§ Investigación

Aplicar lo que investigamos.

aGo lab combina práctica de ingeniería con investigación académica formal. La dirección del lab cursa un doble doctorado en cotutela (Universidad de Málaga, España y Universidad del Bío Bío, Chile) sobre análisis predictivo del consumo cultural. Las técnicas validadas en nuestras publicaciones se aplican como base metodológica a los problemas predictivos que abordamos para clientes.

§ 01 · publicación con revisión por pares

Paper en Academia Revista Latinoamericana de Administración.

Open Access Q3 Scopus Emerald Mayo 2025

Unveiling economic barriers to cultural consumption in Chile: insights from SHAP analysis and predictive modeling

Sixto Valdés-Elizalde, Rodolfo Mendoza-Llanos, Sebastian Molinillo, Pedro G. Campos

Academia Revista Latinoamericana de Administración · 38(1) · 53 · 2025

Resumen

Estudio sobre cómo factores económicos, subjetivos y de capital cultural impactan las decisiones de consumo cultural en Chile, a partir de datos de la Encuesta Nacional de Participación Cultural. Se aplican modelos predictivos LightGBM e interpretabilidad con SHAP para identificar y comprender las barreras económicas al consumo cultural. Investigación realizada en colaboración entre la Universidad del Bío Bío y la Universidad de Málaga.

Métodos aplicados

LightGBM: gradient boosting para predicción de patrones de consumo.
SHAP (SHapley Additive exPlanations): interpretabilidad de modelos para identificar drivers reales de cada decisión.
ENPC Chile: dataset poblacional N=12.151 procesado y validado.

Leer paper completo en Emerald DOI: 10.1108/ARLA-07-2024-0147

§ 02 · en qué trabajamos hoy

Tecnologías y problemas activos.

Estas son las áreas donde estamos trabajando ahora mismo. Algunas tienen investigación bajo revisión por pares y se describen en términos generales para no comprometer el proceso editorial. Otras están en producción con clientes. Otras viven en stealth.

Investigación + MVP Bajo revisión editorial

Accesibilidad algorítmica en sistemas de optimización

Estudiamos cómo los sistemas de recomendación y planificación basados en IA modelan (o no) las capacidades funcionales de las personas usuarias: movilidad reducida, perfiles sensoriales, fatiga acumulada en rutas físicas. Hay un trabajo de investigación bajo revisión por pares en una revista internacional indexada, en coautoría con un equipo de ingeniería del software de una universidad europea, y un MVP en construcción que aplica los hallazgos a un caso piloto urbano.

stack relevante · Django · PostgreSQL/PostGIS · OpenRouteService · VROOM · Next.js · WCAG AAA

↳ estado: paper en revisión editorial, MVP en construcción

En producción Verticales reguladas

RAG y agentes IA para compliance vertical

Asistentes con retrieval augmented generation sobre normativas técnicas y legales, citación a fuente, asignación inteligente de tareas (por ejemplo, auditores) y agentes IA para tareas administrativas rutinarias. Aplicado en producción a certificación orgánica (cliente Bioaudita) y a contabilidad PyME (cliente ContabilidadVV).

stack relevante · Django · embeddings · Gemini · Ley 19.799 · pyHanko

↳ estado: en producción, iterando con feedback de usuarios

En producción Datos abiertos

Análisis estadístico abierto con privacidad diferencial

Portales analíticos sobre datos públicos con protocolos formales de privacidad: k-anonimato (k≥5), índices de concentración (HHI, Gini), tests de asociación con corrección de error familiar (Holm-Bonferroni), curvas de Lorenz y trazabilidad criptográfica de procedencia. Aplicado al sector orgánico chileno sobre datos SAG. Licencia CC-BY 4.0.

stack relevante · Django · PostgreSQL · bootstrap statistical inference · SHA256

↳ estado: en producción, datalab.bioaudita.cl

Stealth I+D propia

Modelado predictivo y recomendación contextual

Iniciativas propietarias en torno a recomendación cultural sensible a contexto dinámico y modelos predictivos interpretables sobre dominios verticales. Base metodológica: LightGBM + SHAP, validada en el paper publicado en Emerald. Detalles de producto y arquitectura no se publican en abierto.

stack relevante · LightGBM · SHAP · embeddings · arquitecturas híbridas

↳ estado: stealth, conversaciones bajo NDA

§ 03 · líneas de investigación aplicada

De la academia al producto.

