Aplicación de la Inteligencia Artificial para optimizar la gestión de los recursos en proyectos de líneas de transmisión eléctrica en Colombia
| dc.contributor.advisor | Zabala Vargas, Sergio Andrés | |
| dc.contributor.author | Muñoz Torres, Franklin Ermis | |
| dc.coverage.spatial | Bogotá D.C. | |
| dc.date.accessioned | 2026-05-07T22:06:53Z | |
| dc.date.issued | 2025-09-14 | |
| dc.description | Diseñar estrategias basadas en inteligencia artificial que permitan optimizar la gestión de recursos en proyectos de líneas de transmisión eléctrica de alta tensión en Colombia, a partir del diagnóstico del nivel actual de madurez tecnológica del sector. | |
| dc.description.abstract | La investigación aplicó un enfoque mixto: revisión documental (2018-2024) y una encuesta de madurez tecnológica tipo Likert aplicada a empresas del sector de transmisión eléctrica en Colombia. Los resultados evidencian un nivel medio-alto de madurez digital, destacando el registro de datos (3,54), el uso de herramientas digitales (3,53) y el aprovechamiento de datos en decisiones (3,51), aunque con rezagos en integración tecnológica (2,95) y formación especializada. Con base en este diagnóstico se formularon cuatro propuestas estratégicas: mantenimiento predictivo con IA, optimización de la planificación y asignación de recursos, sistema de apoyo a decisiones con PLN y gemelos digitales para simulación. En conjunto, confirman que la IA es un medio eficaz para mejorar la eficiencia, reducir sobrecostos y fortalecer la sostenibilidad en proyectos de transmisión de alta tensión en Colombia. | |
| dc.format.extent | 93 | |
| dc.identifier.citation | Muñoz Torres, F. E. (2025). Aplicación de la Inteligencia Artificial para optimizar la gestión de los recursos en proyectos de líneas de transmisión eléctrica en Colombia. [Monografía, Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO]. Repositorio UNIMINUTO. | |
| dc.identifier.uri | https://repository.uniminuto.edu/handle/10656/23724 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Corporación Universitaria Minuto de Dios – UNIMINUTO | |
| dc.publisher.department | Posgrado (Virtual) | |
| dc.publisher.program | Especialización en Gerencia de Proyectos | |
| dc.rights | Acceso Abierto - http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject.keywords | Gestión de recursos | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia artificial | |
| dc.subject.keywords | Transmisión eléctrica | |
| dc.subject.keywords | Madurez tecnológica | |
| dc.subject.keywords | Optimización | |
| dc.title | Aplicación de la Inteligencia Artificial para optimizar la gestión de los recursos en proyectos de líneas de transmisión eléctrica en Colombia | |
| dc.type | Trabajo de Investigación e Innovación | |
| dc.type.coar | thesis | |
| dcterms.bibliographicCitation | Akinosho, T., Oyedele, L., Ajayi, A., Delagado J, M., Akanbi, L., & Dávila Delgado, J. M. (2020). Deep learning in the construction industry: A review of present status and future innovations. Journal of Building Engineering, 32, 101827. al, L. e. (2023). Application of Emerging Technologies to Improve Construction Performance. Buildings. Obtenido de https://doi.org/10.3390/buildings13051147 Anandasivakumar Ekambaram a, A. Ø.-B. (2018). The role of big data and knowledge management in improving projects and project-based organizations. Acevedo Argüello, C., Zabala Vargas, S., Rojas Mesa, J., & Guayán Perdomo, O. (2020). Análisis de Redes Sociales como estrategia para estudiar los Sistemas de Innovación. Revisión sistemática de la literatura. Revista Interamericana de Investigación, Educación y Pedagogía, 13(2), 369-402. https://doi.org/10.15332/s1657-107X Behrooz, H. C. (2023). Towards Automating the Identification of Sustainable Projects Seeking Financial Support: An AI-Powered Approach Sustainability. Bilal, M., Lukomon O, O., Habeeb O., K., Hakeem A, O., Lukman A, A., Anuoluwapo O, A., & Olugbenga O, A. (2019). Investigating profitability performance of construction projects using big data: