La calidad del servicio, es decir, el tiempo de espera que los clientes deben soportar para recibir un servicio, es un aspecto de rendimiento crítico en las organizaciones de servicios privados y públicos. Ofrecer una buena calidad de servicio es especialmente importante en sectores altamente competitivos donde existen servicios similares. En este trabajo, centrado en el sector bancario, proponemos un sistema de inteligencia artificial para construir un modelo de predicción de la calidad del servicio. Mientras que el enfoque tradicional utilizado para la construcción de modelos analíticos se basa en teorías y suposiciones sobre el problema en cuestión, nosotros proponemos un enfoque novedoso para el aprendizaje de modelos a partir de datos reales. Así, el enfoque propuesto no está sesgado por los conocimientos que puedan tener los expertos sobre el problema, sino que se basa completamente en los datos disponibles. El sistema se basa en una variante recientemente definida de la programación genética que permite a los profesionales incluir el concepto de semántica en el proceso de búsqueda. Esto tendrá efectos beneficiosos en el proceso de búsqueda y producirá modelos analíticos que se basan únicamente en los datos y no en el conocimiento dependiente del dominio.
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