La Era de la Longevidad y la fuerza de la <i>Silver Economy</i>

El consumo de suplementos proteicos y alimentos con adición de proteína ha crecido significativamente en los últimos años, y los contenidos digitales relacionados con la salud, la estética y el rendimiento físico se han convertido en una parte relevante de la rutina de los brasileños que buscan un estilo de vida disciplinado. El presente estudio tuvo como objetivo analizar el comportamiento de consumo de suplementos y alimentos proteicos, así como la influencia de las redes sociales y de los influencers digitales en las decisiones de compra de los consumidores. Se realizó una investigación exploratoria, que utilizó un cuestionario en línea aplicado a 62 participantes a través de Google Forms, difundido en Instagram, y una entrevista semiestructurada con el CEO de una marca de suplementos. El análisis de los datos fue cuali-cuantitativo. Los resultados indicaron que las redes sociales, especialmente Instagram, desempeñaron un papel central en el contacto inicial de los consumidores con las marcas. La mayoría de los entrevistados asoció el consumo de productos proteicos a un estilo de vida saludable y fitness, y consideró la influencia de los creadores de contenido digital en el estímulo a la experimentación y a la compra. Se identificó el impacto significativo del marketing digital y de las narrativas aspiracionales en el comportamiento de consumo, reforzando la relación entre alimentación funcional, identidad social y pertenencia en el entorno digital en el contexto de la suplementación y alimentación proteica.

Palabras clave: Alimentos con adición de proteína; Comportamiento del consumidor; Consumo de suplementos proteicos; Influencers digitales; Marketing digital.

La aplicación de la ciencia de datos en la gestión operativa de la distribución de energía eléctrica fue investigada con el objetivo de optimizar procesos y la toma de decisiones estratégicas. El estudio analizó cómo algoritmos predictivos y paneles de Business Intelligence pueden potenciar la gestión operativa, con el fin de optimizar el despacho de equipos, predecir demandas y monitorear indicadores en tiempo real para decisiones más ágiles y sostenibles. La investigación tuvo carácter aplicado y consideró datos históricos, geográficos y operativos de EDP São Paulo en São José dos Campos, abarcando el período de enero de 2018 a diciembre de 2024. Los datos fueron tratados en un entorno de Business Intelligence y sometidos a algoritmos de machine learning, como regresión lineal múltiple y redes neuronales recurrentes, para la predicción de demanda y la identificación de patrones de fallas. Adicionalmente, se utilizó clustering para identificar áreas críticas. Los resultados indicaron que la integración de modelos de predicción con indicadores operativos en tiempo real redujo el tiempo de respuesta a incidencias, aumentó la eficiencia en la asignación de recursos y promovió la mejora continua de la operación. Las redes neuronales recurrentes demostraron mayor precisión en la predicción de demanda, y el análisis de correlación señaló la precipitación como un factor relevante para el aumento de interrupciones. La identificación de áreas críticas por clustering permitió priorizar acciones de mantenimiento. Se concluyó que la adopción de métodos de ciencia de datos moderniza el sector, reduce costos, aumenta la confiabilidad y promueve mayor sostenibilidad, ofreciendo subsidios para decisiones más ágiles y sostenibles en la gestión energética.

Palabras clave: Algoritmos predictivos; Business Intelligence; Ciencia de datos; Distribución de energía; Gestión operativa.

El incremento de las energías renovables en Brasil, en especial de la energía fotovoltaica, evidenció la necesidad de mejorar la predicción de la producción de las plantas, en función de la elevada dependencia de factores climáticos y de la consecuente variabilidad de la generación eléctrica. Se desarrollaron y evaluaron modelos de aprendizaje automático para la predicción de la generación de energía eléctrica de una planta fotovoltaica en el Nordeste de Brasil, analizando el impacto de la inclusión progresiva de variables meteorológicas, temporales, derivadas y rezagadas. Se utilizaron datos horarios de generación de energía y variables meteorológicas provenientes de bases oficiales y públicas. Se implementaron tres algoritmos de regresión basados en árboles (Árbol de Decisión, Random Forest y XGBoost) en un modelado estructurado en tres fases: variables meteorológicas, temporales y cíclicas y de rezagos. Los resultados indicaron una fuerte correlación entre la radiación solar y la generación de energía. Se observó un desempeño predictivo moderado en las fases iniciales del modelado, con una mejora expresiva en la tercera fase, donde el XGBoost se destacó con un R² de 0,898. Se concluyó que la inclusión de variables temporales y técnicas de ingeniería de atributos fue determinante para la mejora de la capacidad predictiva de los tres modelos, configurándose como una estrategia para aplicaciones prácticas en el sector fotovoltaico.

