Rod iguez Rubinos, Jesus Miguel; Camacho, Yaquelín A zuaga; Alonso Toi án,
Claudia Amanda; Ramí ez Reyes, Miguel A mando
A icle
P ocedimien o pa a la selección de p oyec os u ís icos,
una aplicación de p e e encia bo osa: Caso des ino playa
San a Lucia, Cuba
Re is a de Mé odos Cuan i a i os pa a la Economía y la Emp esa
P o ided in Coope a ion wi h:
Uni e sidad Pablo de Ola ide, Se illa
Sugges ed Ci a ion: Rod iguez Rubinos, Jesus Miguel; Camacho, Yaquelín A zuaga; Alonso Toi án,
Claudia Amanda; Ramí ez Reyes, Miguel A mando (2025) : P ocedimien o pa a la selección de
p oyec os u ís icos, una aplicación de p e e encia bo osa: Caso des ino playa San a Lucia, Cuba,
Re is a de Mé odos Cuan i a i os pa a la Economía y la Emp esa, ISSN 1886-516X, Uni e sidad
Pablo de Ola ide, Se illa, Vol. 39, pp. 1-15,
h ps://doi.o g/10.46661/ e .me odoscuan .econ.emp esa.8355
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ARTÍCULOS 1
Cómo ci a : Rod íguez Rubinos, J. M., A zuaga Camacho, Y., Alonso Toi án, C. A., & Ramí ez Reyes, M. (2025). P ocedimien o pa a la selección de p oyec os u ís icos, una aplicación de p e e encia
bo osa. Caso Des ino Playa San a Lucia, Cuba. Re is a De Mé odos Cuan i a i os Pa a La Economía Y La Emp esa, (39), 1–15. h ps://doi.o g/10.46661/ e .me odoscuan .econ.emp esa.8355
P ocedimien o pa a la selección de p oyec os u ís icos,
una aplicación de p e e encia bo osa. Caso Des ino
Playa San a Lucia, Cuba
P ocedu e o he selec ion o ou ism p ojec s, a uzzy
p e e ence applica ion. Case Des ina ion Playa San a
Lucia, Cuba
Jesús M. Rod íguez Rubinos
Uni e sidad de Camagüey Ignacio Ag amon e Loynaz (Cuba)
h ps://o cid.o g/0009-0000-8983-5730
[email p o ec ed]
Yaquelín A zuaga Camacho
Uni e sidad de Camagüey Ignacio Ag amon e Loynaz (Cuba)
h ps://o cid.o g/0009-0007-1158-9665
[email p o ec ed]
Claudia A. Alonso Toi án
Uni e sidad de Camagüey Ignacio Ag amon e Loynaz (Cuba)
h ps://o cid.o g/0009-0001-8275-5970
[email p o ec ed]
Miguel Ramí ez Reyes
Uni e sidad de Camagüey Ignacio Ag amon e Loynaz (Cuba)
h ps://o cid.o g/0000-0002-8832-1532
[email p o ec ed]
RESUMEN
Se p opone un p ocedimien o pa a la selección de p oyec os u ís icos en Camagüey,
en un ambien e de es icciones, median e la p e e encia bo osa. Pa a el desa ollo
de la in es igación se emplea on como mé odos empí icos, la e isión bibliog á ica
y documen al de in o mación, an o p ima ia como secunda ia, en e is a a
especialis as, expe os y di ec i os del Minis e io de Tu ismo en Camagüey, los
mé odos es adís icos, modelos ma emá icos de p e e encia bo osa y la aplicación del
mé odo de opinión de expe os. Se ob u o un p ocedimien o es uc u ado en e apas
donde se de e minó a a és de un modelo de p e e encia bo osa, el o denamien o
po p io idades, en medio de ince idumb es, de la ca e a de p oyec os del MINTUR.
