Inteligencia Empresarial para estimular el giro comercial en el microcentro de una ciudad de tamaño intermedio

Abstract

El microcentro de la ciudad de Bahía Blanca (Argentina) fue muy afectado por la pandemia y la crisis económica. La circulación está cayendo abruptamente y se ha producido el cierre definitivo de muchos comercios. En consecuencia, el objetivo final de esta investigación es disponer de una herramienta de software para toma de decisiones que permita establecer estrategias inteligentes de comercialización. El recurso informático elegido es un Sistema Inteligente para Soporte de Decisión (IDSS). En este artículo se describe el diseño conceptual de un IDSS generalizado que contribuirá a mejorar el giro comercial del microcentro bahiense. La inteligencia artificial está incluida en la recolección y análisis de datos y en un optimizador que emplea un algoritmo genético predictivo. Dentro de los aportes innovadores de este estudio, se destaca la combinación de análisis predictivos y prescriptivos como una herramienta valiosa para abordar la tarea no trivial de optimizar el giro comercial urbano. Este IDSS es capaz de evaluar y categorizar posibles escenarios hipotéticos, brindando pistas acerca de su factibilidad y conveniencia económicas. Es la primera herramienta en nuestra región destinada a la reorganización de las tiendas físicas, con miras al sostenimiento de las fuentes de trabajo del sector.

The microcenter of Bahía Blanca (Argentina) has been hard hit by the pandemic and the economic crisis. Traffic is falling sharply, and many stores have been closed for good. Consequently, the final objective of this research is to have a software tool for decision-making that allows the establishment of intelligent marketing strategies. The chosen software resource is an Intelligent Decision Support System (IDSS). This paper describes the conceptual design of a generalized IDSS that will improve the commercial turn of Bahia’s micro-center. Artificial intelligence is included in the data collection and analysis and in an optimizer that employs a predictive genetic algorithm. Among the innovative contributions of this study, the combination of predictive and prescriptive analytics is highlighted as a valuable tool to address the non-trivial task of optimizing the urban commercial turn. This IDSS can evaluate and categorize hypothetical scenarios, providing clues about their economic feasibility and desirability. It is the first tool in our region aimed at reorganizing physical stores to sustain jobs in the sector.