Resumen Ejecutivo

La Reforma Tributaria brasileña, instituida por la Enmienda Constitucional n° 132/2023 y regulada por la Ley Complementaria n° 214/2025, alteró la tributación sobre el consumo, sustituyendo impuestos por Impuesto sobre Bienes y Servicios (IBS) y Contribución Social sobre Bienes y Servicios (CBS), bajo el principio de no acumulabilidad plena. El estudio tuvo como objetivo describir los principales desafíos percibidos por profesionales de contraloría de empresas de tecnología en la adaptación al nuevo modelo de no acumulabilidad y liquidación de créditos tributarios. Se realizó una investigación aplicada, descriptiva, con enfoque mixto (cualitativo-cuantitativo), mediante un estudio de campo. Se recopilaron datos de 15 profesionales de contraloría o gestión fiscal, utilizando un cuestionario estructurado. Las respuestas fueron analizadas por distribución de frecuencia y análisis de contenido temático. Los resultados revelaron que los profesionales perciben la Reforma como un evento de impacto multifuncional, que demanda revisiones en sistemas Enterprise Resource Planning (ERP), criterios de liquidación de créditos, capacitación de equipos e integración interáreas. La limitación del aprovechamiento de créditos sobre costos de mano de obra emergió como un desafío estructural específico para el sector. Se constató el fortalecimiento del papel estratégico de la contraloría en la transición tributaria, especialmente en fijación de precios, planificación tributaria y estructura de contratación, contribuyendo al debate sobre las implicaciones gerenciales y operacionales de la Reforma Tributaria.

Palabras clave: contraloría; créditos tributarios; empresas de tecnología; no acumulabilidad; reforma tributaria.

En abril de 2024, Rio Grande do Sul enfrentó la mayor tragedia climática de su historia, evidenciando la necesidad de mejorar las estrategias de predicción y prevención de desastres hidrometeorológicos. El estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo predictivo basado en redes neuronales de tipo Long Short-Term Memory (LSTM) para clasificar eventos de alta precipitación en el estado. Se utilizaron datos históricos del Instituto Nacional de Meteorología (INMET) entre 2013 y 2025, recolectados de 44 estaciones meteorológicas automáticas. La metodología comprendió la selección de variables por el algoritmo Random Forest, que identificó la precipitación total horaria y la temperatura del punto de rocío como las características de mayor poder predictivo, y el modelado con arquitectura LSTM de dos capas, entrenada con aplicación del SMOTE para el tratamiento del desbalance entre clases. El modelo alcanzó un AUC-ROC de 0,9373 y un recall del 82,4% para eventos extremos, definidos como precipitación superior al percentil 95 de la distribución histórica (8,60 mm/hora). Se demostró la capacidad de identificar la gran mayoría de las ocurrencias de alta precipitación con antelación, confirmando la viabilidad del uso de redes neuronales LSTM para la predicción de eventos hidrometeorológicos extremos. El trabajo ofrece una contribución potencial a los sistemas de monitoreo climático y a las políticas públicas de prevención de desastres naturales en Brasil.

Palabras clave: Desastres hidrometeorológicos; LSTM; Precipitación extrema; Redes Neuronales Artificiales; Rio Grande do Sul.

El adensamiento habitacional en São Paulo, donde el 29,4% de la población reside en apartamentos, estableció un mercado de gestión de condominios altamente competitivo que demanda estrategias de prospección basadas en datos espaciales. El estudio objetivó mapear la evolución urbana de la capital paulista por medio de algoritmos de análisis espacial e indicadores de edad predial para el desarrollo de herramientas de inteligencia competitiva. La metodología comprendió la extracción e integración de datos públicos del CNPJ vía plataforma KNIME, resultando en una base de 32.040 condominios, de los cuales el 98% fueron geocodificados con la API de Google Maps. El análisis macroespacial identificó que las Zonas Este y Sur lideraron el crecimiento inmobiliario reciente, mientras que picos de registros en 1984 y 1985 fueron asociados a cambios en la legislación tributaria y no a ciclos constructivos reales. Paralelamente, el análisis microespacial utilizó el algoritmo BallTree para comparar cada condominio con sus 20 vecinos más cercanos, revelando que el 29% de las unidades representaron puntos de renovación local en áreas consolidadas. Los resultados fueron consolidados en un dashboard interactivo que permite la visualización estratégica del mercado en diferentes niveles de granularidad. Se concluyó que la integración de la ciencia de datos al territorio permitió que administradoras sustituyeran enfoques genéricos por prospecciones personalizadas al ciclo de vida y a la realidad competitiva de cada condominio, optimizando la asignación de recursos de marketing y la efectividad de los equipos comerciales.

Palabras clave: Algoritmo BallTree; Análisis Espacial; Ciencia de Datos Urbanos; Gestión Condominial.