Uni e sidad Pablo de Ola ide (España)
Re is a de Mé odos Cuan i a i os pa a la Economía y la Emp esa
núme o 39, 2025
ISSN: 1886-516X
DOI: 10.46661/ e .me odoscuan .econ.emp esa.8355
Sección: A ículos
Recibido: 23-07-2023
Acep ado: 04-10-2024
Publicado: 26-06-2025
Páginas: 1-15
ARTÍCULOS 2
Jesús M. Rod íguez Rubinos; Yaquelín A zuaga Camacho; Claudia A. Alonso Toi án; Miguel Ramí ez Reyes
P ocedimien o pa a la selección de p oyec os u ís icos, una aplicación de p e e encia bo osa. Caso Des ino Playa
San a Lucia, Cuba
N. 39, 2025 – ISSN: 1886-516X – DOI: 10.46661/ e .me odoscuan .econ.emp esa.8355 – [Págs. 1-15]
Re is a de Mé odos Cuan i a i os pa a la Economía y la Emp esa
El p ocedimien o de la iden i icación de indicado es y las he amien as pa a la oma
de decisiones, median e la o denación compa ada de mejo a peo de los p oyec os
u ís icos en Camagüey, en una aplicación de las elaciones de p e e encia bo osas,
es pe inen e y adecuado a la selección de p oyec os u ís icos a endiendo a las
necesidades de p io iza los p oyec os que impac en en el desa ollo den o de las
es icciones de ecu sos. Se cumple el obje i o de una p opues a adecuada a las
condiciones de ince idumb e, o eciendo un en oque in eg al de la selección no
educida a indicado es económicos inancie os. En un eje cicio de alidación sob e
es p oyec os de disímiles na u aleza e impac o sob e el u ismo en el des ino Playa
San a Lucía, seleccionan el p oyec o de nue o p oduc o náu ico sob e los p oyec os
ho ele os y den o de los ho ele os, la eno ación adical en e a nue a ins alación.
PALABRAS CLAVE
O denación compa ada; p e e encia bo osa; selección de p oyec os; u ismo.
ABSTRACT
Is p opose a p ocedu e o he selec ion o ou is p ojec s in Camagüey, in an
en i onmen o es ic ions, h ough he blu ed p e e ence. Fo he de elopmen o
esea ch, we e used as he empi ical me hods, he bibliog aphic and documen a y
e iew o in o ma ion, bo h p ima y and seconda y, in e iew wi h specialis s,
expe s and di ec o s o he Minis y o Tou ism in Camagüey, s a is ical me hods,
ma hema ical models o blu ed p e e ence and he applica ion o he me hod o
expe opinion. A s uc u ed p ocedu e was ob ained in s ages whe e i was de e mined
h ough a model o blu ed p e e ence, he o de ing by p io i ies, in he mids o
unce ain ies, o he MINTUR p ojec po olio. The p ocedu e o he iden i ica ion o
indica o s and ools o decision-making, h ough he compa a i e managemen
om bes o wo s o ou ism p ojec s in Camagüey, in an applica ion o blu ed
p e e ence ela ionships, is ele an and app op ia e o he selec ion o ou ism
p ojec s acco ding o he needs o p io i izing p ojec s ha impac de elopmen
wi hin esou ce cons ain s. The objec i e o a p oposal app op ia e o he condi ions
o unce ain y is me , o e ing a comp ehensi e app oach o selec ion no educed o
inancial economic indica o s. In a alida ion exe cise on h ee p ojec s o dissimila
na u e and impac on ou ism in he Playa San a Lucía des ina ion, hey selec he
new nau ical p oduc p ojec on ho el p ojec s and wi hin ho elie s, he adical
eno a ion in he ace o a new acili y.
KEYWORDS
Compa a i e planning; uzzy p e e ence; p ojec selec ion; ou ism.
Clasi icación JEL: C65; O22.
MSC2010: 90B99.
1. INTRODUCCIÓN
El u ismo en Cuba ep esen a el 10 % al P oduc o In e no B u o (PIB) y gene a más de medio mi-
llón de empleos (Salinas, Salinas y Munde i, 2019). Tu o un c ecimien o p omedio anual del 11 %
en e 1990 y 2007 y del seis po cien o has a el 2016. Alcanzó en el año 2018 los 4,711,910 isi an es
in e nacionales y un ing eso de 2,782.2 millones de pesos con e ibles asociados al u ismo in-
e nacional (O icina Nacional de Es adís ica e In o mación [ONEI], 2021).
ARTÍCULOS 3
Jesús M. Rod íguez Rubinos; Yaquelín A zuaga Camacho; Claudia A. Alonso Toi án; Miguel Ramí ez Reyes
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San a Lucia, Cuba
N. 39, 2025 – ISSN: 1886-516X – DOI: 10.46661/ e .me odoscuan .econ.emp esa.8355 – [Págs. 1-15]
Re is a de Mé odos Cuan i a i os pa a la Economía y la Emp esa
A pa i del segundo semes e del año 2019, las isi as u ís icas a Cuba dec ecie on, a ec ados
po la pandemia COVID-19 y a medidas es ic i as del gobie no de los Es ados Unidos que limi-
a on el lujo u ís ico del me cado no eame icano (Mesa Redonda, 9 de sep iemb e de 2021).