Palabras clave: Algoritmo basado en árboles; Datos meteorológicos; Dependencia temporal; Ingeniería de atributos; Parque solar.

Se construyó una arquitectura analítica para comprender y predecir el comportamiento de compra de clientes de un proveedor de cursos libres preparatorios. El objetivo fue integrar segmentación RFM, modelado de transiciones por Cadenas de Markov y predicción de propensión por Regresión Logística, Random Forest y Gradient Boosting, bajo la estructura del CRISP-DM. Se utilizaron datos transaccionales de 7.123 clientes de un proveedor de cursos libres, abarcando noviembre de 2022 a enero de 2026. La metodología CRISP-DM guió la segmentación RFM, el modelado de transiciones por Cadenas de Markov y la predicción de propensión a la compra por modelos supervisados (Regresión Logística, Random Forest y Gradient Boosting), con validación temporal ‘out-of-time’. La segmentación RFM reveló cuatro perfiles, con el segmento Muy Recurrente (25% de la base) concentrando el 60,5% de los ingresos. La Cadena de Markov indicó una tendencia de degradación de la base a largo plazo, con el segmento Baja Adquisición proyectado para crecer del 25% al 31,3% en el equilibrio. Los modelos supervisados alcanzaron AUC entre 0,811 y 0,826, demostrando que el poder predictivo reside en las variables RFM, emergiendo la recencia como predictor dominante. Se concluyó que la integración de estos enfoques proporciona subsidios concretos para decisiones estratégicas de retención, segmentación y priorización de clientes en contextos educativos, destacando la necesidad de acciones estructuradas para revertir la degradación de la base y la importancia de la recencia en la predicción de recompra.

Palabras clave: Cadenas de Markov; CRISP-DM; Predicción de propensión; Random Forest; Segmentación RFM.

El crecimiento del comercio electrónico brasileño ha consolidado las reseñas de clientes como una rica fuente de datos no estructurados para la inteligencia de negocios. Sin embargo, las métricas agregadas tradicionales, como las calificaciones por estrellas, no logran capturar la complejidad de los sentimientos mixtos en un solo comentario. El estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo multi-etiqueta de Análisis de Sentimiento Basado en Aspectos (ABSA) mediante el Fine-Tuning del modelo de lenguaje BERTimbau, con el fin de clasificar sentimientos en cuatro aspectos de negocio y comparar su rendimiento con líneas de base convencionales. Para ello, se utilizó el Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist. Los resultados demostraron un rendimiento superior del modelo ajustado, que alcanzó un F1-Macro de 0,8149, lo que representa una mejora del 23,7% en comparación con las líneas de base de satisfacción convencionales. Se concluyó que el uso de LLMs especializados permite transformar los comentarios subjetivos en indicadores de diagnóstico procesables, proporcionando subsidios estratégicos para la gestión de la cadena de suministro y la optimización de la experiencia del cliente en el entorno digital.

Palabras clave: Aprendizaje Automático; Experiencia del Cliente; Gestión de la Cadena de Suministro; Marketplace; Procesamiento del Lenguaje Natural.

La demanda de estrategias cuantitativas en los mercados de capitales ha impulsado el desarrollo de modelos de machine learning. El presente estudio implementó un pipeline de aprendizaje automático para la clasificación ternaria de retornos de acciones brasileñas, con el objetivo de diagnosticar el sobreajuste, evaluar el uso de meta-etiquetado y Hierarchical Risk Parity (HRP) para generar alfa positivo, y documentar modos de fallo. Se reunieron 276 activos de la B3 entre 2000 y 2026, totalizando 257.970 muestras etiquetadas por el esquema triple-barrera sobre eventos CUSUM. Un clasificador primario XGBoost agrupado fue entrenado con pesos de muestra corregidos por concurrencia y unicidad. La validación empleó PurgedKFold y validación cruzada combinatoria purgada (CPCV), con diagnóstico de sobreajuste vía PBO y DSR. La decisión de lado siguió la softmax bruta del modelo primario, y la magnitud de la apuesta fue delegada a un meta-etiquetador binario. La construcción de cartera adoptó Hierarchical Risk Parity y fue evaluada por comparación honesta A/B/C. Los resultados out-of-sample indicaron una precisión de 0,52 y aprobación en las tres puertas estadísticas. Sin embargo, a nivel de cartera, el Sharpe de la estrategia con timing fue de +0,23 contra +0,87 del buy-and-hold HRP, resultando en un alfa de -0,63. Se concluyó que la selección del universo explicó sustancialmente el desempeño observado, y no el timing del clasificador, a pesar de la aprobación en las pruebas estadísticas de nivel de operación. La contribución metodológica fue un pipeline reproducible, auditable y seguro contra fugas (leakage-safe), con modos de fallo documentados de forma transparente, y el diagnóstico del colapso del argmax bajo calibración isotónica en etiquetas ternarias desbalanceadas.