A project analytics approach. Journal of Building Engineering, 26(100850). Obtenido de https://doi.org/10.1016/j.jobe.2019.100850. Chaturvedi, I., Cambria , E., & Welsch, R. (2023). Enseñanza de simulaciones respaldadas por inteligencia artificial en el mundo real. Educativo. Ciencia, 13, 187. Obtenido de https://doi.org/10.3390/educsci13020187 Congreso de la Republica de Colombia. (1994). https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=4631. Obtenido de https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=4631: https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=4631 Contreras Socarrás, J. M., Gómez, A., Misle Rodríguez, R., & Garzón Burgos, Y. (2018). Integración entre Building Information Modeling y Project Mangement Institute como prpopuesta metodológica para la gestión de proyectos. revista Ingeniería, 22(3), 1-16. Cruz Silva, J., & Gordillo Pérez, S. (2022). Inteligencia artificial en el campo laboral: conflicto de rol y bienestar. Redmarka. Revista de Marketing Aplicado, 26(1), 52-61. Obtenido de https://doi.org/1017979/redma.2022.26.1.9041 Cui, Y., Chen, H., & Xu, J. (2024). Intelligent BIM-Based system for real-time monitoring and resource optimization in construction projects. Automation inConstruction, 162, 105087. Obtenido de https://doi.org/10.1016/j.autcon.2 Darko A., C. A. (2020). Artificial intelligence in the AEC industry: Scientometric analysis and visualization of research activities. Artificial intelligence in the AEC industry: Scientometric analysis and visualization of research activities. Obtenido de https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103081 Ding C., H. X. (2023). Optimization and Application of Artificial Intelligence in Robotic Automated Distribution Network Overhead Line Engineering. Ding, C., Huang, X., & Lin, Y. (2023). Optimización y aplicación de inteligencia artificial en ingeniería de líneas aéreas de redes de distribución automatizadas robóticas. Elkhatib, M., Raed Abu, A., Khadeej, A., Alnaqbi, W., Alharmoodi, S., & Baydoun, A. (2023). Effect of Big Data and Analytics on Managing Projects. International Journal of Computers and their Applications, 30(2), PP. 173-182. Obtenido de https://www.researchgate.net/publication/371857672_Effect_of_Big_Data_and_Analytics _on_Managing_Projects Fridgeirsson, T. H. (2023). A Qualitative Study on Artificial Intelligence and Its Impact on the Project Schedule, Cost and Risk Management Knowledge Areas as Presented in PMBOK. Applied Sciences (Switzerland)(art. no. 11081), 13(19). Obtenido de https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0- 85174151263&doi=10.3390%2fapp131911081&partnerID=40&md5=063803654c941b4 9296ff2c6b84bed8d Herrera, R. C., & Conde, A. (2023). Enhacencement of LSTM models based on data pre- processong and optimization of Bayesian hyperparameters for day-ahead photovoltaic generationprediction. Computers & Electrical Engineering, 116, Article 109162. Obtenido de https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2024.109162 IEEE, I. . (2020 - 2021). https://www.electrical- installation.org/enwiki/Electrical_regulations_and_standards. Obtenido de https://www.electrical-installation.org/enwiki/Electrical_regulations_and_standards: https://www.electrical-installation.org/enwiki/Electrical_regulations_and_standards Jagatheesaperumal, S. R.-F. (2021). The Duo of Artificial Intelligence and Big Data for Industry 4.0: Review of Applications, Techniques, Challenges, and Future Research Directions. Jaimes-Quintanilla, M., & Zabala-Vargas, S. (2024). Inteligencia artificial en la gestión de proyectos: Caso construcción y obra civil. European Public & Social Innovation Review, 9, 1-21. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-1615 Jaimes-Quintanilla, M., & Zabala-Vargas, S. (2025). Apropiación de tecnologías emergentes en el sector de obra civil: Un análisis cualitativo. En Ciencia Transdisciplinar en la Nueva Era Edición 4 (4.a ed.). Editorial Instituto Antioqueño de Investigación. 