Al cie e del 2019 se epo a on 4,275,558 isi an es in e nacionales, lo que signi icó un nue e po
cien o menos que en el año an e io (ONEI, 2021). Con la llegada de la pandemia del COVID-19 a
Cuba, el 2020 ce ó con solo 1,085,920 de isi as in e nacionales, mien as que el 2021 lo hizo con
unos 573,944 iaje os, un 39.8 po cien o de quienes isi a on el país en el año an e io y equi ale
a 869,181 u is as menos (Cubadeba e, 6 de eb e o de 2022).
La e apa Pos -COVID se ca ac e iza po nue as endencias en el u ismo (Os elea, 2021) como
los iajes nacionales o domés icos, el u ismo amilia , el dis u e de espacios abie os median e
la p ác ica del u ismo u al, el comuni a io como al e na i a al u bano con encional y el u is-
mo de na u aleza que ha sen ado las bases pa a el desa ollo de o os ipos de u ismo como
el ag o u ismo, eco u ismo, u ismo sal aje y de a en u a (Ri e o, Po ela y Cab e a 2022). Las
ac uales endencias, han demos ado que no solo se necesi aba la eno ación de algunos p o-
duc os, sino la einse ción de nue os p oyec os en el igen e con ex o.
En es e escena io, el p oduc o u ís ico camagüeyano man iene el compo amien o de una
ma cada endencia al es ancamien o-decli e iden i icado en es udios p e ios a la pandemia,
según Rod íguez (Ed.) (2012), necesi ado de la eno ación e inc emen o de sus o e as y se -
icios pa a su inse ción compe i i a en el escena io u ís ico ac ual. El Minis e io de Tu ismo
(MINTUR) en el e i o io y su sis ema emp esa ial poseen un g upo de p opues as de p oyec os
pa a la in oducción de nue os p oduc os u ís icos y mejo as adicales a los exis en es, que
equie en de impo an es in e siones que impac en en dinamiza el sec o y abo da nue os
me cados y canales de dis ibución de una mane a más in eg al.
Se han desa ollado he amien as de o denamien o de mejo a peo de p oyec os pa a la oma
de decisiones, c eadas undamen almen e en ambien es de ce idumb e y que in oluc an el
p oblema de selección de un conjun o de p opues as con espec o al cumplimien o de indica-
do es o denados, como el mé odo de je a quía analí ica de Saa y (B a o, Schulz, Rome o, López
y Güe eca, 2021) y Elec e (Fe nández y Olmedo, 2007) que cons i uyen an eceden es eó icos de
la in es igación. Más ecien e se han aplicado nue as he amien as pa a ejecu a es os p oce-
sos a a és de la lógica bo osa (Rome o, Meléndez y Andino, 2020), adecuada a ambien es de
ince idumb e y se emplea pa a ep oduci las o mas en las cuales las pe sonas y los expe os
piensan y oman decisiones (Juca, Ga cía y Ca ión, 2020).
El p oceso de oma de decisiones, sob e qué p oyec os p io iza , en un ambien e de ue es
es icciones y limi an es ma e iales y inancie as, demanda de un p ocedimien o que pe mi a
selecciona de la ca e a de p oyec os del MINTUR, aquellos que engan un mayo impac o so-
b e la ecupe ación del des ino u ís ico.
Es e abajo se en oca en p opone un p ocedimien o pa a la selección de p oyec os u ís icos
en Camagüey, en un ambien e de ince idumb e, median e la p e e encia bo osa.
Se u iliza on como mé odos eó icos, el his ó ico-lógico pa a e leja la conexión his ó ica un-
damen al que se obse a en e los concep os y epo es de in es igaciones a lo la go del iem-
po y las egula idades encon adas, y el análisis y sín esis pa a de e mina cuáles indicado es
son más e ec i os. Se emplea on écnicas cuan i a i as al aplica modelos ma emá icos de
p e e encia bo osa y la aplicación del mé odo de opinión de expe os o Delphi pa a las opinio-
nes subje i as, el g ado de acue do, desacue do o indecisión.
Como esul ado se p opone un p ocedimien o es uc u ado en e apas, que, a a és de un mo-
delo ma emá ico sus en ado en la p e e encia bo osa, acili a el o denamien o po p io idades,
en medio de ince idumb es, de la ca e a de p oyec os del MINTUR.
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2. LA CARTERA DE PROYECTOS TURÍSTICOS, HERRAMIENTAS PARA SU SELECCIÓN.
