Regresión Estadística en Microrredes para Estimación de Desempeño Operacional: Caso Campusgrid

Dessanai, Kevin; Oliveira, Luiz Henrique Lino de

doi:10.22167/2675-6528-202603756

Artículo

22 de octubre de 2026

Regresión Estadística en Microrredes para Estimación de Desempeño Operacional: Caso Campusgrid

Kevin Dessanai; Luiz Henrique Lino de Oliveira

DOI: 10.22167/2675-6528-202603756

Artículo derivado de Trabajo de Conclusión de Curso (TCC), con contenido basado en el trabajo original del alumno y adaptado al formato editorial de la Revista E&S con el apoyo de la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege para síntesis y organización textual.

Resumen

Se propuso un modelo de regresión estadística múltiple para estimar el rendimiento operativo de la microrred CampusGrid de la UNICAMP, basándose en magnitudes eléctricas internas. La microrred integra generación fotovoltaica, baterías y un generador de gas. Se recopilaron datos del sistema de gestión de energía en intervalos de cinco minutos durante un mes. El Índice de Confiabilidad Operacional, definido como la razón entre la energía atendida y la demandada, se estableció como variable dependiente. El modelo se ajustó al modo de operación aislado, evaluando el impacto de la demanda, el estado de carga, la generación solar y la energía suministrada. Los resultados revelaron un elevado poder explicativo, lo que indica que la confiabilidad operativa depende de la interacción entre el suministro y la demanda. Se observó que el período nocturno concentró la mayor tasa de atención parcial, atribuida a la reducción de la generación solar. Se concluyó que la regresión múltiple ofrece una estructura interpretable y útil para el monitoreo de microrredes y el apoyo a estrategias de control.

Palabras clave: Almacenamiento en baterías; Generación fotovoltaica; Índice de Confiabilidad; Operación aislada; Sistema de Gestión de Energía.

1. Introducción

La evolución de los sistemas eléctricos de potencia, históricamente compuestos por etapas de generación, transmisión, distribución, control y consumo de energía eléctrica, estuvo asociada a la expansión de grandes centrales centralizadas y redes extensas. Este modelo fue esencial para la universalización del acceso a la electricidad (Kagan et al., 2005; Grigsby, 2012), pero comenzó a presentar limitaciones ante la necesidad de mayor confiabilidad, flexibilidad, sostenibilidad e integración de fuentes renovables distribuidas, que poseen naturaleza intermitente (Lasseter, 2007).

En este contexto, el concepto de microrred ganó relevancia como una alternativa para controlar recursos energéticos de forma coordinada y despachable. La concepción de microrred fue impulsada por el concepto “CERTS Microgrid” a principios de los años 2000, que propuso tratar la generación distribuida, las cargas y los dispositivos de control como un subsistema eléctrico capaz de operar conectado a la red principal o de manera autónoma (Lasseter et al., 2002). Según el U.S. Department of Energy (2024), una microrred se define como un conjunto de cargas y recursos energéticos distribuidos insertados en límites eléctricos claramente definidos, capaz de actuar como una entidad controlable única en relación con la red principal.

Las microrredes surgen, por lo tanto, como respuesta a la necesidad de sistemas eléctricos más resilientes, descentralizados y capaces de integrar diferentes fuentes de energía. Su uso permite combinar generación renovable, generadores fósiles despachables, sistemas de almacenamiento de energía, cargas con respuesta a la demanda y medidores inteligentes (Liu et al., 2023). Entre sus principales beneficios se destacan la mejora de la confiabilidad del suministro, el aumento de la resiliencia frente a fallas de la red principal, la posibilidad de operación aislada, la integración de fuentes renovables y una mayor eficiencia en la gestión local de la energía (Feng et al., 2018). Sin embargo, la implementación de microrredes también presenta desafíos significativos, como el elevado costo de inversión inicial, la necesidad de infraestructura de comunicación, protección y control, además de la exigencia de estrategias operativas para lidiar con incertidumbres en la generación renovable y en la demanda (Eyimaya, 2024).

La presencia de sistemas de almacenamiento en baterías amplía la flexibilidad operativa de las microrredes, pero introduce desafíos relacionados con el estado de carga, los ciclos de carga y la degradación (Shamarova et al., 2022). En este escenario, el sistema de gestión de energía (EMS) desempeña un papel central, coordinando el despacho de los recursos, equilibrando la generación y la demanda, y preservando la estabilidad operativa en diferentes condiciones, incluida la transición entre los modos conectado e aislado (Khan et al., 2024).

En el contexto brasileño, CampusGrid, implementada en el campus de la Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), representa un ejemplo relevante de microrred orientada a la investigación, demostración tecnológica y evaluación operativa en un entorno real. Esta infraestructura permite investigar aspectos relacionados con la integración de fuentes renovables, el almacenamiento de energía, estrategias de control y diferentes modos de operación, contribuyendo al avance de estudios aplicados sobre el tema en el país (UNICAMP, 2024).

La complejidad operativa de las microrredes exige el desarrollo de métodos que apoyen el análisis de rendimiento. Los enfoques basados en datos, como modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático, se emplean cada vez más para la predicción, el control y la identificación de patrones operativos (Porawagamage et al., 2024). Sin embargo, aunque las técnicas avanzadas ofrecen una alta capacidad predictiva, los modelos interpretables son cruciales en aplicaciones de ingeniería, especialmente cuando el objetivo no es solo predecir el comportamiento del sistema, sino comprender las relaciones entre las variables operativas y los indicadores de rendimiento.

En este contexto, los modelos de regresión proporcionan un marco transparente, útil y de bajo costo computacional para el análisis de microrredes (Javadi y Pong, 2025). La elección de este enfoque busca evaluar en qué medida las variables internas de la microrred pueden explicar y estimar su comportamiento operativo, contribuyendo al monitoreo y la mejora de las estrategias de operación. Así, este trabajo propone la utilización de un modelo de regresión estadística múltiple para estimar el desempeño operativo de la microrred CampusGrid de la UNICAMP, a partir de magnitudes eléctricas internas.

2. Material y Métodos

La metodología de la investigación se estructuró en dos etapas complementarias: I) adquisición, tratamiento y organización de los datos operativos de la microrred y II) modelado estadístico, validación y análisis de los resultados obtenidos. El estudio buscó evaluar cómo las variables internas de la microrred pueden explicar y estimar su comportamiento operativo, contribuyendo al monitoreo y perfeccionamiento de las estrategias de operación.

