Aplicación de la logística predictiva basada en inteligencia artificial para la optimización del abastecimiento en organizaciones militares
un enfoque teórico aplicado al ejército argentino
Autor/es: Tejada, María Belén;
Director/a: Sánchez, Pedro José
Tipo de tesis: Tesis de Maestría
Título al que opta: Magíster en Logística
Carrera / Programa: Maestría en Logística
Unidad Académica / Dependencia: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería
Institución otorgante: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería
Año de realización / defensa: 2026
Cantidad de páginas: 87 p.
Idioma: Español
Resumen en Español:
El presente trabajo propone un modelo logístico predictivo basado en inteligencia artificial (IA), diseñado desde el marco doctrinario y legal del Ejército Argentino, con el objetivo de optimizar la eficiencia y oportunidad de sus intervenciones en contextos de emergencia y apoyo a la comunidad.
A partir del análisis del marco normativo nacional, las doctrinas militares vigentes y las tendencias tecnológicas contemporáneas, se plantea una propuesta teórica innovadora que integra herramientas de IA para anticipar necesidades logísticas, mejorar la asignación de recursos y reducir los tiempos de respuesta en situaciones críticas.
El modelo propuesto se estructura en módulos interconectados de análisis de datos, predicción de escenarios, simulación operativa y visualización táctica, adaptado a las capacidades actuales del Ejército y con posibilidad de articulación interagencial en el marco del SINAGIR. Asimismo, se examina su factibilidad institucional, identificando fortalezas, limitaciones y recomendaciones para su implementación progresiva.
La investigación concluye que la adopción de este modelo contribuye a modernizar la función logística del Ejército Argentino, fortaleciendo su rol en la protección civil mediante una gestión más anticipatoria, eficiente y tecnológicamente integrada.
Disciplinas
Palabras claves
Este contenido se encuentra
publicado en
políticas de Acceso Abierto, bajo licencias
Creative Commons 3.0 - Algunos Derechos
Reservados