La concep ualización de p oyec o, según Ren e ía (2018), nos ace ca a un conjun o de ac i i-
dades in e elacionadas pa a ans o ma ecu sos y suminis a bienes y se icios, bajo una
unidad de di ección, hacia un obje i o de e minado, en un iempo de inido.
La no ma in e nacional Sis emas de calidad en la ges ión de p oyec os con ISO 10006, ISO (2017),
lo concep ualiza como: “p oceso único que consis e en un conjun o de ac i idades coo dinadas y
con oladas, con echas de inicio y e minación, des inadas a log a un obje i o en con o midad con
equisi os especí icos, incluyendo las limi aciones impues as po el iempo, el cos o y los ecu sos.”
Medinilla y Velas eguí (2018), plan ean que puede se de inido como cualquie ac i idad con un
momen o de e e encia de inicio y con me as u obje i os p ecisos que de e minan su conclusión.
Po o a pa e, Solís (2009) des aca el conjun o elacionado y a ín de ac i idades encauzadas
hacia uno o a ios obje i os a a és una me odología de e minada, pa a lo cual es necesa io
de un equipo de abajo idóneo, además de, ecu sos ma e iales y inancie os exp esado en un
p esupues o, pa a el log o de esul ados espe ados siguiendo no mas y p ác icas comúnmen e
acep adas, con una p og amación en el iempo que ga an ice una du ación limi ada.
A su ez, He edia (1995), lo ha de inido como “la combinación de ecu sos humanos y no huma-
nos eunidos en una o ganización empo al con el in de log a un p opósi o de e minado”. Pa a
PMBOK (2017), un p oyec o es un es ue zo que se lle a a cabo pa a c ea un p oduc o, se icio o
esul ado único, y iene la ca ac e ís ica de la empo alidad, po an o, con inicio y inal dado, y
es e se log a cuando se alcanzan los obje i os y me as del p oyec o o cuando se abandona o cie-
a po que no es, ni se á posible cumpli los, o desapa ece la necesidad que dio o igen al p oyec o.
Los au o es coinciden en que un p oyec o es un conjun o de es ue zos o ac i idades que se ealizan
con un obje i o especí ico, enma cado en un iempo limi ado de inicio y e minación. Requie e de
ecu sos y es necesa io con a con las pe sonas idóneas que con olen la ejecución del p oyec o.
La selección de p oyec os es el p oceso enca gado de gene a la lis a de p oyec os a ejecu a ,
a pa i de la e aluación y la compa ación en e c i e ios de selección po cada uno de es os, es
una decisión es a égica, an e la limi ación de ecu sos y la esponsabilidad de gene a bene-
icios (Ren e ía, 2018). Es e au o ad ie e ace ca de las consecuencias nega i as de los e o es
en la selección de los p oyec os que con o man un po a olio, con un en oque desbalanceado,
al a de in eg ación y cohe encia con las me as es a égicas de la o ganización.
Vidal (2012), plan ea la necesidad de e alua a ias p opues as a endiendo a c i e ios pa a
ealiza la selección y oma decisión po la mejo opción pa a con e i la en el p oyec o que
bene icia á a la o ganización en mayo medida. Des aca su complejidad, debido a que se iene
que elegi la mejo al e na i a pa a que la emp esa decida in e i los ecu sos, alcanza sus
obje i os y op imiza esul ados. Decan a se po un p oyec o o un po a olio de p oyec os es
i al pa a esol e el p oblema de dis ibui los escasos ecu sos de una o ganización en e el
conjun o de al e na i as o p oyec os candida os a inancia e implemen a (Vidal 2012).
Po an o, la selección de los p oyec os den o de una ca e a o po a olio, equie e de compa a
la pe inencia de es os e e idos a un conjun o de a ibu os, pa a de e mina los de mejo mé-
i o. Con iene des aca la complejidad del p oceso en cuan o a la selección de los a ibu os de
la decisión y de su complemen ación.
Se han desa ollado y aplicado di e sos modelos, mé odos o me odologías pa a la e aluación de
p oyec os. Los mé odos económicos más comunes, (Fe nández, Gómez, Gue e o y Caballe o (2008),
Apon e, Muñoz y Álza e, (2017)), son: Valo Ac ual Ne o (VAN), Tasa In e na de Ren abilidad (TIR), Pe-
iodo Mínimo de Recupe ación de la In e sión y Ra io Bene icio-Cos e. Es os indicado es económicos
inancie os sus en an la decisión de ap obación de la iabilidad del p oyec o según MEP (2014).
