenario
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Orjuela Canon, Alvaro David | 2021

The COVID-19 disease surprised the world in the last monthsdue to the number of infections and deaths have been increased in an exponential way.Since the pandemic was established by the World Health Organization, different strategies have been proposedfordealingdiverse problems in cities that the coronavirus affected. This work presents a method to decision making support processes, specificallyin environment with few data and variables to be considered. Thus, artificial neural networks architectures were employed to cluster the informationavailable intheBogota city, and provide a tool that allows generatingadditional findings in a simultaneous mode, andexpressed as a visualmap. The present proposal reachedsensitivity measures around 75%, obtaining100% for thebest cases.

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Comparison of machine learning models for the prediction of cancer cells using MHC class I complexes
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Orjuela Canon, Alvaro David | 2020

Currently, cancer is the leading cause of death worldwide, making millions of deaths annually in developing countries due to a shortage of detection and treatment. Early detection of cancer neoantigens is useful for specialists because they can help in the development of more successful treatments. Based on this problem, the objective of this work is to carry out a comparative process between machine learning models, to determine which of them allows an adequate prediction of the data, and thus determine the carcinogenic neoantigens. For this, information extracted from protein sequences was employed. The preliminary results show sensitivity and specificity of 1.0 and 0.98 respectively.

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