En la primera etapa, se realizó investigación documental y tecnológica, con extracción de datos temporales, registros de eventos y logs operativos del sistema de gestión de energía de CampusGrid. Se recopilaron y organizaron variables eléctricas internas de la microrred, incluyendo potencia de las fuentes de generación, demanda eléctrica de las cargas, estado de carga del sistema de almacenamiento y otras magnitudes operativas. Para ello, se definió una ventana temporal continua para contemplar la variabilidad de la carga, diferencias entre días útiles y no útiles, distintas condiciones de despacho y eventuales ocurrencias de aislamiento o contingencia.

La base de datos se sometió a criterios de inclusión y exclusión, eliminando registros duplicados, descartando valores atípicos y estandarizando días con lagunas en variables críticas. A partir de las variables tratadas, se construyó el Índice de Confiabilidad Operacional [ICO], utilizado como variable dependiente del modelo estadístico. El ICO representa la capacidad de la microrred para satisfacer la demanda requerida y se calculó mediante la razón entre la energía efectivamente atendida y la energía total demandada en el instante de tiempo respectivo, según la Ecuación (1):

ICO₁ = Comprendida / Demandada (1)

Donde ICO: es el índice de confiabilidad operacional en el instante t; Eatendidať : es la energía efectivamente suministrada por la microrred; y Edemandadať : es la energía total requerida por las cargas en el mismo período. El índice asume valores entre 0 y 1, indicando mayor confiabilidad operacional cuanto más cercano a 1.

En la segunda etapa, se realizó la modelización estadística de los datos tratados utilizando regresión múltiple. El modelo se estructuró para estimar el índice diario de confiabilidad operativa a partir de las variables eléctricas internas de la microrred, según la Ecuación (2):

ICO₁ = Bo + B₁X1,t + B2X2,t + … + BXn,t + Et (2)

Donde ICOdt: es la variable dependiente en el instante t; X1,t, X2,t,…, Xn,t: son las variables explicativas de las mediciones internas de la microrred; β₀: es el intercepto; β₁,β2,…,βn: son los coeficientes estimados para cada variable explicativa; y ɛt: es el término de los errores.

La validación del modelo incluyó el análisis de los residuos, la verificación de la significancia estadística de los coeficientes y la evaluación de métricas de desempeño como el coeficiente de determinación [R²], el error absoluto medio y la raíz del error cuadrático medio. También se evaluaron aspectos como la multicolinealidad entre variables explicativas y la adherencia de los residuos a los supuestos del modelo.

El tratamiento estadístico se realizó en el entorno Python, utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy y Scikit-learn, además de otras bibliotecas para inferencia estadística y visualización de patrones. Se generaron tablas de rendimiento del modelo, estimaciones de coeficientes, intervalos de confianza, indicadores de colinealidad, pruebas diagnósticas, gráficos de residuos y análisis de sensibilidad.

La investigación utilizó exclusivamente datos técnicos y desidentificados, sin tratamiento de información personal, garantizando un recorrido transparente y replicable.

Área de Estudio

CampusGrid, ubicada en un campus universitario (coordenadas -22.815762 y -47.072456), sirvió como plataforma de demostración y desarrollo tecnológico. La infraestructura integra generación fotovoltaica (565 kilovatios-pico [kWp]), almacenamiento en baterías (1,27 Megavatios-hora [MWh]), generador a gas natural (250 kilovolt-amperios [kVA]), infraestructura en baja y media tensión y un sistema inteligente de supervisión y control. Esta arquitectura es adecuada para estudios de operación conectada y aislada, despacho energético, gestión de cargas y evaluación del comportamiento dinámico del sistema.

Figura 1. Microrred Campusgrid

Fuente: Datos originales de la investigación

3. Resultados y Discusión

Análisis estadístico

La operación de una microrred, caracterizada por la interacción entre generación renovable intermitente, almacenamiento, generación despachable, perfiles de carga y estrategias de control, presenta complejidad técnica. Un análisis inicial evaluó datos del sistema de gestión de energía (EMS) de CampusGrid, abarcando tanto el modo conectado a la red principal como el modo aislado. Los datos se estandarizaron y organizaron en intervalos de 5 minutos, cubriendo un mes de operación ininterrumpida. La Figura 2 ilustra la matriz de correlación entre las variables registradas por el sistema de monitoreo.Figura 2. Matriz de correlación de los datos obtenidos de la Microrred Campusgrid

Fuente: Resultados originales de la investigación

La matriz de correlación inicial indicó que el índice de confiabilidad operativa (ICO), considerando los modos conectado y desconectado, presentaba poca o ninguna correlación con la mayoría de las variables. Esto se debió principalmente al suministro de energía de la red principal, cuyos datos no fueron monitoreados por la microrred. En modo conectado, sin generación local, el ICO siempre sería 1, ya que la demanda sería suplida por la red principal. Se observó que la variación delta del estado de carga del sistema de almacenamiento de energía (dsoc) y el grupo generador a gas natural (generador) mostraron correlación leve a moderada con el modo de operación, ya que actúan como respaldo en caídas de energía. El sistema fotovoltaico (sfv) no presentó correlaciones significativas, mientras que la energía entregada localmente por la microrred se correlacionó principalmente con la demanda.

Para un análisis más preciso del ICO, los datos fueron depurados para incluir solo los instantes en que la microrred operaba en modo aislado, eliminando la interferencia de la red principal. Del total de 8640 observaciones, 195 se referían al modo aislado, lo que, aunque reducido, permitió una evaluación más realista de la capacidad de soporte de las cargas locales. La Figura 3 presenta la matriz de correlación para el sistema operando exclusivamente en modo aislado.Figura 3. Matriz de correlación de los datos de la Microrred Campusgrid para el modo aislado

Fuente: Resultados originales de la investigación

En el modo de operación aislado, el ICO mostró una relación positiva más pronunciada con la operación de la batería y el sistema fotovoltaico, lo que indica que mayores estados de carga de la batería y una mayor generación fotovoltaica se asocian con valores más altos de ICO. El sfv también presentó una leve interdependencia con el generador de gas. En cuanto a la demanda, la correlación fue moderada a fuerte y negativa, lo que sugiere que el ICO tiende a disminuir con el aumento de la demanda. Con base en estos datos, fue posible obtener la ecuación (4) que describe el comportamiento del sistema:

ICO = 0,899025 – 0,129712demanda + 0,000546dsoc + 0,001845gerado + 0,011725sfv + 0,150857energía (4)

El análisis de regresión, según la Tabla 1, reveló que el generador no tiene una significancia estadística relevante como variable explicativa del ICO, con un valor p de aproximadamente 0,152. La Figura 4 ilustra este comportamiento en forma de grafo, donde las líneas más azules y rojas indican niveles de correlación más débiles y más fuertes, respectivamente.Tabla 1. Tabla con los resultados individuales de las variables