Un estudio analizó documentos pedagógicos que orientan la elección de materiales didácticos en el Programa Nacional del Libro y del Material Didáctico (PNLD), considerando su relevancia para la práctica docente y la gestión escolar. El objetivo fue analizar la claridad, la organización y la aplicabilidad de la Guía Digital del PNLD 2023 – Años Iniciales y de la Guía de Apoyo al Análisis de Materiales Didácticos del Instituto Reúna, identificando sus límites, potencialidades e implicaciones para la práctica pedagógica. Se realizó una investigación cualitativa, exploratoria y descriptiva, fundamentada en el análisis documental orientado por la técnica de análisis de contenido. Se examinaron aspectos como estructura, navegabilidad, organización de los criterios, densidad textual y estimación de tiempo de lectura. El análisis reveló tensiones entre la regulación estatal, el mercado editorial y la autonomía escolar, y los resultados presentaron diferencias significativas entre los documentos. La Guía del PNLD se mostró extensa, técnicamente densa y predominantemente normativa. En contraste, la Guía del Instituto Reúna se organizó de forma progresiva y didáctica, con recursos gráficos que favorecieron la comprensión y el uso colectivo por parte de las escuelas. Se concluyó que las características estructurales y discursivas de los documentos influyen directamente en su usabilidad y pueden impactar el grado de autonomía y participación de los equipos escolares en el proceso de elección de los materiales didácticos.

Palabras clave: formación docente; materiales didácticos; PNLD; políticas curriculares; proceso decisorio.

La transparencia y la integridad de la información contable son requisitos fundamentales para la conformidad fiscal de las entidades públicas, evaluadas por la Secretaría del Tesoro Nacional (STN) a través del Ranking del Sistema de Información Contable y Fiscal del Sector Público Brasileño (SICONFI). El estudio tuvo como objetivo desarrollar una herramienta de auditoría proactiva para una entidad de la federación, con el fin de mitigar inconsistencias fiscales en la Dimensión 1 (Gestión de la Información) antes del resultado oficial. La metodología se basó en Ciencia de Datos, utilizando el lenguaje Python para la extracción automatizada de la Matriz de Saldos Contables (MSC) vía Interfaz de Programación de Aplicaciones (API) del Tesoro Transparente, y el software Power BI para la construcción de un panel de conformidad. El proyecto se centró en la integración de datos para garantizar la simetría de plazos y entregas entre los registros contables y los demonstrativos fiscales. Los resultados demostraron que la automatización del flujo de datos permitió la identificación anticipada de divergencias, promoviendo la confiabilidad de la información y la eficiencia del control interno gubernamental, con una arquitectura estructurada para su expansión a las demás dimensiones del ranking. La aplicación de la herramienta en datos del ejercicio de 2025 demostró su pleno funcionamiento, con el 100% de conformidad en las 38 verificaciones de control de la Dimensión 1. Se concluyó que la solución actuó como un modelo innovador y escalable para la modernización de la gestión pública, entregando una herramienta capaz de mitigar inconsistencias fiscales previamente a la consolidación del Ranking SICONFI.

Palabras clave: Ciencia de datos; Conformidad gubernamental; Control interno; Gestión pública; Inteligencia de negocios.

La creciente presión por la sostenibilidad económico-asistencial en la salud complementaria brasileña impulsó la adopción de modelos de gestión para poblaciones de mayor riesgo. El estudio tuvo como objetivo describir y analizar la estructuración y operacionalización de un modelo de gestión de una cartera de alto riesgo asistencial, así como comparar, de forma descriptiva, los indicadores agregados de hospitalizaciones y visitas a urgencias de la misma cohorte de 100 beneficiarios entre 2023 y 2025. Se realizó un estudio de caso único, descriptivo y retrospectivo, integrando análisis documental cualitativo y análisis cuantitativo descriptivo de datos administrativos. El modelo se implementó en una operadora verticalizada, con 100 beneficiarios de alto riesgo identificados por marcador electrónico. El proceso implicó la captación diaria de eventos asistenciales, categorización por especialidad, distribución de los casos al equipo responsable y protocolo multiprofesional de seguimiento durante 28 días después de visitas a urgencias o altas hospitalarias. El análisis documental reveló mayor estandarización de los flujos, definición de las responsabilidades y trazabilidad de los seguimientos en el modelo reformulado. En la comparación entre los períodos, las hospitalizaciones disminuyeron de 166 en 2023 a 52 en 2025, una reducción del 68,67%, y las visitas a urgencias cayeron de 238 a 130, una variación del 45,38%. Las reducciones ocurrieron en el período en que el modelo ya se encontraba incorporado a la rutina institucional, configurando una asociación temporal favorable. Sin embargo, debido al diseño descriptivo, la ausencia de grupo de comparación y la imposibilidad de ajuste de factores clínicos y contextuales, las variaciones observadas no pudieron ser atribuidas exclusivamente a la implantación del modelo. El estudio contribuyó a sistematizar una experiencia organizacional de gestión de una cartera de alto riesgo en la salud complementaria, ofreciendo elementos para análisis y adaptación en contextos institucionales similares.

