Aplicación de Inteligencia Artificial, Big Data y Ciencia de Datos para la Optimización de la Gestión de Proyectos en la Recolección y Transporte de Residuos Generados en la Atención de Salud, con Evaluación de Riesgos Ocupacionales en la Empresa FUNECOMAYO del Municipio de Mocoa

Abstract

Este estudio, se llevó a cabo mediante un enfoque cuantitativo, analizó la viabilidad de implementar tecnologías como IA, Big Data y ciencia de datos para optimizar la gestión de recolección y transporte de residuos de atención en salud en la empresa FUNECOMAYO (Mocoa). Se evaluaron riesgos ocupacionales y el nivel de adopción tecnológica, identificando mejoras para aumentar la eficiencia, seguridad y sostenibilidad de los procesos, en cumplimiento de la normativa ambiental y la protección de la salud de los trabajadores. Para llevar a cabo el estudio utilizó una encuesta y una matriz de análisis bibliográfico para evaluar la madurez tecnológica, los riesgos ocupacionales y la viabilidad de adoptar nuevas tecnologías en FUNECOMAYO, generando bases para proponer estrategias que optimicen la gestión de residuos y promuevan operaciones seguras e innovadoras. Dentro de los resultados muestran que el 72 % de los colaboradores identifica un responsable formal en la gestión de proyectos, aunque un 45 % percibe falta de claridad en los roles. Solo el 22 % utiliza software de automatización, pero el 78 % está dispuesto a adoptar tecnologías como Inteligencia Artificial, Big Data y Ciencia de Datos. A partir de estos hallazgos, se propone un modelo de gestión inteligente basado en análisis predictivo y automatización de procesos, orientado a mejorar la eficiencia operativa, la seguridad laboral y la cultura organizacional de FUNECOMAYO.