Sam Anlas, Carlos AntonioCastro Alberti, Marcelo MartinLarriega Grandez, Oscar AugustoMundaca Brito, Luis AdrianoSantillan Nieto, Jhosua Tomas2026-03-272026-03-272025-12https://hdl.handle.net/20.500.14858/1988El presente proyecto de investigación propone el desarrollo e implementación de una herramienta de automatización de leads basada en inteligencia artificial y machine learning, con el propósito de optimizar los procesos de captación, calificación y conversión de prospectos en un instituto de Lima Metropolitana. La investigación identifica que la institución enfrenta problemas recurrentes en su gestión comercial: tiempos elevados de calificación manual, duplicidad de registros, baja priorización de leads y limitado seguimiento a los postulantes, factores que disminuyen la eficiencia del equipo comercial y afectan la tasa de conversión. Mediante un enfoque aplicado, cuantitativo y descriptivo, se realizó un diagnóstico de la situación actual del proceso comercial y se levantó información mediante encuestas al equipo de asesores. Los resultados evidenciaron la necesidad de un sistema predictivo que permita automatizar tareas repetitivas, mejorar la segmentación y reducir los tiempos de respuesta. Sobre esta base, se diseñó un modelo funcional que integra IA, análisis de datos y flujos automatizados, orientado a priorizar leads con mayor probabilidad de conversión y a estandarizar la comunicación comercial. La propuesta incluye tres etapas metodológicas: diagnóstico, diseño e implementación; y evaluación y mejora continua. A su vez, se desarrolla un presupuesto estimado, un análisis de mercado y la viabilidad técnica y operativa del proyecto. Se concluye que la herramienta permitirá incrementar la eficiencia comercial, mejorar la experiencia de los postulantes y reducir costos operativos, constituyendo una innovación viable y escalable para instituciones educativas.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/inteligencia artificialautomatización de leadsmarketing digitalgestión comercialanálisis de datosmachine learninginfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.00