Palabras clave: Deflated Sharpe Ratio; Diferenciación fraccional; Finanzas cuantitativas; Meta-etiquetado; Sobreajuste en backtests.

Se analizó la influencia de los influencers digitales en la confianza y la intención de compra de marcas propias de cosméticos, contextualizada por el crecimiento expresivo de las redes sociales y del sector de la belleza en Brasil. El estudio tuvo como objetivo analizar la relación entre la identificación del consumidor con los influencers digitales, la confianza y la intención de compra de cosméticos de marcas propias. Se adoptó un enfoque cuantitativo, descriptivo y correlacional, con un levantamiento tipo encuesta aplicado a 108 encuestados válidos. Los datos fueron procesados en el software R, utilizando análisis factorial exploratorio y regresión lineal múltiple. Los resultados indicaron que la confianza se consolidó como el principal predictor de la intención de compra, evidenciando su relevancia para el comportamiento del consumidor. En contrapartida, la identificación obtuvo la media más baja y no demostró significancia estadística en el modelo de regresión, sugiriendo un impacto limitado en la decisión de compra. Se concluyó que la fiabilidad y la seguridad transmitidas por la marca son determinantes para la conversión en ventas, superando la necesidad de similitud personal entre seguidor e influencer en el segmento de cosméticos.

Palabras clave: Confianza; Cosméticos; Identificación; Intención de compra; Marketing de influencia.

La selección de proveedores en las contrataciones públicas requirió instrumentos para ampliar la transparencia y fortalecer la conformidad ante riesgos legales y reputacionales. El objetivo fue aplicar el método AHP-Gaussiano en la selección de proveedores, con base en criterios cuantitativos de integridad y capacidad operativa. La investigación, de naturaleza aplicada, documental y cuantitativa, utilizó datos secundarios del Cadastro Nacional de Empresas Inidôneas e Suspensas (CEIS), disponibles en el Portal da Transparência. Se evaluaron diez proveedores del segmento de limpieza y conservación, según seis criterios: recursos recibidos, sanciones vigentes, contratos firmados, enmiendas parlamentarias, servicios y participación en licitaciones. El método AHP-Gaussiano procesó los datos, calculó los pesos de los criterios, agregó los desempeños y generó el ranking final de las alternativas. Los resultados indicaron que el criterio enmiendas parlamentarias presentó el mayor peso relativo en el modelo, seguido por participación en licitaciones y contratos firmados. La alternativa A4 fue la mejor posicionada en el ranking final, seguida por A5 y A6. Una prueba de sensibilidad confirmó la coherencia y robustez del modelo. Se concluyó que el AHP-Gaussiano constituyó una herramienta adecuada para apoyar la selección de proveedores en el sector público, contribuyendo a decisiones más consistentes, rastreables y alineadas a los principios de integridad y gobernanza.

Palabras clave: AHP-Gaussiano; Apoyo multicriterio a la decisión; Conformidad; Contrataciones públicas; Proveedores.

La expansión de los mercados globales impuso a las marcas el desafío de superar la estandarización digital y evitar la desconexión con consumidores de diferentes contextos culturales. El estudio analizó el posicionamiento estratégico y la percepción de las marcas McDonald’s, Starbucks y KFC en Brasil, Francia y Japón, buscando comprender cómo el tono de voz, la estética visual y los canales de comunicación fueron moldeados a las preferencias locales. La metodología empleó un estudio de caso múltiple con enfoque mixto, que integró el análisis de contenido en perfiles de Instagram y TikTok a la aplicación de un formulario estructurado con 63 encuestados. Los resultados demostraron contrastes significativos en el posicionamiento digital: en Brasil, la comunicación priorizó la expresividad y la cercanía emocional a través de influencers; en Francia, el individualismo estético y el humor irónico predominaron como vectores de engagement; y en Japón, la estrategia reveló una comunicación de alto contexto, guiada por el refinamiento visual, la estacionalidad y el uso de canales regionales como la aplicación LINE. La investigación ratificó que el 88,9% de los consumidores exigieron campañas adaptadas, evidenciando la resonancia cultural como variable determinante para el sostenimiento del capital de marca. Se concluyó que la eficacia del posicionamiento digital dependió del equilibrio entre la identidad global y la localización profunda, haciendo el consumo culturalmente relevante y auténtico.

Palabras clave: Branding; Comportamiento del Consumidor; Localización de Marca; Marketing Intercultural; Redes Sociales.

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