Un grupo de estudiantes de Inteligencia de Negocios (LIT) del Tec Guadalajara logró el tercer lugar en el Business Analytics Competition 2026 de Manhattan University, certamen que reunió equipos universitarios para resolver problemas reales con el uso de analítica de datos, estadística y visualización avanzada.
El equipo del Tec, DataMinds, está conformado por: Isabella Vázquez, María Orendain, Alejandra Arias y Héctor Maciel, con la asesoría del profesor de la Escuela de Negocios del Tec, Fernando Arias.
Tras superar exitosamente la primera etapa nacional, en la que desarrollaron plataformas que usan IA para diferentes fases de proyectos de consultoría empresarial, el equipo clasificó a la fase internacional en Nueva York, donde el desafío aumentó significativamente.
En ese nuevo reto, debían comparar fabricantes automotrices estadounidenses y extranjeros para analizar diferencias en severidad de recalls (llamados a clientes para hacer correcciones a un producto), tipos de defectos, comportamiento histórico y reacciones del mercado financiero frente a esos anuncios.
Todo esto debía ser presentado en una exposición profesional frente a jueces especializados, lo que permitió demostrar que el riesgo automotriz moderno ya no depende solamente de piezas físicas, sino de la creciente complejidad tecnológica de los vehículos actuales.
Además del análisis técnico, el proyecto buscó conectar estos eventos con el comportamiento financiero del mercado. Para ello, desarrollaron una aplicación capaz de simular escenarios de inversión y medir cómo ciertos recalls afectan el riesgo de un portafolio en la industria automotriz.
Lo que comenzó como un reto de análisis de datos se convirtió en una experiencia internacional de alto nivel en business analytics, inteligencia artificial y toma de decisiones estratégicas.
Durante la primera parte de la competencia en Nueva York, el equipo trabajó con miles de registros de recalls automotrices en Estados Unidos entre los años 2000 y 2025.
El objetivo era entender cómo han evolucionado los riesgos dentro de la industria automotriz y cuáles podrían ser sus implicaciones financieras y operativas.
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