{"id":4572,"date":"2025-10-18T20:26:44","date_gmt":"2025-10-18T20:26:44","guid":{"rendered":"https:\/\/epio.org.ar\/endio-epio-2025\/?page_id=4572"},"modified":"2025-10-21T00:41:46","modified_gmt":"2025-10-21T00:41:46","slug":"trabajos-mcdm","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/epio.org.ar\/endio-epio-2025\/trabajos-mcdm\/","title":{"rendered":"Trabajos – MCDM"},"content":{"rendered":"\t\t
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Apoyo Multicriterio a la Decisi\u00f3n<\/span><\/h4>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\u00a0Jueves 23\/10 09:00 – 10:30 horas – Sala I<\/strong><\/span><\/h5>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Trabajo<\/strong><\/td>T\u00edtulo<\/strong><\/td>Autores<\/strong><\/td>Resumen<\/strong><\/td><\/tr>
2<\/td>AHP Y TOPSIS APLICADOS EN LA EVALUACI\u00d3N DE LA MOVILIDAD SUSTENTABLE EN ENTORNOS UNIVERSITARIOS DE BAH\u00cdA BLANCA, ARGENTINA<\/td>Yamila Grassi\u00a0 – M\u00f3nica D\u00edaz – Daniel Rossit (UNS-CONICET)\u00a0<\/td>Este estudio eval\u00faa el potencial para fomentar la movilidad urbana sustentable en cuatro campus universitarios de Bah\u00eda Blanca (Argentina) aplicando dos m\u00e9todos multicriterio: AHP y TOPSIS. Se seleccionaron cinco indicadores clave (distancia a ciclov\u00edas y a paradas de colectivo, cantidad y frecuencia de l\u00edneas de colectivo, y condiciones de las veredas), cuyos pesos fueron determinados mediante AHP. Ambos m\u00e9todos MCDM coincidieron en que los campus Alem (UNS) y 11 de Abril (UTN-FRBB), ubicados en el macrocentro, presentan el mayor potencial para fomentar la movilidad sustentable. El trabajo busca no solo aportar evidencia cient\u00edfica, sino tambi\u00e9n colaborar con pol\u00edticas extrapolables a nivel urbano.\u00a0<\/td><\/tr>
8<\/td>CURVA VITAL Y M\u00c9TODO TOPSIS EN LA EVALUACI\u00d3N DE DESEMPE\u00d1O: INCIDENCIA DE LOS M\u00c9TODOS DE PESADO EN LA CLASIFICACI\u00d3N ABC<\/td>Sof\u00eda Carla Cortaberr\u00eda – Miguel \u00c1ngel Curchod (UNC)<\/td>Este trabajo analiza el impacto de distintos m\u00e9todos de asignaci\u00f3n de pesos en un modelo de evaluaci\u00f3n de desempe\u00f1o. Se aplica a la evaluaci\u00f3n de 262 l\u00edderes de una empresa de salud en Argentina. El enfoque combina t\u00e9cnicas multicriterio con la regla de la curva vital (20-70-10) para obtener una clasificaci\u00f3n ABC. Se comparan cuatro m\u00e9todos de ponderaci\u00f3n: opini\u00f3n de expertos, asignaci\u00f3n uniforme, entrop\u00eda y desviaci\u00f3n est\u00e1ndar normalizada. Aunque los rankings generales fueron consistentes, se detectaron variaciones menores en los l\u00edmites entre categor\u00edas. El an\u00e1lisis individual permiti\u00f3 ajustar desv\u00edos y consolidar un modelo robusto y transparente. Esto fortaleci\u00f3 la aceptaci\u00f3n institucional y mejor\u00f3 la eficacia en la toma de decisiones vinculadas a la gesti\u00f3n del talento.<\/td><\/tr>
25<\/td>UN MODELO RFM DE SEGMENTACI\u00d3N DE CLIENTES COMBINADO CON EL M\u00c9TODO MULTICRITERIO DE PONDERACI\u00d3N LINEAL. UN CASO DE APLICACI\u00d3N<\/td>Pablo Pagano (UNRC)<\/td>Actualmente, las empresas disponen de datos sobre las transacciones de ventas que permiten caracterizar a los clientes seg\u00fan sus patrones hist\u00f3ricos de compra y segmentarlos. Una de las t\u00e9cnicas de segmentaci\u00f3n m\u00e1s difundidas en marketing es el an\u00e1lisis RFM, por las siglas del ingl\u00e9s Recency, Frequency, Monetary. El modelo RFM cl\u00e1sico no provee una puntuaci\u00f3n final integrada lo que representa un obst\u00e1culo cuando se desea ordenar y clasificar clientes. Con el objetivo de superar esta limitaci\u00f3n, se plantea un modelo que combina la t\u00e9cnica RFM con el m\u00e9todo multicriterio de ponderaci\u00f3n lineal y se lo aplica a la resoluci\u00f3n de un caso hipot\u00e9tico. Los resultados muestran que mediante esta combinaci\u00f3n se logra un ranking completo que permite una sencilla clasificaci\u00f3n.<\/td><\/tr>
29<\/td>IDENTIFICACI\u00d3N DEL TALENTO ORGANIZACIONAL CON METODOLOG\u00cdA\u00a0 MULTICRITERIO. AN\u00c1LISIS COMPARATIVO ENTRE DOS \u00c1REAS DE UNA EMPRESA<\/td>Sof\u00cda Carla Cortaberr\u00cda\u00a0 – Mariana Funes (UNC)<\/td>Este trabajo presenta el desarrollo de un indicador compuesto para identificar el talento en dos \u00e1reas de una empresa financiera argentina. Basado en la definici\u00f3n de talento de la organizaci\u00f3n, se utilizaron nueve criterios de evaluaci\u00f3n integrados mediante el m\u00e9todo multicriterio UTADIS. El indicador permite medir el talento de forma objetiva, clasificar y comparar a los empleados, e identificar los componentes m\u00e1s valorados por cada \u00e1rea, aportando informaci\u00f3n que contribuye a identificar oportunidades y\/o \u00e1reas de mejora en la gesti\u00f3n del talento.<\/td><\/tr>
34<\/td>ADDRESSING METHODOLOGICAL UNCERTAINTY IN MCDM WITH A SYSTEMATIC PIPELINE APPROACH TO DATA TRANSFORMATION SENSITIVITY ANALYSIS<\/td>Juan Cabral (GVT, CONAE – CONICET – UNC) – Alvaro Roy Schachner (IATE-CONICET – UNC)<\/td>Multicriteria decision-making methods exhibit critical dependence on the choice of normalization techniques, where different selections can alter 20\u201340\\% of the final rankings. Current practice is characterized by the ad-hoc selection of methods without systematic robustness evaluation. We present a framework that addresses this methodological uncertainty through automated exploration of the scaling transformation space. The implementation leverages the existing Scikit-Criteria infrastructure to automatically generate all possible methodological combinations and provide robust comparative analysis.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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