Los mé odos de o denación ( anking), pe mi en de e mina una je a quía u o den de p e e en-
cia de los p oyec os candida os, que cumplen los equisi os de iabilidad inancie a, basándose
en un conjun o de c i e ios, que supe a el en oque inancie o y pe mi e engloba en la decisión
ARTÍCULOS 5
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Re is a de Mé odos Cuan i a i os pa a la Economía y la Emp esa
o os ac o es, como sociales, ambien ales, legales, pa a que el agen e deciso , en unción de los
ecu sos disponibles, seleccione los p oyec os en o den, has a ago a los ecu sos. Pa a c ea un
anking en e p oyec os, se alo a cada p oyec o o al e na i a en unción de a ibu os o c i e ios
a ene en cuen a en el p oceso de oma de decisiones. Los modelos más usuales son: mé odos
compa a i os y sco ing. En los mé odos compa a i os, cada p oyec o se compa a con o o p o-
yec o o g upo de p oyec os al e na i os. Den o de es os modelos, los más u ilizados son: con eo
de la dominancia y el mé odo de escala anclada pa a es ablece un o den en e los p oyec os
(Fe nández, Gómez, Gue e o y Caballe o, 2008).
Los Modelos de sco ing, se basan en una exp esión algeb aica que p oduce una pun uación
pa a cada p oyec o en conside ación, eniendo en cuen a los n ac o es o c i e ios conside-
ados más impo an es po pa e de los deciso es. Pa a ob ene esa alo ación, cada uno de
es os c i e ios es ponde ado en elación a su impo ancia ela i a con espec o al es o de c i-
e ios. Den o de los modelos de sco ing, según Fe nández, Gómez, Gue e o y Caballe o (2008)
se encuen an: checklis , sco ing adicional y análisis de u ilidad mul ia ibu o (MAUT).
Una de las he amien as aplicadas a la selección de p oyec os es el mé odo Analy ic Hie a chy P o-
cess (AHP), p opues o po Thomas Saa y en 1980, según Saa y-Va gas (2001), un mé odo cuan i a-
i o mul ic i e io pa a la oma de decisiones, que pe mi e da p io idades o je a quías apoyándose
en el juicio de expe os a a és de compa aciones po pa es, basándose en una escala de p e e-
encia en e dos al e na i as. Es a escala pe mi e inco po a un modelo de decisión, ep esen ando
la p e e encia de una al e na i a en e a o a en elación con un a ibu o (Nan es, 2019).
Según Nan es (2019), pa a Saa y el p oceso de decisión con AHP aba ca la de inición del p o-
blema, la es uc u ación del p oblema a a és de la descomposición je á quica en a ibu os y
suba ibu os, la cons ucción de ma ices de compa ación de los juicios de expe os y, po úl imo,
la sín esis de cada una de las ma ices en el modelo de la p io idad global de cada al e na i a.
O as he amien as desa olladas pa a la oma de decisiones aplicadas a la selección de p o-
yec os es el mé odo ELECTRE, p opues o po el p o eso Be na d Roy (Ga iño 2021), basado en
elaciones de supe ación o sob e clasi icación, pa a decidi ace ca de la de e minación de una
solución, conside ada sa is ac o ia, aunque no óp ima, y ob ene una je a quización de las al-
e na i as bajo es udio. Se han desa ollado múl iples p ocedimien os y sus a ian es (ELECTRE
I, II, III, IV, IS; y ELECTRE TRI), pa a soluciona disímiles p oblemas elacionados con la oma de
decisiones (Reyes, Sou o y Rod íguez 2019).
Em ouznejad y Ho (2017), apun an que las aplicaciones de mé odos mul ic i e ios pa a la oma
de decisiones (MCDM) u ilizan da os ní idos, pe o es posible ambién emplea los en ambien es
de ince idumb es e imp ecisos. Se han desa ollado aplicaciones, AHP di uso (FAHP), pa a a-
a con da os incie os en la e aluación de la impo ancia ela i a de los a ibu os y las compa-
aciones de las al e na i as con espec o a los a ibu os.
Según O ega, E azo y Na áez, (2019), la Lógica Bo osa desa ollada po el in es igado Lo y
Zadeh en la Uni e sidad de Be keley en Cali o nia, analiza el p incipio de incompa ibilidad, que
es ipula que mien as más complejo es un sis ema, la capacidad de se p ecisos disminuye, es
así que cons uye una nue a eo ía de conjun o di uso o Fuzzy Se (Fulle y Ca lsson 1996) que
oma en cuen a que el pensamien o humano no son núme os sino e ique as lingüís icas, en el
cual se ep esen a el conocimien o común exp esado cuali a i amen e.