Palabras clave: Coordinación del cuidado; Gestión de alto riesgo; Gestión poblacional; Seguimiento post-evento; Salud complementaria.

El monitoreo y control de variables ambientales es un factor crítico en la industria, el comercio y la agricultura. El objetivo fue construir un sistema basado en Internet de las Cosas (IoT) para la automatización y el control ambiental remoto, utilizando sensores y actuadores de forma eficaz y flexible. Para ello, la humedad del aire fue seleccionada como variable a monitorear y controlar. Se desarrollaron módulos para el sensoreamiento y la modificación de las variables ambientales, junto con un servidor central para procesar la información recopilada. La arquitectura incluyó un sensor DHT-11, un microcontrolador ATMEGA328, un módulo Wi-Fi ESP-8266 y una Raspberry Pi como servidor web. Las pruebas de funcionamiento se realizaron en un prototipo físico con ambiente aislado, donde un micro ventilador actuó en el control de la humedad. El sistema demostró capacidad para recopilar datos, responder a variaciones ambientales y controlar la humedad del aire dentro del rango especificado, reduciéndola por exaustión. Sin embargo, la reducción de la humedad por exaustión resultó limitada por la humedad externa. Se concluyó que el sistema cumplió su objetivo de monitorear y controlar variables ambientales de forma automatizada, ofreciendo flexibilidad y arquitectura modular para diversas aplicaciones, como laboratorios y invernaderos, y promoviendo la democratización del acceso a la tecnología en el campo.

Palabras clave: Automatización; Control; ESP-8266; Raspberry Pi; Wi-Fi.

La transformación digital ha ampliado la disponibilidad de sistemas de Gestión de Relaciones con Clientes (CRM), automatización e inteligencia artificial en el proceso comercial, pero su apropiación estratégica no es automática. El estudio analizó cómo la cultura digital organizacional, la automatización comercial y el uso del CRM influyen en la gestión y el rendimiento comercial en una organización del mercado inmobiliario, investigando prácticas de uso del CRM, fricciones operacionales, percepciones de corredores y liderazgo, y mecanismos de gobernanza orientados a datos. Se adoptó un enfoque mixto, aplicado y descriptivo, con cuestionarios estructurados aplicados a 48 corredores y 4 profesionales de liderazgo, además de análisis estadístico descriptivo, construcción de índices sintéticos y análisis temático. Los hallazgos indicaron que el CRM está incorporado a la rutina de acceso, pero no a la producción consistente de datos. Se observó convergencia entre corredores y liderazgo en cuanto a las debilidades de registro y fragmentación por canales paralelos, aunque con percepciones distintas de los efectos. El tiempo de actuación no se relacionó linealmente con la madurez digital, y el aumento de la carga de oportunidades se asoció a una mayor dificultad de seguimiento manual. Como contribución, se propuso el framework GCOD (Gobernanza Comercial Orientada a Datos), que integra CRM, inteligencia analítica, orquestación comercial y gobernanza continua. Se concluyó que la eficiencia comercial depende de la capacidad organizacional de integrar tecnología, comportamiento y gobernanza para reducir fricciones, preservar la calidad de los datos y orquestar la atención humana y automatizada a lo largo de la jornada del lead.

Palabras clave: Automatización comercial; CRM; Cultura de datos; Gobernanza comercial; Transformación digital.

El estudio, de carácter exploratorio, investigó cómo técnicas de Inteligencia Artificial y Simulación Computacional pueden ser aplicadas a la formación de precios con foco en la gestión de la liquidez empresarial. El objetivo fue proponer e ilustrar un método de Fijación de Precios Dinámica Adaptativa Orientada por la Caja, en el cual la definición de precios dependió de sus efectos esperados sobre las ventas y, subsecuentemente, sobre la trayectoria del flujo de caja. Para ello, se desarrolló un caso hipotético con datos sintéticos de precios y ventas, un modelo predictivo de ventas en función del precio propio y del precio medio de la competencia, un modelo de proyección de flujo de caja capaz de incorporar plazos de cobro, morosidad, costos transaccionales, reposición de inventario y costos fijos, y un simulador computacional para evaluación de escenarios competitivos. El proceso de modelado predictivo comparó diferentes algoritmos de aprendizaje automático, siendo seleccionada una regresión lineal con términos cuadráticos y de interacción por presentar un desempeño predictivo competitivo, buena capacidad de generalización y mayor interpretabilidad. Los resultados de las simulaciones indicaron que el enfoque propuesto superó un escenario base de precio fijo desde la perspectiva de la liquidez, produciendo trayectorias de caja superiores en la mayor parte del horizonte analizado. Se concluyó que la fijación de precios puede ser tratada no solo como un problema comercial, sino también como un problema de gestión de caja, abriendo espacio para aplicaciones prácticas y estudios futuros con datos reales, múltiples productos y métodos más avanzados de decisión secuencial.

Palabras clave: Aprendizaje Automático; flujo de caja; Fijación de Precios; Simulación Computacional; Toma de Decisiones.

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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 […]

¿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 […]

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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, […]

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