Variables	Coeficiente	Error	t	P > \| t \|	[ 0.025	0.975 ]
Punto de corte	0.899025	0.015	58.838	0.000	0.874	0.934
exigencia	-0.129712	0.06	-21.082	0.000	-0.143	-0.0118
dsoc	0.000546	0.000	3.193	0.002	0.000	0.001
generador	0.001845	0.00128	1.438	0.152	-0.000685	0.004374
sfv	0.011725	0.004	3.297	0.001	0.005	0.021
energía	0.150857	0.010	15.427	0.000	0.131	0.170

Fuente: Resultados originales de la investigaciónFigura 4. Grafos de correlación de los datos de la Microrred Campusgrid para el modo aislado

Fuente: Resultados originales de la investigación

El intervalo del coeficiente del generador, según la Figura 4, pasa por cero, lo que sugiere que estadísticamente es plausible que su efecto real sea nulo, ligeramente negativo o positivo. Por lo tanto, el modelo no puede afirmar con seguridad un efecto propio de la variable explicativa del generador, que puede ser excluida de la ecuación principal, resultando en la ecuación (5):

ICO = 0,899025 – 0,129712demanda + 0,000546dsoc + 0,011725sfv + 0,150857energía (5)

El resumen del ajuste por Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS), presentado en la Tabla 2, demostró un rendimiento estadístico satisfactorio. El coeficiente de determinación R² indicó que aproximadamente el 77,2% de la variabilidad observada en ICO es explicada por las variables independientes, lo que sugiere un alto poder explicativo. El R² ajustado de 0,767 confirmó que el modelo mantiene capacidad explicativa, incluso después de la penalización por el número de predictores, lo que indica que las variables insertadas contribuyen de forma relevante a la explicación del ICO.Tabla 2. Tabla con los resultados de la OLS del modelo

Variables	Coeficiente
R2	0,772
R-cuadrado ajustado	0,767
Estadística-F	161,0
Probabilidad (Estadística-F)	6,86 x 10-60
Log-verosimilitud	178,53
AIC	– 347,1
BIC	– 330,7
MAE	0,0607
RMSE	0,1032

Fuente: Resultados originales de la investigación

El valor de la estadística F de 161,0, asociado a un valor p de 6,86 × 10⁻⁶⁰, permitió rechazar la hipótesis nula de que todos los coeficientes angulares son simultáneamente iguales a cero. Esto significa que el conjunto de las variables explicativas posee capacidad estadísticamente significativa para explicar el comportamiento de la variable dependiente. El modelo se ajustó con las 195 observaciones de la base de datos original, resultando en 190 grados de libertad de los residuos y 4 grados de libertad para el modelo, indicando cuatro predictores explicativos. El error medio absoluto (MAE) de 0,0607 y el error cuadrático medio (RMSE) de 0,1032 indicaron que el modelo reproduce con buena aproximación el nivel de confiabilidad operacional observado, aunque la dispersión aumenta en eventos de atención parcial. La Figura 5 ilustra la relación entre el índice de confianza observado y el previsto.Figura 5. Índice de confianza observado x Índice de confianza previsto

Fuente: Resultados originales de la investigación

La Figura 5 muestra una fuerte concentración de puntos cercanos al valor unitario del índice, con mayor dispersión para valores inferiores, lo que indica que los episodios de atención parcial son más difíciles de capturar con precisión perfecta. Sin embargo, la proximidad visual de los puntos en relación con la recta de referencia sugiere que el modelo lineal múltiple mantiene una capacidad explicativa útil para el análisis y monitoreo operacional. La confiabilidad operacional está predominantemente influenciada por la relación entre la carga requerida y la energía efectivamente atendida, mientras que la generación fotovoltaica y el estado del sistema de almacenamiento actúan como soporte, y no como determinantes principales aislados. La demanda y la energía comparten una porción significativa de la información explicativa, lo cual es esperado desde el punto de vista físico, dada la relación directa con la atención de la carga.

El análisis de multicolinealidad, presentado en la Figura 6 y Tabla 3, indicó factores de inflación de la varianza (VIF) de 8,973 para energía y 7,722 para demanda, mientras que dsoc y sfv permanecieron en niveles bajos, con 1,689 y 1,177, respectivamente. A pesar de la multicolinealidad moderada a alta entre demanda y energía, los coeficientes mantuvieron signos coherentes y alta significancia estadística, justificando la permanencia de estas variables en el modelo desde el punto de vista interpretativo. Este resultado sugiere que el comportamiento del índice de confianza emerge de una interacción estrecha entre la necesidad de suministro y la capacidad efectiva de atención local, reforzando el sentido físico de la regresión estimada.Figura 6. Factor de inflación de la varianza (VIF) de las variables del modelo reducido

Fuente: Resultados originales de la investigaciónTabla 3. Valores VIF para las variables explicativas

Variables	Valía
energía	8,973
exigencia	7,722
dsoc	1,689
sfv	1,177

Fuente: Resultados originales de la investigación

Para diagnosticar la heterocedasticidad, se realizó la prueba de Breusch-Pagan. La prueba arrojó un valor LM de 21,183 con un p-valor de 0,000748, y un valor F de 4,607 con un p-valor de 0,000546. Por lo tanto, la hipótesis nula de homocedasticidad fue rechazada al nivel del 5%, lo que indica que los residuos del modelo presentan varianza no constante, como se detalla en la Tabla 4.Tabla 4. Valores para la prueba de Breusch-Pagan

Variables	Valía
LM	21,183
valor p LM	0,000748
Estadística F	4,606626
valor p F	0,000546

Fuente: Resultados originales de la investigación

Al agrupar las observaciones por franja horaria, se observó que el período de 18:00 a 00:00 horas concentró la mayor parte de los eventos con ICO menor que 1. En esta franja, la tasa de atención parcial fue de 0,3409, más del doble que en la franja de 06:00 a 12:00 horas y más de cinco veces superior a los intervalos de 00:00 a 06:00 y de 12:00 a 18:00, ambos con 0,0638. En este período nocturno, se observó el menor ICO medio (ICOm) y el mayor gap medio (GAPm) de suministro, como muestra la Tabla 5 y la Figura 7. Este resultado es consistente con la lógica de funcionamiento de la microrred, ya que al final de la tarde la contribución fotovoltaica disminuye o cesa, mientras que la demanda permanece elevada, especialmente en cargas post-expediente o al inicio del período punta. En estas condiciones, el sistema depende más de la energía almacenada y de la coordinación de los recursos disponibles.Tabla 5. Resultados de ICO por franja horaria

Horario	Observaciones	ICO <1	Tasa	ICOm	GAPm
00:00-06:00	47	3	0,0638	0,9643	0,2178
06:00-12:00	57	10	0,1754	0,9020	0,3187
12:00-18:00	47	3	0,0638	0,9651	0,1915
18:00-00:00	44	15	0,3409	0,8115	1,3594