Ri adenei a (2018) analiza la lógica bo osa como un conjun o de p incipios ma emá icos ba-
sados en g ados de memb esía o pe enencia 𝝁𝑨(𝒙) del elemen o 𝒙 en el conjun o di uso A, que
puede a ia de ce o a uno, lo que pe mi e modela un p oblema en base a eglas lingüís icas.
Es a lógica, a di e encia de la lógica con encional de alo disc e o ce o o uno, se p esen a en
angos de memb esía a un conjun o, en un alo en e ce o y uno. Des aca además que en el
campo de la oma de decisiones gene almen e no es posible de ini los hechos como o almen e
e dade os o alsos, sino, en é minos de g ado de e dad o alsedad. La lógica bina ia (cie o o
also) no es la más adecuada pa a a a es e ipo de azonamien os de decisión, po que excluye
po comple o una e ce a posibilidad (o más) en e es os dos alo es, (Nie o y A agonés, 2015).
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Jesús M. Rod íguez Rubinos; Yaquelín A zuaga Camacho; Claudia A. Alonso Toi án; Miguel Ramí ez Reyes
P ocedimien o pa a la selección de p oyec os u ís icos, una aplicación de p e e encia bo osa. Caso Des ino Playa
San a Lucia, Cuba
N. 39, 2025 – ISSN: 1886-516X – DOI: 10.46661/ e .me odoscuan .econ.emp esa.8355 – [Págs. 1-15]
Re is a de Mé odos Cuan i a i os pa a la Economía y la Emp esa
La selección de p oyec os, como p oblema de oma de decisión, se co esponde con una ea-
lidad de imp ecisión e ince idumb e. La p epa ación de una decisión obedece más a c i e ios
agos que a c i e ios p ecisos, po lo que la oma de decisiones, en ambien es de ince idumb e,
complejos, no debe es udia se en é minos de exac i ud, con écnicas ajus ables a escena ios
cie os, pues en la búsqueda de la p ecisión in en ando ajus a el mundo eal a modelos ma-
emá icos ígidos, se pie de in o mación aliosa, (En enza, A güelles y Do a (2018), Ri adenei a
(2018), Juca, Ga cía y Ca ión (2020))
En es e sen ido, la capacidad de ep esen a el pensamien o humano hace que la lógica bo o-
sa sea una me odología ideal pa a el desa ollo de modelos y sis emas basados en el conoci-
mien o, y c i e ios de expe os, que son de mucha ayuda pa a he amien as de apoyo pa a la
oma de decisiones, como es el caso de la selección de p oyec os en ambien es de ince idum-
b e y es icción de ecu sos.
3. PROCEDIMIENTO PARA LA SELECCIÓN DE PROYECTOS EN AMBIENTES DE
INCERTIDUMBRE
Los p ocesos de selección de p oyec os u ís icos, den o de un conjun o de al e na i as, se en-
en a al p oblema de de ini los a ibu os sob e los cuales se es ablece án las compa aciones,
dado la especi icidad y con ex o en el cual se ealiza. La pa icipación de expe os equie e de
adecuada selección y empleo de écnicas pa a educi la subje i idad de odo p oceso de se-
lección (Reyes, Sou o y Rod íguez, 2019).
El p ocedimien o p opues o es á sus en ado en las Relaciones de P e e encia Bo osa desa-
ollada en O lo skii (1980), que le b inda una mayo lexibilidad y la posibilidad de a enua la
subje i idad p esen e en la oma de decisiones en ambien e de ince idumb e.
Pa a ealiza el p ocedimien o con espec o a la selección de p oyec os u ís icos en Camagüey,
y ob ene los esul ados p opues os, se p opone:
1. Ca ac e ización de la ca e a de p oyec os u ís icos del e i o io.
Obje i o: Ca ac e iza la ca e a de p oyec os u ís icos del e i o io.
Con enido: P oyec os del Plan de Desa ollo del Polo Tu ís ico San a Lucía y Nue i as
y del Plan de Desa ollo Camagüey. Mon o de in e sión. OSDE ope ado . P og ama al
que pe enece. Tipo de ins alación. Es ado de la p epa ación de la in e sión. Indica-
do es écnicos, come ciales y inancie os.
