La gestión eficiente de inventarios en el sector retail es un desafío para optimizar costos operativos y mejorar la disponibilidad de productos. Sin embargo, los problemas de sobreabastecimiento y desabastecimiento afectan la rentabilidad y la satisfacción del cliente. En este contexto, el análisis predictivo se ha convertido en una herramienta fundamental al permitir la anticipación de la demanda y la optimización del stock mediante modelos estadísticos y al goritmos avanzados. El objetivo del estudio es analizar cómo la aplicación del análisis predictivo optimiza la gestión de inventarios en empresas retail, identificando las mejores prácticas y evaluando su impacto en la operación empresarial. Metodológicamente, se realizó una revisión literaria y un análisis comparativo de casos de éxito en la implementación de esta tecnología. Los resultados muestran una reducci�...

La investigación aborda la creciente necesidad de optimizar la toma de decisiones empresariales mediante tecnologías avanzadas. La problemática central radica en la complejidad del procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, lo que dificulta la toma de decisiones estratégicas eficientes. El objetivo del estudio fue analizar cómo la integración de big data y machine learning puede automatizar y mejorar la gestión gerencial, identificando oportunidades y desafíos de su implementación. La metodología utilizada consistió en una revisión sistemática de la literatura reciente (2021-2025), recopilando estudios de bases académicas reconocidas y analizando tendencias y aplicaciones en distintos sectores. Los resultados indican que la automatización basada en big data y machine learning ha mejorado la eficiencia operativa, reduciendo costos y optimizando el tiempo de r...