Fuente: Resultados originales de la investigaciónFigura 7. Frecuencia de ICO < 1 por franja horaria

Fuente: Resultados originales de la investigación

El análisis semanal, presentado en la Figura 8, reforzó este comportamiento. En los días laborables, los niveles medios más bajos de confiabilidad se observaron el viernes y el jueves, mientras que el sábado presentó el mejor desempeño y la menor tasa de atención parcial. El domingo también mostró un desempeño superior a los días laborables. Este patrón indica que la microrred responde no solo a la variabilidad intradía, sino también a cambios en el perfil de consumo a lo largo de la semana, lo que es compatible con el funcionamiento de un campus universitario, donde la intensidad de uso de la infraestructura tiende a disminuir los fines de semana.Figura 8. Frecuencia de ICO < 1 por día de la semana

Fuente: Resultados originales de la investigación

La observación exploratoria por franja horaria indicó que los eventos con ICO menor que 1 se concentraron principalmente entre las 18 y las 24 horas, sugiriendo la influencia del régimen temporal en la confiabilidad operacional. Con base en este hallazgo, se introdujeron variables dummy de franja horaria en el modelo de regresión para verificar la relevancia estadística del horario después del control de las variables eléctricas. Se consideraron cuatro categorías (madrugada, mañana, tarde y noche), con procedimiento n-1 dummies, y los resultados están en la Tabla 6.Tabla 6. Tabla con los coeficientes del modelo adaptado con dummies

Variables	Coeficiente	Error	t	P > \| t \|	[ 0.025	0.975]
Punto de corte	0,916820	0,0163	56,376	0,000	0,8847	0,948900
exigencia	-0,128049	0,0605	-21,16	0,0014	-0,1399	-0,116114
dsoc	0,000590	0,00016	3,812	0,000	0,00028	0,000895
generador	0,002826	0,00129	2,195	0,0294	-0,00028	0,005365
sfv	0,012682	0,00404	3,144	0,0019	0,00473	0,020655
energía	0,144647	0,0097	14,92	0,000	0,12553	0,163764
mañana	-0,053940	0,016581	-3,253118	0,001353	-0,086648	-0,021231

Fuente: Resultados originales de la investigación

Después del procedimiento stepwise, solo la variable ficticia/dummy correspondiente al período de la mañana permaneció estadísticamente significativa (β = -0,053940; p = 0,001353). El modelo adaptado presentó un R² ajustado de 0,7799, superior al modelo solo cuantitativo. Sin embargo, la prueba de Breusch-Pagan continuó siendo significativa, indicando la persistencia de la heterocedasticidad, según la Tabla 7.Tabla 7. Valores para la prueba de Breusch-Pagan para el modelo con variables ficticias/dummy

Variables	Coeficiente
R²	0,786
R-cuadrado ajustado	0,779
AIC	– 355,9
BIC	– 332,9
LM	29,70
valor p LM	0,000045

Fuente: Resultados originales de la investigación

El estudio demostró la viabilidad de aplicar modelos de regresión estadística múltiple para estimar el rendimiento operativo de microrredes, utilizando la CampusGrid de la UNICAMP como estudio de caso. La construcción del Índice de Confiabilidad Operacional permitió cuantificar la capacidad del sistema para satisfacer la demanda, especialmente en modo aislado. Los resultados indicaron que la demanda y la energía efectivamente entregada son los principales determinantes del rendimiento del sistema, con la generación fotovoltaica y el almacenamiento actuando como soporte. El modelo estadístico desarrollado presentó un alto poder explicativo, confirmando que las variables eléctricas internas son suficientes para proporcionar una estimación consistente del comportamiento de la microrred. El análisis temporal reveló patrones operativos importantes, como una mayor susceptibilidad a déficits de suministro durante la noche, cuando cesa la generación solar y la demanda se mantiene elevada. La incorporación de variables categóricas de franjas horarias mejoró el modelo, reforzando la influencia del perfil de consumo a lo largo del día, y el mejor rendimiento observado los fines de semana corrobora la adecuación del modelo a la dinámica de un campus universitario.

4. Conclusión

El presente estudio propuso la utilización de un modelo de regresión estadística múltiple para estimar el desempeño operacional de la microrred CampusGrid de la UNICAMP, con enfoque en la operación en modo aislado a partir de magnitudes eléctricas internas. Se verificó que el modelo desarrollado presentó un elevado poder explicativo, con un R² ajustado de 0,767, indicando que aproximadamente el 77,2% de la variabilidad del Índice de Confiabilidad Operacional (ICO) fue explicada por las variables independientes. Los resultados evidenciaron que la demanda y la energía efectivamente entregada constituyeron los principales determinantes del desempeño del sistema, mientras que la generación fotovoltaica y el estado de carga del sistema de almacenamiento actuaron como elementos de soporte esenciales para el mantenimiento del suministro. El análisis demostró que variables eléctricas internas, monitoreadas por el sistema de gestión de energía, son suficientes para proporcionar una estimación consistente del comportamiento de la microrred, ofreciendo una estructura interpretable y útil para el monitoreo y apoyo a estrategias de control.

El análisis temporal reveló patrones operativos importantes, como una mayor susceptibilidad a déficits de suministro durante el período nocturno, específicamente entre las dieciocho y veinticuatro horas, cuando cesa la generación solar y la demanda se mantiene elevada. También se observó un mejor desempeño los fines de semana, lo que corrobora la adecuación del modelo a la dinámica de un campus universitario. A pesar de las limitaciones inherentes al enfoque basado en datos, como la dependencia de la calidad de los registros históricos y la persistencia de heterocedasticidad en los residuos, el modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS) demostró ser una herramienta analítica transparente y de bajo costo computacional. La interpretabilidad de los coeficientes permite que operadores e investigadores comprendan las relaciones entre las variables del sistema. Se sugiere para estudios futuros la incorporación de variables meteorológicas explícitas, la exploración de técnicas de regresión no lineal o de series temporales para abordar la heterocedasticidad, y la aplicación del modelo en diferentes arquitecturas de microrredes para validar su generalización.

Referencias Bibliográficas

DOE – U.S. Department of Energy. The U.S. Department of Energy’s Microgrid Initiative. [S.I.]: U.S. Department of Energy, 2016. Disponível em: . Acesso em: 07 mar. 2026.

Eyimaya, S. E.; Altin, N. Review of Energy Management Systems in Microgrids. Applied Sciences, v. 14, n. 3, art. 1249, 2024. Disponível em: . Acesso em: 01 abr. 2026.

Feng, W. et al. A review of microgrid development in the United States. Applied Energy, 2018.

