Sistemas e Informática: Gestión de Tecnologías de Información

Minería de datos usando el algoritmo de Clustering K-Means aplicado a las facturas electrónicas de la empresa Envases Los Pinos S.A.C., 2023

Wed, 07 Jan 2026 00:00:00 GMT

Minería de datos usando el algoritmo de Clustering K-Means aplicado a las facturas electrónicas de la empresa Envases Los Pinos S.A.C., 2023 Ponte Arica, Anthony Rosemberg La presente investigación se desarrolló en la empresa Envases Los Pinos S.A.C. durante el año 2023, en respuesta a la creciente necesidad de optimizar los procesos de gestión administrativa y toma de decisiones contables, debido al elevado volumen de facturación electrónica y la falta de herramientas analíticas que permitan una adecuada segmentación y análisis de la información. En este contexto, se identificó como problema central la limitada capacidad para organizar, interpretar y aprovechar estratégicamente los datos contenidos en las facturas electrónicas, lo que repercutía en la eficiencia operativa y en la oportunidad de las decisiones gerenciales. El objetivo general del estudio fue determinar la influencia de la minería de datos mediante el algoritmo de clustering K-Means en la mejora de la gestión administrativa y en la toma de decisiones estratégicas basadas en la información de las facturas electrónicas. Para ello, se adoptó un enfoque cuantitativo, de tipo aplicado y con diseño preexperimental, utilizando una muestra de 1250 facturas agrupadas en 25 lotes de 50 unidades cada uno. Se realizaron mediciones pre y post implementación del modelo para comparar los resultados sobre distintos indicadores claves. Los resultados evidenciaron mejoras sustanciales en todos los indicadores. El tiempo promedio en la clasificación de facturas se redujo en un 82.34 %, mientras que la exactitud en los reportes se incrementó de 54.87 % a 99.15 %. Asimismo, la eficiencia en la detección de patrones pasó de 18.96 % a 91.22 %, y la tasa de mejora en la toma de decisiones mostró una reducción promedio de 238.03 minutos, equivalente al 80.07 %. Todos los resultados fueron estadísticamente significativos (p < 0.001), con tamaños del efecto altos (Cohen’s d > 2.0) y niveles de fiabilidad aceptables (α > 0.75). Se concluyó que la aplicación del algoritmo K-Means influyó de manera positiva y significativa en la mejora de los procesos administrativos y contables de la empresa, al proporcionar herramientas de segmentación automatizada que optimizaron el tiempo, incrementaron la exactitud y facilitaron la toma de decisiones basadas en datos. Estos hallazgos respaldan la viabilidad de incorporar técnicas de minería de datos en entornos empresariales con alto flujo documental y necesidades analíticas avanzadas.

Interfaz Conversacional Inteligente basada en Dialogflow para la asistencia de postulantes en la Dirección de Admisión de la Universidad Nacional del Santa, 2023

Wed, 07 Jan 2026 00:00:00 GMT

Interfaz Conversacional Inteligente basada en Dialogflow para la asistencia de postulantes en la Dirección de Admisión de la Universidad Nacional del Santa, 2023 Rodríguez Torres, Juan Roberto Código La presente investigación se desarrolló en la Universidad Nacional del Santa (UNS) con el propósito de mejorar la eficiencia y la calidad de la atención a los postulantes durante los procesos de admisión, frente a las deficiencias observadas en los sistemas tradicionales de asistencia, caracterizados por demoras, escasa accesibilidad y limitada capacidad de respuesta. El objetivo general de la investigación fue evaluar el impacto de dicha interfaz en la mejora de la eficiencia y calidad del servicio. Para ello, se empleó un enfoque cuantitativo, con un diseño cuasi-experimental de tipo pretest y postest, donde se analizaron los indicadores: tiempo de respuesta promedio, tasa de abandono, tiempo promedio por consulta o sesión, porcentaje de consultas resueltas sin derivación, tasa de aprendizaje y facilidad de uso. La muestra estuvo conformada por cincuenta interacciones de postulantes, y los datos se procesaron utilizando pruebas estadísticas paramétricas como la t de Student y el coeficiente de correlación de Pearson, complementadas con análisis descriptivos mediante SPSS. Los resultados evidenciaron mejoras significativas en todos los indicadores evaluados. El tiempo de respuesta promedio se redujo en un 76.93 %, la tasa de abandono disminuyó en un 76.92 %, el tiempo promedio por consulta descendió en un 77.94 %, el porcentaje de consultas resueltas sin derivación aumentó en un 77.08 %, la tasa de aprendizaje del modelo de lenguaje natural mejoró en un 75.53 %, y la percepción de facilidad de uso alcanzó un incremento relevante según la escala de Likert aplicada. Estos resultados confirmaron la hipótesis de que la implementación de la interfaz basada en Dialogflow optimiza de manera sustancial la eficiencia y la calidad de la atención brindada a los postulantes. En conclusión, la investigación demostró que el uso de tecnologías conversacionales inteligentes constituye una herramienta efectiva para fortalecer los procesos administrativos y de orientación universitaria. La aplicación del chatbot permitió una atención continua, rápida y confiable, reduciendo la carga operativa del personal y mejorando la experiencia del usuario.

