Aplicación de herramientas de Machine Learning y Business Intelligence en una concesionaria automotriz para optimizar la gestión de compras

El presente trabajo tiene como objetivo optimizar la gestión de compras en una concesionaria automotriz peruana mediante la aplicación de Machine Learning y Business Intelligence, abordando problemas de sobrestock, baja rotación de inventario y uso ineficiente del presupuesto de compras. Se trata de una investigación aplicada, no experimental y proyectiva, con enfoque cuantitativo, basada en datos históricos del periodo 2023–2024. Se utilizaron análisis documental y procesamiento de datos internos de ventas, compras e inventarios mediante Power BI y Python. Se desarrolló un modelo predictivo que genera proyecciones confiables de demanda, mejora la asignación del presupuesto y facilita la toma de decisiones. Los resultados muestran que la integración de estas herramientas reduce costos de inventario, aumenta la rotación de unidades y fortalece la rentabilidad del concesionario. Como limitación se reconoce la ausencia de variables exógenas, cuya incorporación en estudios futuros podría mejorar la precisión del modelo. Se concluye que la aplicación conjunta de Machine Learning y Business Intelligence constituye una estrategia efectiva para la optimización del proceso interno de planificación y la competitividad del sector automotriz.