Grigsby, L. L. Electric Power Generation, Transmission, and Distribution. 3. ed. Boca Raton: CRC Press, 2012.

Javadi, A. B.; Pong, P. A review on symbolic regression in power systems: Methods, applications, and future directions. Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 224, art. 116075, 2025. Disponível em: . Acesso em: 07 fev. 2026.

Kagan, N.; Oliveira, C. C. B.; Robba, E. J. Introdução aos sistemas de distribuição de energia elétrica. São Paulo: Blucher, 2005.

Khan, M. R. et al. A Comprehensive Review of Microgrid Energy Management Systems. Processes, v. 12, n. 2, 2024.

Lasseter, R. H. Microgrids and Distributed Generation. Journal of Energy Engineering, v. 133, n. 3, p. 144-149, 2007.

Liu, X. et al. Microgrid Energy Management with Energy Storage Systems. 2023.

Porawagamage, G. et al. A review of machine learning applications in power system protection and control. Frontiers in Smart Grids, 2024.

Shamarova, N. et al. Review of Battery Energy Storage Systems Modeling in Microgrids with Renewables Considering Battery Degradation. Energies, 2022.

UNICAMP – Universidade Estadual de Campinas. Unicamp y CPFL inauguran microrred de energía en el campus de Barão Geraldo. Campinas: UNICAMP, 22 nov. 2024. Disponible en: . Acceso en: 07 abr. 2026.

Artículo originario del Trabajo de Fin de Curso de la Especialización en Data Science y Analytics del MBA USP/Esalq

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23 de octubre de 2026

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La gestión financiera personal representa un desafío creciente, influenciada por sesgos cognitivos que afectan la toma de decisiones, incluso en individuos con alto conocimiento. El presente estudio analizó la relación entre el nivel de educación financiera y la ocurrencia de sesgos conductuales en la toma de decisiones financieras de adultos residentes en Brasil. Se realizó un levantamiento de campo de naturaleza aplicada, cuantitativa y descriptivo-correlacional, mediante la aplicación de un cuestionario estructurado a 163 encuestados. El instrumento contempló variables sociodemográficas, conocimiento y hábitos financieros, y situaciones hipotéticas para identificar sesgos cognitivos. Los resultados indicaron que niveles más elevados de educación financiera se asociaron con mejores prácticas de control financiero, ahorro e inversión, con correlaciones significativas con ingresos y escolaridad. Sin embargo, la presencia de sesgos conductuales (anclaje, aversión a la pérdida, escasez, optimismo/pesimismo, sesgo del presente, status quo, exceso de confianza y contabilidad mental) persistió incluso entre individuos con mayor escolaridad e ingresos, sin asociación estadísticamente significativa con las variables sociodemográficas analizadas. Se concluyó que la educación financiera, aunque esencial para la organización y el control financiero, no fue suficiente para neutralizar la influencia de sesgos cognitivos. Se sugiere la incorporación de enfoques conductuales a los programas de educación financiera.

Palabras clave: Comportamiento financiero; Economía conductual; Finanzas personales; Heurísticas cognitivas; Sesgos cognitivos.

22 de octubre de 2026

Desafíos y Posibilidades del Primer Año Escolar de Niños con TEA para el Trabajo Docente

La inserción de niños con Trastorno del Espectro Autista (TEA) en la Educación Infantil presenta desafíos significativos, dada la dificultad de adaptación a nuevos entornos y la intensidad de estímulos. El objetivo fue analizar la actuación docente en la Educación Infantil en el proceso de escolarización inicial de niños con TEA. Se realizó un estudio de caso, utilizando la entrevista narrativa como técnica de producción de datos. Los resultados revelaron que la actuación docente se caracterizó por prácticas de mediación y afecto, con la flexibilización de la rutina y el uso de recursos lúdicos como estrategias esenciales para el desarrollo y la organización sensorial del niño. También se destacó la importancia del profesional de apoyo escolar para el éxito del trabajo pedagógico. El desarrollo integral del niño fue promovido por medio de acciones docentes intencionales que priorizaron la adaptación ambiental, el fortalecimiento de vínculos y la atención a las necesidades específicas del TEA. Como contribución, se elaboró una guía de estrategias pedagógicas orientada a la acogida de niños con TEA en guarderías públicas.

Palabras clave: Educación Infantil; Inclusión Escolar; Narrativas Docentes; Prácticas Pedagógicas Inclusivas; Trastorno del Espectro Autista.

22 de octubre de 2026

Viaje del Consumidor en la Decisión de Compra de Infoproductos en el Entorno Digital

La expansión del comercio electrónico y la transformación tecnológica impulsaron la necesidad de comprender el comportamiento del consumidor de infoproductos, cuya experiencia percibida se ha vuelto crucial para el desarrollo profesional. El estudio tuvo como objetivo analizar los factores que influyeron en la decisión de compra de infoproductos en el entorno digital, considerando las etapas del viaje del consumidor. Se realizó una investigación aplicada, cuantitativa y descriptiva, a través de un estudio de campo con 100 consumidores de la Serra Gaúcha. La recopilación de datos se realizó mediante un cuestionario estructurado, utilizando muestreo no probabilístico. Los resultados revelaron un público cualificado y con un fuerte comportamiento “mobile-first”. Se constató que la disponibilidad de información detallada y la aprobación social fueron los principales desencadenantes de atracción en la fase de precompra. En las etapas transaccionales y posteriores, la minimización de fricciones operativas, la agilidad del acceso inmediato y la seguridad sistémica demostraron ser cruciales para la conversión y la satisfacción, aunque se identificaron lagunas en la eficiencia del soporte humano. La retención se fundamentó en la confianza generada por experiencias anteriores positivas, superando el factor precio. Se concluyó que el viaje del consumidor de infoproductos opera como un sistema integrado, exigiendo alineación entre infraestructura tecnológica, curaduría de contenido y humanización del soporte para asegurar el compromiso.

Palabras clave: Comercio electrónico; Comportamiento del consumidor; Experiencia del consumidor; Fidelización; Negocios virtuales.

22 de octubre de 2026

Riesgos Psicosociales y Salud Mental en el Trabajo en una Institución Bancaria

La salud mental en el entorno laboral es un tema de creciente relevancia, que impacta el desarrollo profesional y el bienestar de los colaboradores. Se realizó un estudio para identificar aspectos y situaciones que pueden influir en los niveles de absentismo en una institución bancaria. La investigación involucró a 108 participantes y utilizó un cuestionario estructurado, basado en la versión corta del COPSOQ II de Gonçalves (2021), que contenía 45 preguntas cerradas en escala Likert y dos preguntas abiertas. Los datos se recopilaron a través de una plataforma en línea y se analizaron con un enfoque descriptivo y cuantitativo. Los resultados revelaron un escenario que indicó la necesidad de ajustes en la distribución de las actividades y en la percepción de los gerentes sobre comportamientos y señales de trastornos. Se identificaron evidencias importantes en las respuestas abiertas de los participantes. Se concluyó que el estudio contribuyó a la promoción de la percepción de un ambiente seguro para la salud mental en la organización.

