Modelo híbrido predictivo ágil asistido por inteligencia artificial para la optimización de plazo y costo en La Pavimentación Vial De Huanchac 2026

Abstract

La presente investigación tiene como objetivo evaluar el comportamiento de un modelo híbrido predictivo ágil con soporte de inteligencia artificial para mejorar el control del plazo y del costo en la obra de pavimentación vial Huanchac - 2026. El estudio fue desarrollado bajo el enfoque cuantitativo de tipo aplicado, con diseño no experimental, longitudinal y comparativo; se analizó como caso práctico nueve cortes semanales al saldo de obra de las cuales fueron agrupadas por dos etapas adicionales de análisis. El procedimiento metodológico consideró los índices de gestión del valor ganado, específicamente el SPI y CPI, combinados con simulación Monte Carlo para estimar escenarios probabilísticos P50 y P90, además del análisis de sensibilidad. La comparación respecto al modelo tradicional se realizó mediante pruebas para datos aparejados considerando α = 0,05, junto al reporte de los valores p e intervalos de confianza al 95%. Los resultados indican un mejor comportamiento en SPI y CPI, además de la disminución del sobrecosto acumulado estimado respecto al modelo convencional. En base a ello se recomienda su implementación mediante tableros de control y umbrales de alerta temprana para fortalecer el seguimiento contractual y gestión de riesgos.