Andres G. Abad es especialista en analítica avanzada, inteligencia artificial e investigación operativa aplicadas al sector retail y de consumo masivo. Es cofundador y director del INARI Research Lab, donde lidera investigaciones en inteligencia artificial, visión computacional y aprendizaje automático con el objetivo de desarrollar soluciones tecnológicas innovadoras que mejoren la toma de decisiones en el retail y la gestión de la cadena de suministro.

Como profesor asociado de la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL), imparte cursos de ciencia de datos, analítica y optimización tanto en pregrado como en posgrado, combinando una sólida formación académica con más de 12 años de experiencia como consultor en ciencia de datos, IA y transformación digital en el sector empresarial.

Obtuvo su doctorado (Ph.D.) en Ingeniería Industrial y de Operaciones por la University of Michigan, Ann Arbor, y una licenciatura en Estadística por ESPOL. Su enfoque profesional y académico integra modelos predictivos, algoritmos de optimización y análisis estadístico para resolver desafíos reales de negocio.

2010 Doctor en Ingeniería Industrial y de Operaciones, Universidad de Michigan, Ann Arbor Estados Unidos.
2008 MS.c. en Ingeniería Industrial y de Operaciones, Universidad de Michigan, Estados Unidos
2004 Ingeniero en Estadística Informática, Escuela Superior Politécnica del Litoral, Ecuador.

2018 – presente – Director, INARI Research Lab

2018 – presente – Jefe del Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial, CTI – ESPOL

2014 – presente – Profesor Asociado, ESPOL

2010 – 2014 – Profesor Asistente, ESPOL

2006 – 2010 – Research Assistant, University of Michigan

2006 – Analista de Datos, Claro Ecuador

B. V. Piguave and A. G. Abad, “Basket2vec: Learning Retail Basket Representations From
Transactional Data,” in IEEE Access, vol. 12, pp. 162392-162398, 2024, doi:
10.1109/ACCESS.2024.3478855.
keywords: {Encoding;Vectors;Recommender systems;Gaussian distribution;Market
research;Frequency measurement;Finite element analysis;Training;Surface
reconstruction;Standards;Market research;Representation learning;Transaction databases;Market
basket analysis;representation learning;transactional data analysis;recommendation system}
R. Palacios, B. V. Piguave, J. Hernandez and A. G. Abad, “Automatic Retail Dataset Creation with
Multiple Sources of Information Synchronization,” 2023 Twelfth International Conference on Image
Processing Theory, Tools and Applications (IPTA), Paris, France, 2023, pp. 1-6, doi:
10.1109/IPTA59101.2023.10320058. keywords: {Image segmentation;Three-dimensional
displays;Databases;Lighting;Manuals;Synchronization;Labeling;Automatic Dataset
Labeling;Computer Vision;Object Classification;Image Segmentation},

J. Hernandez, G. Valarezo, R. Cobos, J. W. Kim, R. Palacios and A. G. Abad, “Hierarchical Human
Action Recognition to Measure the Performance of Manual Labor,” in IEEE Access, vol. 9, pp.
103110-103119, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3095934.
keywords: {Feature extraction;Manuals;Three-dimensional displays;Task analysis;Industries;Data
mining;Videos;Time and motion study;deep learning;action recognition;manual
labor;performance;human effort}
Boza, E. F., Andrade, X., Cedeno, J., Murillo, J., Aragon, H., Abad, C. L., & Abad, A. G. (2020). On
Implementing Autonomic Systems with a Serverless Computing Approach: The Case of
Self-Partitioning Cloud Caches. Computers, 9(1), 14. https://doi.org/10.3390/computers9010014
Capítulos de libros
Hernández, J., López, S., Valarezo, G., & Abad, A. (2021). Automatic time and motion study using
deep learning. En A. P. del Pobil & M. Cazorla (Eds.), Applications in electronics pervading
industry, environment and society (pp. 93–98). CRC Press.
https://doi.org/10.1201/9781003146711-10