Palabras clave: Ausencias por trastornos; Desarrollo profesional; Liderazgo operativo; Licencia médica; Salud mental.

22 de octubre de 2026

Observatorio Digital de la Amazonía: Ciencia de Datos Aplicada al Análisis de Indicadores Sociales, Económicos, Ambientales y de Salud

El estado de Amazonas ha enfrentado desafíos históricos en la consolidación del Sistema Único de Salud (SUS), derivados de barreras geográficas, desigualdades socioeconómicas y limitaciones estructurales. En este estudio se describió el desarrollo e implementación de un geoportal de información en salud, concebido para apoyar el monitoreo, la evaluación y la planificación en el contexto amazónico. Se adoptó un enfoque de estudio de caso descriptivo, basado en análisis documental y datos secundarios, abarcando el mapeo de funcionalidades, la infraestructura técnica y las etapas de validación de la herramienta. El Portal fue desarrollado con tecnologías abiertas e integró múltiples bases de datos nacionales, ofreciendo dashboards interactivos, mapas temáticos y repositorio digital de documentos. Entre los resultados, destacaron la visualización georreferenciada de indicadores clave, la posibilidad de análisis comparativos temporales y la utilización de la plataforma en la revisión de planes de salud y en el redireccionamiento de acciones estratégicas. El portal puede representar un avance en la gobernanza digital y en la gestión basada en evidencia, con potencial de replicabilidad para otros territorios de alta complejidad, siempre que vaya acompañado de inversiones en infraestructura tecnológica, capacitación profesional y articulación interinstitucional.

Palabras clave: Amazonía; Evaluación en Salud; Salud Digital; Sistemas de Información en Salud.

22 de octubre de 2026

Aprendizaje Continuo como Factor de Crecimiento Organizacional en la Percepción de los Colaboradores

El impacto del aprendizaje continuo y la gestión del conocimiento en el crecimiento de las organizaciones fue estudiado en un escenario de globalización y constantes cambios. El objetivo del estudio fue analizar la percepción de los colaboradores sobre la cultura de aprendizaje y su importancia para el desarrollo personal y profesional. Los datos se obtuvieron a través de una encuesta anónima, de enfoque cuantitativo, utilizando un formulario con preguntas tipo “survey” aplicado a 87 profesionales de los sectores de tecnología, salud, educación, comercio y servicios. Los resultados indicaron que los colaboradores tenían una percepción positiva sobre la contribución del aprendizaje continuo al crecimiento personal y organizacional, reconociendo sus beneficios para el desarrollo de nuevas habilidades, la innovación y la competitividad. Sin embargo, se observó que el incentivo al intercambio de conocimiento interno y la oferta de capacitaciones prácticas aún presentaban medias moderadas de acuerdo. Se concluyó que el aprendizaje continuo contribuye significativamente al desarrollo individual y organizacional, sugiriendo que las empresas deben desarrollar políticas estratégicas de aprendizaje dirigido a nuevas habilidades, buscando una mayor ventaja competitiva y la innovación.

Palabras clave: Aprendizaje continuo; Autodesarrollo; Crecimiento organizacional; Gestión del Conocimiento; Innovación.

22 de octubre de 2026

Previsión de la Morosidad de Pago Agregada en el Sistema Financiero Brasileño por Modelo Sarimax con Variables Macroeconómicas

La morosidad agregada en el sistema financiero brasileño es un indicador crucial de riesgo crediticio, cuya previsión está regulada por las Resoluciones CMN n.° 4.557/2017 y 4.966/2021 para la medición prospectiva de pérdidas esperadas. Se modeló y predijo la morosidad agregada mediante el modelo SARIMAX, proyectando su trayectoria hasta diciembre de 2026 bajo escenarios optimista, base y pesimista. Se utilizaron 164 observaciones mensuales (julio/2012 a febrero/2026) y variables macroeconómicas como desempleo, Selic, IPCA, IBC-Br y endeudamiento de las familias. La especificación con variables contemporáneas fue seleccionada con base en criterios de información y estabilidad de los coeficientes, y el diagnóstico de los residuos confirmó adecuación estadística, con MAPE de 3,12%. La morosidad histórica varió entre 4,33% y 7,64%. La estimación identificó el desempleo (β = 0,2534; p < 0,001) y la Selic (β = 0,2128; p < 0,001) como principales determinantes positivos, con fuerte persistencia temporal (AR(1) = 0,8965). La Selic exhibió correlación creciente con la morosidad (r = 0,62 en el rezago 12), mientras que el desempleo demostró efecto contemporáneo (r = 0,33). Las proyecciones indicaron morosidad entre 6,30% y 7,98% en diciembre de 2026, con una amplitud de 1,68 punto porcentual, evidenciando implicaciones directas para el dimensionamiento de provisiones en las instituciones financieras.

Palabras clave: Desempleo; Modelado predictivo; Política monetaria; Provisión de pérdidas; Series temporales.

22 de octubre de 2026

Factores de Compromiso de las Partes Interesadas en la Transferencia Internacional de Tecnología a un Hospital Público

Este estudio describió los factores críticos percibidos para la participación de las partes interesadas en la transferencia internacional de tecnología en un hospital público, con foco en la planificación. El objetivo fue describir estos factores condicionantes, según la percepción de los profesionales. Se realizó un estudio de caso único, aplicando un cuestionario a 25 profesionales y utilizando análisis de contenido, complementado por tabulaciones descriptivas. Los principales obstáculos identificados fueron resistencia al cambio (72%), financiación (64%), falta de comunicación (60%) y burocracia (40%). Solo el 28% de los encuestados reconoció la existencia de herramientas adecuadas para la gestión de stakeholders, mientras que el 48% negó y el 24% no supo informar. Cruzamientos exploratorios indicaron variaciones en la evaluación de influencia según el tiempo de actuación, pero no establecieron relaciones causales. La falta de participación se asoció con retrasos, baja adhesión, desperdicio de recursos, fallas de comunicación, compromiso de la absorción de conocimiento y riesgos para la seguridad del paciente. Las conclusiones se restringieron a las percepciones del grupo investigado y fundamentaron recomendaciones preliminares para la comunicación y coordinación intersectorial.

Palabras clave: Estudio de caso; Gestión de proyectos; Innovación en salud; Partes interesadas; Sector público.