Estas son las técnicas que usamos cuando un cliente nos trae un problema predictivo o explicativo.

 Modelos predictivos con interpretabilidadLightGBM, XGBoost, regresión logística penalizada. Interpretabilidad con SHAP para que el modelo no sea caja negra. Usado en proyectos de medición de impacto cultural y análisis de consumo.
 Retrieval Augmented Generation (RAG)Consultas a normativas técnicas y legales con citación a fuente. Implementado en producción para certificación orgánica (Bioaudita) y compliance contable.
 Asistentes IA conversacionalesIntegración con modelos de proveedores (Gemini, OpenRouter, Cerebras) para asistencia documental, validación automática de archivos, y agentes IA para tareas administrativas rutinarias.
 Privacidad y rigor estadísticoK-anonimato (k≥5), tests χ² con corrección Holm-Bonferroni, índices HHI/Gini/Lorenz, deduplicación robusta y trazabilidad SHA256. Aplicado al DataLab de Bioaudita sobre datos públicos SAG.
 

§ 04 · investigación doctoral en curso

Tesis doctoral.

Análisis predictivo del consumo de bienes culturales mediante aprendizaje automático

Doctorado en Economía y Empresa · Universidad de Málaga · Cotutela Universidad del Bío Bío · 2023 al presente

Investigación sobre los factores que afectan el consumo cultural usando aprendizaje automático, orientada a desarrollar modelos predictivos que mejoren la planificación cultural. Línea metodológica que conecta con el paper publicado y con el sistema de medición de impacto que opera en Data Cultura.

§ FAQ

Sobre nuestra investigación

Si tu pregunta no está acá, escríbenos a [email protected] o vía WhatsApp.

01 ¿Quién dirige la línea de investigación de aGo lab?

Sixto Valdés Elizalde, fundador y director técnico de aGo lab. Candidato a doble doctorado en cotutela entre la Universidad de Málaga (Economía y Empresa) y la Universidad del Bío Bío (Economía y Gestión de la Información). Cursa además un Máster en Desarrollo de Software en la Universidad de Granada.

02 ¿Qué publicaciones científicas tiene aGo lab?

Paper publicado en Academia Revista Latinoamericana de Administración (Emerald, 2025): Valdés-Elizalde, S., Mendoza-Llanos, R., Molinillo, S., y Campos, P. G. Unveiling economic barriers to cultural consumption in Chile: insights from SHAP analysis and predictive modeling. 38(1), 53. Open Access. DOI: 10.1108/ARLA-07-2024-0147.

03 ¿Qué técnicas de machine learning usa aGo lab?

LightGBM y otros gradient boosting para modelado predictivo. SHAP para interpretabilidad. RAG (Retrieval Augmented Generation) sobre normativas técnicas y legales con citación a fuente. Agentes IA conversacionales sobre Google Gemini, OpenRouter, Cerebras. Estadística inferencial con k-anonimato, índices HHI/Gini/Lorenz y tests χ² con corrección Holm-Bonferroni.

04 ¿En qué problemas trabaja aGo lab actualmente?

Cuatro áreas activas: accesibilidad algorítmica en sistemas de optimización (investigación bajo revisión por pares), RAG y agentes IA para compliance vertical en certificación orgánica y contabilidad, análisis estadístico abierto con privacidad diferencial sobre datos públicos, y modelado predictivo aplicado a recomendación cultural contextual.

05 ¿Dónde puedo leer el paper publicado?

En Emerald, Open Access: https://www.emerald.com/arla/article/38/1/53/1274532/Unveiling-economic-barriers-to-cultural

§ siguiente

¿Tu problema necesita investigación aplicada?

Predicción, interpretabilidad, RAG, análisis estadístico riguroso. Si lo que necesitas se parece a esto, hablemos.

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