Modelo de inferencia borroso para el cálculo de indicadores claves de rendimiento

espanolLas aplicaciones de inteligencia de negocio utilizan de manera mas frecuente tecnicas de inteligencia artificial para realizar predicciones, manejar la incertidumbre e incidir en la toma de decisiones organizacionales. El sistema ejecutivo para el seguimiento a estrategias organizacionales - BIMAS, es una solucion informatica para la gestion del desempeno e inteligencia empresarial, desarrollada y comercializada por la empresa cubana DESOFT que evalua los indicadores claves de rendimiento de la empresa de manera rigida a traves de rangos definidos por los usuarios. Esta evaluacion de indicadores en el tiempo ha presentado resultados que en ocasiones no se ajustan a la realidad; al ser una evaluacion dirigida por el usuario, no se han considerado intervalos de tiempo para la misma y lo que para algunos, un indicador puede resultar "bajo", para otros pudiera considerarse "medio" e incluso "alto". De ahi que el objetivo de este trabajo radique en implementar un modelo de inferencia borroso que tome en consideracion aspectos objetivos y subjetivos que caracterizan el desempeno de los procesos en las organizaciones, eligiendo en este caso como terminos para el analisis, el porciento de cumplimiento y el periodo de evaluacion de cada indicador. Se pretende demostrar que con este modelo se obtienen evaluaciones flexibles y cercanas a la realidad, brindando a los decisores informacion confiable respecto a sus organizaciones. EnglishBusiness intelligence applications use artificial intelligence techniques more frequently to make predictions, handle uncertainty, and influence organizational decision making. The executive system for monitoring organizational strategies - BIMAS, is a computer solution for performance management and business intelligence, developed and marketed by the Cuban company DESOFT that evaluates the company's key performance indicators rigorously through ranges defined by users. This evaluation of indicators over time has presented results that sometimes do not conform to reality; being a user-directed evaluation, time intervals have not been considered for it, and what for some, an indicator may be "low", for others it could be considered "medium" and even "high" Hence, this work aims to implement a fuzzy inference model that considers objective and subjective aspects that characterize the performance of processes in organizations, choosing in this case as terms for the analysis of the percentage of compliance and Evaluation period of each indicator. It is intended to demonstrate that flexible and close to reality evaluations are obtained with this model, providing decision-makers with reliable information regarding their organizations.