22 de octubre de 2026

Combate a las Pérdidas Comerciales de Energía Eléctrica Utilizando Modelo de Series Temporales

Las pérdidas comerciales de energía eléctrica representaron uno de los principales desafíos para las distribuidoras, impactando directamente la sostenibilidad económica y la calidad del suministro. Se evaluó la eficiencia de modelos de series temporales, con foco en técnicas de suavización exponencial, en la predicción del consumo facturado de unidades consumidoras, para apoyar la identificación de desvíos asociados a pérdidas no técnicas. Se utilizaron datos históricos de consumo mensual de una distribuidora de energía eléctrica en Brasil, segmentados por perfiles de comportamiento (estacionariedad, tendencia y estacionalidad). Se aplicaron modelos de suavización exponencial simple, Holt y Holt-Winters (aditivo y multiplicativo), comparados a una media móvil tradicional. El error porcentual absoluto medio (MAPE) fue el criterio de evaluación. Adicionalmente, se empleó el enfoque predictivo para la selección automática del modelo y pruebas de diagnóstico de los residuos, como Ljung-Box y análisis de la función de autocorrelación. Los resultados demostraron que modelos más robustos presentaron mayor capacidad de adaptación a las características de las series y menor error, con destaque para el desempeño superior en escenarios con tendencia. Para series estacionales, el modelo ETS mostró mayor capacidad de adaptación a transiciones. Se concluyó que la utilización de modelos de series temporales más estructurados contribuyó significativamente a la mejora de la exactitud de las predicciones y ofreció soporte analítico relevante para la identificación de pérdidas comerciales y optimización de procesos operacionales y comerciales en el sector eléctrico.

Palabras clave: Distribución de energía; MAPE; Optimización; Predicción de consumo; Suavización exponencial.

Economia

19 de octubre de 2026

¿Fin de la escala 6×1: qué permiten concluir los números?

Tras la promulgación del fin de la escala 6×1, el debate sobre la jornada menor pasa a la implementación y exige distinguir beneficios sociales de costos económicos El fin de la escala 6×1 pasó de la discusión legislativa a un cambio constitucional en Brasil. El 16 de octubre de 2026, el Congreso Nacional promulgó la enmienda constitucional nº 141/2026, originada de la Propuesta […]

Inteligencia Artificial

16 de octubre de 2026

¿Por qué estudiar si existe la IA?

Cuando las respuestas se vuelven fáciles, aprender pasa a significar más que alcanzarlas. ¿Por qué necesito aprender esto si puedo preguntarle a una inteligencia artificial? Este tipo de pregunta ha acompañado a la educación durante décadas. ¿Por qué aprender una operación si existe una calculadora? ¿Por qué memorizar una información si se puede encontrar […]

Gestión Tributaria

15 de octubre de 2026

Impuesto rosa y el género del precio

Cómo los diferentes tratamientos de marketing para hombres y mujeres son incorporados por la tributación del consumo Imagine un estante en el que dos maquinillas de afeitar de la misma marca y destinadas al mismo propósito están expuestas una al lado de la otra: una tiene un empaque oscuro y promete fuerza, precisión y eficiencia; la otra viene en tonos de rosa o […]

Salud

13 de octubre de 2026

El eslabón perdido de la transformación de la salud

¿Por qué la innovación no es suficiente para generar cambios en las organizaciones y en los sistemas de salud La transformación digital se ha consolidado como una prioridad estratégica para los sistemas de salud en todo el mundo. Historias clínicas electrónicas, inteligencia artificial, telemedicina, monitorización remota y análisis de datos han pasado a formar parte de la agenda estratégica de gobiernos y organizaciones sanitarias. Paradójicamente, […]

Marketing

09 de octubre de 2026

Bitcoin o mascotas: lo que la Inteligencia Artificial no vería

Un caso real de consumer intelligence muestra lo que queda fuera del briefing Hace algunos años, una aseguradora estadounidense contrató a una empresa especializada en consumer intelligence para responder a tres preguntas: La aseguradora también evaluaba lanzar seguros pagados en bitcoin. En ese momento, el proceso de trabajo de la consultoría funcionaba así: el analista creaba una query […]

Gestión Escolar

06 de octubre de 2026

La escuela no es un casino: cuando las figuritas se convierten en moneda en el patio

¿Por qué, para determinados estudiantes, la escuela logra ofrecer tan pocas experiencias de éxito? La Copa del Mundo ha terminado. Brasil ha quedado fuera de la competición, llegaron las vacaciones escolares, se disputó la final y el calendario del fútbol siguió adelante. Sería razonable imaginar que, con el fin del torneo y el regreso a clases, también comenzara […]

Transición Energética

30 de septiembre de 2026

Energías renovables: la ventaja brasileña

Brasil necesita invertir en la capacidad de transformar recursos naturales en innovación, productividad y desarrollo Hablar de energía es hablar de desarrollo. Detrás de la industria, el transporte, los servicios, las ciudades y, cada vez más, la inteligencia artificial, existe una infraestructura energética que sustenta la economía. Comprender la matriz energética de un país es comprender […]

Análisis De Datos

30 de septiembre de 2026

¿Cuando cambian los datos, ha cambiado la realidad?

Análisis de casi 20 millones de vínculos-año docentes entre 2020 y 2025 muestra cómo cambios en la composición de la población y en la producción de los registros pueden alterar la interpretación de series históricas Entre 2020 y 2025, el número de vínculos formales de trabajo docente identificados en la RAIS (Relación Anual de Información Social), del Ministerio de Trabajo, […]

Inteligencia Artificial

28 de septiembre de 2026

Inteligencia artificial y las tendencias

¿Por qué tanta gente se une a los juegos con ChatGPT? Nunca fui una persona de tendencias. Sigo sin serlo. Algunas pasan por mi línea de tiempo, las veo, me parecen interesantes pero no al punto de experimentar. Fue así, inclusive, con algunas ondas recientes de imágenes hechas por inteligencia artificial, como la tendencia de los años 80, aquella que nos […]

Gestión Tributaria

01 de septiembre de 2026

Reforma tributaria y planificación patrimonial en el campo

La eficiencia para gestionar los impuestos facilita la gobernanza y permite organizar la sucesión familiar. La organización patrimonial rural se ha convertido en una medida estratégica ante la reforma tributaria en Brasil, que entró en vigor este año. La planificación de las actividades y de la gestión del patrimonio rural, a través de herramientas como la transición de la Persona Física a […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligencia Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro de la empresa y fuera del radar: los riesgos de la IA Sombra

Según Microsoft, el 75% de los profesionales ya utilizan inteligencia artificial en el trabajo sin la aprobación de la empresa El uso de la inteligencia artificial generativa ya forma parte de la rutina corporativa. Herramientas como ChatGPT, Copilot y otras plataformas ayudan a los profesionales a producir textos, analizar datos, crear presentaciones y acelerar tareas en prácticamente todos los sectores. Pero este avance […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julio de 2026