Desc ipción: En e is a no es uc u ada y es udio de la documen ación, in o mes y
epo es de los planes de desa ollo del u ismo en Camagüey, que es án a alados
po los o ganismos del sec o . Se pod á abaja con nue os p oduc os u ís icos
y las mejo as a los exis en es pa a el log o de una mayo dinamización del sec o .
Análisis y p ocesamien o de la in o mación de cada p oyec o a a és de las ablas
y ichas de con enido pa a su en endimien o.
A cada p oyec o u ís ico de la ca e a ob enida, se le ealiza á una icha esumen
de p oyec o, donde se p ecisen los da os más signi ica i os pa a la iden i icación y
el conocimien o de su desa ollo, mon o de in e sión, es ado de la in e sión, esul-
ados de la e aluación y del Es udio de Opo unidad, P e ac ibilidad o Fac ibilidad,
según p oceda.
2. Iden i icación de indicado es p incipales de e aluación pa a la selección de p oyec os.
Obje i o: Iden i ica los indicado es que pe mi an la compa ación pa a la selección
de p oyec os.
Con enido: Indicado es económicos, inancie os, come ciales, ambien ales, de ges-
ión, y écnicos.
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Desc ipción: Re isión bibliog á ica y en e is as a implicados en la ges ión de p o-
yec os pa a con o ma p opues a de indicado es. Consul a a g upo de expe os
pa a la alidación de los indicado es p incipales de e aluación pa a la selección de
p oyec os. Selección de expe os según Coe icien e de Compe encia de los expe os
(K), el cual se ob iene a pa i de dos componen es: Coe icien e de Conocimien o
(Kc) y Coe icien e de A gumen ación (Ka) (Reyes, Sou o y Rod íguez, 2019).
Consul a po ondas median e encues a, en una escala del 1 al 5, sob e la pe inen-
cia de los indicado es pa a la selección de p oyec os u ís icos has a log a conco -
dancia mayo del 65 % (Cues a 2001).
3. Aplicación de la he amien a de p e e encia bo osa de al e na i as en e a un c i e io
de decisión pa a la selección de p oyec os.
Obje i o: Aplica la he amien a de p e e encia bo osa de al e na i as en e al con-
jun o de c i e ios de decisión pa a la selección de p oyec os, con la pa icipación de
expe os, (Cab e o y Llo en e 2013). El p ocedimien o se sus en a en la p opues a de
O lo skii (1981), una aplicación de la lógica di usa de p e e encia, implemen ada en
Rod íguez, Be ancou y Escoba (2006).
Desc ipción: Selección del g upo de expe os pa a el apoyo a la e aluación mul ic i-
e io,. Socialización en e los expe os de las ichas de p oyec os y de los indicado es
seleccionados. De inición po los expe os del g ado de impo ancia de cada c i e io
en el conjun o, mé odo de Je a quía Analí ica Di uso, (Em ouznejad y Ho, 2017). Valo-
ación de las elaciones de p e e encia di usa en e los p oyec os obje o del es udio
compa ado, según cada c i e io de e aluación.
Aplicación y de e minación de la p e e encia y al e na i a no dominada al máximo.
Valo ación cuali a i a de los esul ados apoyada en el mé odo mul ic i e io pa a la
oma de decisiones, sus en ada en las elaciones di usas de p e e encias.
4. RELACIONES DE PREFERENCIA BORROSA PARA LA SELECCIÓN DE PROYECTOS
TURÍSTICOS.
La iden i icación de las al e na i as de decisión de p oyec os a p io iza den o del P og ama de
desa ollo del u ismo al 2030 se ealizó eniendo en cuen a la ca e a de p oyec os u ís icos
que ges iona la Delegación del MINTUR en Camagüey, que se co esponde con el P og ama de
Desa ollo al 2030. Se iden i ica on 26 p oyec os en di e en es ases de p epa ación. Los p oyec-
os de alojamien os ienen el mayo peso den o del conjun o, con un o al de 19 (73 %), lo que
e ue za el c i e io de una es a egia de desa ollo basada en ho eles en de imen o del p oduc-
o náu ico- ec ea i o y de la in eg alidad de la expe iencia u ís ica.
El p og ama de alojamien os aba ca 2107 habi aciones. De ellas, 448 habi aciones co espon-
den a seis nue os ho eles, uno de 300 habi aciones en el des ino Playa San a Lucía, dos ho eles
con 29 habi aciones en la modalidad de u ismo u al y es Ho eles E con un o al de 91 habi a-
ciones con un p oduc o u bano cul u al. Se amplia án seis ho eles con 195 nue as capacidades.
