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El Repositorio Institucional de la Universidad ESAN tiene como objetivos preservar y difundir el conocimiento académico y científico producido en la universidad bajo los parámetros de acceso abierto

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Survival Management in Volatile States: Practical Insights from the Peruvian Experience
(SAGE Publications, 2026-02-10) Lukacs de Pereny Martens, Sandor Gabor
Traditional change-management models assume stability, an assumption that collapses in volatile institutional environments. Drawing on the Peruvian context, this article introduces survival management as a practitioner-oriented approach for organizations facing fragile credibility, short planning horizons, and chronic uncertainty. I propose a stabilize-consolidate-transform sequence as the practical foundation for any meaningful change. The article offers grounded examples and guidance for leaders navigating volatility, arguing that survival is not opposed to change but enables it.
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Profundización del uso del factoring y confirming en el Perú: mejoras regulatorias y operativas
(Universidad ESAN, 2026) Mendiola, Alfredo; Aguirre, Carlos; Carrasco Alburqueque, Aníbal Benjamín; Céspedes López, María Elena; Márquez Jiménez, Verónica; Rosales Astocaza, Enrique Arturo
Analiza el estado actual y las proyecciones del uso del factoring y confirming de financiamiento en el mercado peruano. Se destaca que, aunque la industria ha crecido significativamente alcanzando transacciones por más de 11,000 millones de dólares en 2024, su penetración respecto al PBI sigue siendo baja (4 %) en comparación con referentes como Chile (14 %) y España (18.5 %). A través de un estudio cualitativo con expertos, se identifican cuellos de botella críticos en la operatividad, tales como la dualidad de la factura comercial y fiscal, retrasos en la conformidad de los adquirentes y la falta de integración plena de las facturas del sector público. Las recomendaciones principales incluyen fortalecer el marco regulatorio para el confirming, mejorar la interoperabilidad entre Sunat y Cavali para reducir la carga de tesorería, y promover la digitalización avanzada mediante inteligencia artificial y análisis de datos. Asimismo, se subraya la importancia de la educación institucional y la generación de estadísticas oficiales para otorgar mayor transparencia y confianza al ecosistema. En conclusión, el libro sostiene que el Estado debe actuar como un orquestador que impulse estas mejoras holísticas para consolidar un ecosistema financiero moderno que facilite el acceso a liquidez inmediata para las micro y pequeñas empresas.
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Modelo de clasificación del estado de vacunación infantil en el primer año de vida en la jurisdicción de una Dirección de Redes Integradas de Salud de Lima Metropolitana utilizando técnicas de Machine Learning
(Universidad ESAN, 2025) Alocen Tito, Claudia Vanessa; Diaz Espiritu, Jorge Manuel; Pelaez Flores, Antonio Ruis; Mamani Ticona, Wilfredo
La cobertura de vacunación infantil en el Perú presenta importantes retos para el sistema de salud pública, especialmente en Lima Metropolitana, donde se presentan brechas significativas en el cumplimiento del esquema de inmunización en el primer año de vida. El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo desarrollar un modelo de clasificación del estado de vacunación infantil en el primer año de vida en la jurisdicción de una Dirección de Redes Integradas de Salud de Lima Metropolitana utilizando técnicas de machine learning. Para ello, se emplearon datos provenientes de los sistemas HISMINSA y del Padrón Nominal, aplicando procesos de preprocesamiento, selección de características y entrenamiento de modelos supervisados tales como Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, XGBoost y Bagging, incorporando el ajuste de hiperparámetros y validación cruzada para evaluar la estabilidad del modelo. Como resultado, el modelo XGBoost combinado con el conjunto de características obtenidas por LightGBM, alcanzó el mejor desempeño con un accuracy de 74%, precision de 75%, recall de 97%, F1-score de 85% y AUC de 66%. Este estudio aporta una base sólida para la integración de herramientas de analítica avanzada en la gestión de programas de inmunización y en la toma de decisiones.
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La implementación de programas de cumplimiento normativo mediante el dictado de medidas correctivas por parte del INDECOPI como una medida idónea para fortalecer la protección de los derechos de los consumidores en el Perú
(Universidad ESAN, 2025) Chaico Silva, Nadia Valeria Benita; Jimenez Martell, Nestor Daniel Sergio; Hidalgo Muñoz, Susan Ashu; Leon Vasquez, Luis Alberto
El incremento sostenido de denuncias por infracciones al deber de idoneidad en el mercado peruano evidencia la necesidad de fortalecer los mecanismos administrativos destinados a la tutela de los derechos de los consumidores. En respuesta a dicha problemática, INDECOPI dispuso por primera vez la implementación de un programa de cumplimiento como medida correctiva. La presente investigación analiza la naturaleza y finalidad de las medidas correctivas previstas en el Código de Protección y Defensa del Consumidor y determina si su utilización para imponer programas de cumplimiento resulta compatible con su función preventiva y reparadora. Asimismo, evalúa el potencial de estos programas para reducir los índices de reincidencia mediante la incorporación de sistemas de gestión del riesgo y control organizacional, identificando su impacto en la conducta de los proveedores y su contribución al fortalecimiento de la protección del consumidor en el ordenamiento peruano.
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Evaluación de herramientas de inteligencia artificial generativa en la gestión de reclutamiento y selección de personal operativo en una empresa del sector hidrocarburos
(Universidad ESAN, 2025) Aphan Benites, Leonardo Fabian; Soto Artica, Milagros Victoria; Silva Nieto, Sebastián Andre; Isla Yengle, Diego
El presente Trabajo de Suficiencia Profesional (TSP) aborda la problemática de la alta rotación (47%) y los prolongados tiempos en los procesos de reclutamiento y selección de personal operativo en Grifo PICORP, una empresa del sector hidrocarburos, cuya dependencia de métodos manuales y subjetivos compromete su eficiencia operativa. El objetivo general del estudio fue determinar el nivel tecnológico actual de la empresa para evaluar la viabilidad de implementar un programa basado en Inteligencia Artificial (IA) y Modelos Generativos (GEMs) que optimice estos procesos. El marco teórico se sustenta en la Psicología Organizacional y la gestión de talento, centrándose en el uso estratégico de la IA para la automatización, la toma de decisiones basada en datos y la mitigación de sesgos. Metodológicamente, se utilizó un enfoque cuantitativo, no experimental y descriptivo, aplicando un instrumento de medición de la Inteligencia Artificial Generativa a una muestra censal de 3 colaboradores del equipo de Recursos Humanos. Los hallazgos revelaron un nivel de adopción incipiente de la IA; no obstante, el personal clave manifiesta una tendencia positiva hacia la comodidad y la disposición de trabajar con estas herramientas. Se concluye que existe una necesidad urgente de implementar un modelo integral apoyado en IA y GEMs, pero su viabilidad requiere, primeramente, fortalecer la infraestructura tecnológica, estandarizar procesos y capacitar al personal para aprovechar el potencial de estas herramientas y asegurar la sostenibilidad de la gestión del talento