El futuro como competencia

El interés académico refuerza la proyección de escenarios como herramienta esencial para la toma de decisiones. Mientras algunas empresas aún intentan acertar el próximo paso, otras ya trabajan con múltiples futuros posibles — y se preparan para todos ellos. Pero, ¿qué significa “pensar el futuro”? ¿Es tendencia, es estrategia o una nueva competencia que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Innovación

Tecnología

21 de mayo de 2026

Corredor Agro SP: innovación, articulación institucional y futuro

Pecege comanda a operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educación

27 de abril de 2026

Cómo transformar un TCC en negocio

Nueva gestión del Parque Tecnológico de Piracicaba ofrece consultoría a egresados de MBAs El nuevo director de proyectos del Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, suele decir que una de las mayores recompensas que ha tenido en la vida ha sido ver a sus orientandos del MBA USP/Esalq estructurar empresas a partir de sus trabajos de conclusión de […]

Tecnología

20 de marzo de 2026

El repertorio humano en la era de la IA

El pensamiento crítico y la creatividad son insustituibles en el trabajo del profesional de marketing La Inteligencia Artificial (IA) es capaz de hazañas increíbles, pero aún no posee la capacidad de juicio, empatía, intuición y creatividad estratégica necesarias para hacer el trabajo de un buen profesional de marketing. En esta área, es importante saber usar la herramienta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegocios

Innovación

23 de febrero de 2026

ESG como estrategia de crecimiento en una cooperativa del RS

Santa Clara equilibra responsabilidad social y ambiental con innovación Fundada en 1911 por inmigrantes italianos en Carlos Barbosa, en la sierra gaúcha, la Cooperativa Santa Clara es un ejemplo de que es posible equilibrar el crecimiento económico con la responsabilidad social y ambiental. De una pequeña empresa de producción de quesos, la organización evolucionó a un […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegocios

Innovación

22 de enero de 2026

¿Brasil libre de fiebre aftosa: qué cambia para la carne brasileña?

Con un rebaño de más de 200 millones de cabezas de ganado, el país es actualmente el líder en exportaciones Brasil recibió recientemente, por primera vez, la certificación de país libre de fiebre aftosa sin vacunación, otorgada por la Organización Mundial de Sanidad Animal (OMSA). El sello fortalece la posición del país como proveedor de carne confiable para el […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Innovación

09 de diciembre de 2025

Innovación: el nuevo ciclo del Parque Tecnológico de Piracicaba

El Instituto Pecege asume la gestión apostando en la creación de nuevos negocios A partir de 2026, el Instituto Pecege asumirá la gestión del Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre sus responsabilidades estarán la administración, operación, mantenimiento y expansión del parque, además del fomento de actividades de innovación, emprendimiento y ciencia y tecnología. La elección fue realizada […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julio de 2026

Arquitectura a Gran Escala: Gestión de Cambios DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, una solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción. La arquitectura y el urbanismo se configuran como bases imprescindibles en un espacio urbano cada vez más complejo y desafiante, donde la intrínseca conexión entre cuestiones sociales, ambientales y tecnológicas […]

Mba Ejecutivo En Liderazgo Y Gestión

29 de junio de 2026

Calificación de Proveedores: Estandarización y Riesgo

Isis Penelope Sumarelli Albuquerque Huang; Vítor Melão Cassânego Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción. La creciente complejidad de las cadenas de suministro agroalimentarias, impulsada por la globalización, ha generado una demanda intensificada de transparencia, seguridad y trazabilidad en los sistemas alimentarios. La integridad y la autenticidad […]

Mba Ejecutivo En Liderazgo Y Gestión

26 de junio de 2026

Jurídico: de centro de costo a socio estratégico

Adriana Ehiar Ribeiro Petry; Ana Carla Fernandes Gasques Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, una solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción. El escenario de expansión en el mercado brasileño, a pesar de ser prometedor para empresas de bienes de consumo, presenta desafíos significativos que exigen un enfoque estratégico y adaptable. Con una población […]

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26 de junio de 2026

Cultura: Profesionalización y crecimiento en empresas familiares

Yashmin Meirelles Oliveira Araujo; Gilmar Martinelli Junior Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción. El escenario económico brasileño está marcadamente influenciado por la expresiva representatividad de las empresas familiares, que constituyen aproximadamente el 90% de los emprendimientos del país, según datos de PwC (2023). Dentro de este vasto universo, […]

Mba Ejecutivo En Liderazgo Y Gestión

26 de junio de 2026

Equipos Semifijos: Compromiso y Cohesión en el Campo

Wesley Araújo Martins; Odair Silva Soares Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, una solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción. El sector operativo de una empresa especializada en servicios técnicos de campo, activa en el mantenimiento de transformadores de potencia en entornos industriales y concesionarias de energía, enfrenta desafíos significativos relacionados con […]

Mba Ejecutivo En Liderazgo Y Gestión

26 de junio de 2026

IA en preventas: Generación automatizada de propuestas

Vitor Luis Genaro; Felipe Carvalhal Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción. El mercado de consultoría en tecnología exige de las organizaciones una eficiencia operativa creciente, aliada a la capacidad analítica y a la velocidad de respuesta al cliente. En este escenario dinámico, el área de preventas asume […]

Mba Ejecutivo En Liderazgo Y Gestión

26 de junio de 2026

PMaaS: Impulsando proyectos en PYMEs sin PMO

Vitor Conceição Faria; Ewerton Mauro Visotto Faria Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción. El escenario empresarial contemporáneo, marcado por alta competitividad y una transformación digital acelerada, impone desafíos complejos a las empresas, especialmente a las de pequeño y mediano tamaño. Muchas de estas organizaciones, aunque comprometidas […]

Mba Ejecutivo En Liderazgo Y Gestión

26 de junio de 2026

Gestión Ágil del Ciclo de Vida en Fomento Público

Vinícius Nascimento Garcia; Ana Carla Gasques Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción. La agencia pública estatal de fomento enfrentaba un escenario de desarrollo reactivo y fragmentado de sus líneas de crédito, caracterizado por el bajo uso de datos y la ausencia de una gobernanza […]

Mba Ejecutivo En Liderazgo Y Gestión

26 de junio de 2026

Mentoría y Onboarding: Desarrollando Talentos en GC

Vinícius Andrade de Carvalho; Ewerton Mauro Visotto Faria Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, una solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción. La demanda de servicios de outsourcing ha experimentado un crecimiento notable tanto en Brasil como a nivel mundial, impulsando a las empresas a expandir sus operaciones externalizadas. Informes como la “Global Outsourcing Survey […]