Se p oyec a la mejo a del p oduc o de cinco ho eles en 1193 habi aciones y se p e é in e eni
en es ho eles y sus 271 habi aciones, en un cambio de ma ca y de nue os es ánda es, según
Meliá Ho eles In e nacional. Es e p og ama de alojamien os demanda un inanciamien o es i-
mado de 588,027.0 MP.
El p og ama náu ico con empla es nue os p oduc os, Base náu ica con 100 a aques, Funicu-
la acuá ico y Pa que acuá ico y, la mejo a del p oduc o Playa Boni a, con nue as capacidades
ec ea i as, gas onómicas y náu icas. Re e en e al P og ama de ec eación solo se incluye el
nue o p oduc o Ocio Club Palmas del Ma .
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Teniendo en cuen a el g ado de a ance de la p epa ación de los p oyec os, no odos cuen an con
los es udios de iabilidad écnica, come cial, económica y inancie a a ni el de opo unidad, p e-
ac ibilidad o ac ibilidad, lo que cons i uye una limi ación me odológica, a la ez que con i ma el
ambien e de ambigüedad e ince idumb e en el que se ealiza el p oceso de oma de decisiones.
Pa a alida el p ocedimien o p opues o se ha omado como conjun o de al e na i as, solo es
p oyec os, ep esen a i os de la es a egia de desa ollo, en cuan o a p oyec os p opues os de
Nue o P oduc o Náu ico (NPN), Nue o P oduc o Ho ele o (NPH) y Mejo as de P oduc o Ho ele o
(MPH) y en cuan o a la complejidad de la oma de decisiones e e en e al c ecimien o de habi-
aciones en e a la di e si icación del p oduc o.
Se de ine un conjun o de al e na i as:
X = {x1, x2, x3}
Donde; X, es el conjun o de al e na i as,
x1-Ho el Ta a aco, Ampliación y mejo a (MPH)
x2.- Ho el Residencial San a Lucía (NPH)
x3- Base Náu ica La Boca con 100 A aques (NPN),
5. SELECCIÓN DE EXPERTOS, DETERMINACIÓN DE ATRIBUTOS Y SUBATRIBUTOS
PARA LA DECISIÓN Y SUS PESOS RELATIVOS.
La de e minación de los a ibu os y suba ibu os sob e los cuales se ealizan las elaciones com-
pa adas di usas pa a la oma de decisiones de selección de los p oyec os, equi ió de con o ma
un g upo de expe os, no solo seleccionados po su expe icia sino ambién ca ac e izados po
su in oluc ación y comp omiso con el obje i o de la in es igación. Se abajó con sie e expe os,
dos inculados a la docencia e in es igación uni e si a ia, dos di ec i os del sec o u ís ico con
expe iencia en la ges ión de p oyec os de in e sión y es especialis as en desa ollo u ís ico.
La e aluación de expe icia a ojó un coe icien e de compe encia de 0.85, esul ados de un co-
e icien e de conocimien os de 0.81 y de a gumen ación de 0.90, con una des iación es ánda
de 0.051 en un in e alo de alo Max de 0.93 y Min de 0.78. Po ello, se alo a que pa a K ≥ 0.8, el
g upo de expe os seleccionados iene un Coe icien e de Compe encia al o.
A pa i de la e isión documen al, es udio de in es igaciones p eceden es, León, Ga cía y Gue a
(2018), MEP (2014), Reyes, Sou o y Rod íguez (2019), y de en e is as ealizadas a di ec i os del sec o
u ís ico se con o mó la siguien e p opues a de a ibu os y suba ibu os a alida po los expe os.
C1- Económico; Cos o de ope ación, Gene ación de ing esos, Impac o en la econo-
mía local, Encadenamien o p oduc i o
C2- Social; Gene ación de empleos, Implicación socio-comuni a ia
C3- Ambien al; Ca ga u ís ica, Gene ación de desechos, Consumo ene gé ico, Uso
de uen es eno ables, Con aminación Sono a, Emisión de gases, Uso del eciclaje,
Sos enibilidad
C4- Técnica; Uso de nue as ecnologías o in o ma ización, Ap o echamien o de
capacidades, Reque imien o ecnológico, Reque imien os de insumos y do aciones
iniciales
C5- Ges ión; P io idad en la polí ica de Desa ollo, O denación del espacio, C i e ios legales
C6- Financie a; VAN, TIR, Mon o de In e sión, Fuen e de Financiamien o, Pe íodo de
ecupe ación
C7- Come cial; Me cado obje i o; Dinámica de la demanda; Compe ido es en la egión
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