La inteligencia artificial y su incidencia en la gestión de inventario en la empresa “Agua Que Rica”, Santo Domingo, 2025

Autores

DOI:

https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE2/1052

Palavras-chave:

Inteligencia artificial, gestión de inventario, automatización, demanda predictiva, eficiencia operativa, Agua Que Rica

Resumo

Este trabajo de titulación tuvo como propósito investigar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de inventario de la empresa Agua Que Rica Santo Domingo, Ecuador. Durante el año 2025 se detectaron diversos inconvenientes en la administración de inventarios tales como la falta de precisión en el control de existencia, dificultades para prever la demanda y la ausencia de automatización en los procesos. Para abordar estos problemas, se empleó una metodología cualitativa de tipo descriptivo y exploratorio, basada en entrevistas con el personal clave, análisis de documentos internos y una revisión bibliográfica sobre el uso de la IA en la gestión logística. Los resultados obtenidos indicaron que la integración de tecnologías de inteligencia artificial, como sistemas predictivos de demanda y herramientas automatizadas para el manejo de inventario, permitió optimizar el control de existencias, reducir los costos operativos y mejorar los tiempos de reposición. También se observó un avance significativo en la toma de decisiones gracias a la capacidad de procesar datos en tiempo real. Como conclusión, se demostró que la implementación de la inteligencia artificial en la empresa Agua Que Rica no solo incremento la eficiencia en la gestión de inventarios, sino que también posiciono a la empresa como un referente de innovación tecnología en el sector de bebidas, mejorando su capacidad para adaptarse rápidamente a las fluctuaciones del mercado.

 

Publicado

2025-09-30

Como Citar

Garcia Huaca, A. M., & Chala Cuadros, J. C. (2025). La inteligencia artificial y su incidencia en la gestión de inventario en la empresa “Agua Que Rica”, Santo Domingo, 2025. Código Científico Revista De Investigación, 6(E2), 667–684. https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE2/1052