10.5281/zenodo.17831487 Kinelski, G. (2020). The Main Factors of Successful Project Management in the Aspect of Energy Enterprises’ Efficiency in the Digital Economy Environment. Kivilâ, J., Martinsuo, M., & Vuorinen, L. (2017). project management through project control in infrastructure projects. International Journal of Project Management, 35(6), 1167-1183. Li X., Z. S. (2024). Management mode and path of digital transformation of power grid enterprises based on artificial intelligence algorithm. Mancini, M. M. (2023). Nuclear decommissioning risk management adopting a comprehensive artificial intelligence framework: An applied case in an Italian site. Marcos-Pablos, S., & García-Peñalvo, F. (2020). Digital transformation in higher education: Frameworks, tools, and approaches. Education in the Knowledge Society, 21(12), 1-8. Obtenido de https://doi.org/10.14201/eks.23513 Mendoza JG, Q. M. (2022). Una revisión sobre el rol de la inteligencia artificial en la industria de la construcción. Obtenido de https://doi.org/10.25100/iyc.v24i2.11727 Mier-Goyes, M. L., González-Salazar, A. M., & Pinzón-Ubaque, A. G. (2024). Vigilancia 2.0: Intervención estratégica para superar desafíos en la formación en seguridad privada. Bogotá: Universidad EAN. Nambisan, S., Lyytinen, K., Majchrzak, A., & Song, M. (2021). Digital transformation of innovation and entrepreneurship: Progress, challenges and key themes. Research Policy, 50(1), 104-125. Obtenido de https://doi.org/10.1016/j.respol.2020.104137 Pan Y., Z. L. (2023). Integrating BIM and AI for Smart Construction Management: Current Status and Future Directions. Sacks R., B. I. (2020). Construction with digital twin information systems. Obtenido de https://doi.org/10.1017/dce.2020.16 Silvius, A., & Schipper, R. (2020). Exploring the relationship between sustainability and project success – Conceptual model and expected relationships. Sustainability, 12(16), 6417. Obtenido de https://doi.org/10.3390/su12166417 Taboada I., D. A. (2023). Artificial Intelligence Enabled Project Management: A Systematic Literature Review. Obtenido de https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0- 85156106908&doi=10.3390%2fapp13085014&partnerID=40&md5=5356cc0af1774ef50a 9defa4b057500e UNESCO. (2021). https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence/recommendation-ethics. Obtenido de https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence/recommendation-ethics: https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence/recommendation-ethics UPME. (2018). www1.upme.gov.co. Obtenido de www1.upme.gov.co): chrome- extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www1.upme.gov.co/Normatividad/ 279_2018.pdf Wei, C., Ying, C., & Bo, X. (2024). Application research of intelligent system based on BIM and sensors monitoring technology in construction management. Zabala-Vargas, S., & Jaimes-Quintanilla, M. (2025). Tecnologías 4.0 (IOT y ciencia de datos) orientada a optimizar la gestión de proyectos de construcción. European Public & Social Innovation Review, 10, 1-21. https://epsir.net/index.php/epsir/article/view/1621 Zabala-Vargas, S., Jaimes-Quintanilla, M., & Jimenez-Barrera, M. H. (2023). Big Data, Data Science, and Artificial Intelligence for Project Management in the Architecture, Engineering, and Construction Industry: A Systematic Review. Buildings, 13(12), 2944. https://doi.org/10.3390/buildings13122944 Zabala-Vargas, S., Jiménez-Barrera, M., Vargas-Sanchez, L., & Jaimes-Quintanilla, M. (2023). Big data in construction project management: The Colombian northeast case. Life-Cycle of Structures and Infrastructure Systems, 1, 1, 3476-3483. https://doi.org/0.1201/9781003323020 Zabala-Vargas, S., Martinez-Ortega, J., & Jaimes-Quintanilla, M. (2025). Administración de proyectos apoyada en tecnologías emergentes (inteligencia artificial y ciencia de datos) en el sector de obra civil. VII International conference on applied engineering and innovative technologies-AENIT, Perú. https://easychair.org/cfp/AENIT2025 |
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