Integración de chatbot y tecnología openai para la gestión de consultas en la Dirección General de Juegos de Casino y Máquinas Tragamonedas del Mincetur, 2023

Mon, 05 Jan 2026 00:00:00 GMT

Integración de chatbot y tecnología openai para la gestión de consultas en la Dirección General de Juegos de Casino y Máquinas Tragamonedas del Mincetur, 2023 Cherres Olivares, César Iván La presente investigación se desarrolló con la finalidad de mejorar la eficiencia y calidad en la gestión de consultas de la Dirección General de Juegos de Casino y Máquinas Tragamonedas (DGJCMT) del Ministerio de Comercio Exterior y Turismo (MINCETUR). El estudio partió del contexto problemático caracterizado por demoras en la atención, respuestas imprecisas y una alta carga operativa del personal, lo que afectaba la satisfacción de los usuarios y la imagen institucional. Frente a ello, se propuso la integración de un chatbot basado en tecnología OpenAI, como solución tecnológica orientada a optimizar el servicio de atención de consultas. El objetivo general fue evaluar el impacto de la integración del chatbot y la tecnología OpenAI en la gestión de consultas en la DGJCMT del MINCETUR. Se adoptó un enfoque cuantitativo con un diseño cuasi-experimental de tipo pretest y postest, aplicando un método inductivo–deductivo. La muestra incluyó 50 casos de consultas institucionales antes y después de la implementación del sistema. Los resultados evidenciaron mejoras significativas en todos los indicadores evaluados. El tiempo promedio de atención de consultas se redujo de 12.236 a 2.138 minutos (mejora del 82.53 %); la tasa de respuestas correctas y relevantes aumentó de 63.10 % a 94.76 % (mejora del 85.83 %); la percepción de claridad y pertinencia de la información se incrementó de 2.02 a 4.05 puntos en escala Likert (68.17 % de mejora); la tasa de derivaciones a atención humana disminuyó de 70.12 % a 9.27 % (86.77 % de mejora); y el tiempo promedio de respuesta del chatbot pasó de 734.2 a 128.3 segundos (82.5 % de mejora). Todas las diferencias fueron estadísticamente significativas (p < 0.05), confirmando la hipótesis general planteada. En conclusión, la integración del chatbot con tecnología OpenAI mejoró sustancialmente la eficiencia, eficacia y satisfacción de los usuarios en la gestión de consultas de la DGJCMT. Se demostró que la automatización mediante inteligencia artificial conversacional reduce la carga operativa, optimiza los tiempos de respuesta y garantiza una atención más precisa y oportuna, contribuyendo al proceso de modernización digital del MINCETUR y al fortalecimiento de la calidad del servicio público en el Perú.

Impacto de la integración de la inteligencia artificial generativa en los sistemas de gestión de aprendizaje de las instituciones educativas de nivel secundario de Nuevo Chimbote

Mon, 05 Jan 2026 00:00:00 GMT

Impacto de la integración de la inteligencia artificial generativa en los sistemas de gestión de aprendizaje de las instituciones educativas de nivel secundario de Nuevo Chimbote Acedo Rodríguez, Carlos Heraclio El objetivo general de la investigación consistió en determinar el impacto de la integración de la inteligencia artificial generativa en los sistemas de gestión de aprendizaje de las instituciones educativas de nivel secundario de Nuevo Chimbote. Se plantearon además siete objetivos específicos orientados a medir indicadores claves del proceso educativo: tiempo de retroalimentación, adecuaciones automáticas de contenido, rendimiento académico, participación estudiantil, adaptación al ritmo de aprendizaje, tiempo de generación de materiales educativos y satisfacción docente. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo y un diseño cuasiexperimental con aplicación de pretest y postest a un grupo de 50 participantes (10 docentes y 40 estudiantes). Los instrumentos empleados incluyeron cuestionarios tipo Likert, registros automáticos del LMS y fichas de observación. Los datos fueron procesados mediante pruebas estadísticas como t de Student y correlación de Pearson, garantizando la validez y fiabilidad de los resultados. Los resultados evidenciaron mejoras significativas en todos los indicadores analizados. El tiempo promedio de retroalimentación se redujo de 97.43 a 29.73 minutos (mejora del 69.5 %); la tasa de adecuaciones automáticas de contenido aumentó de 10.46 % a 81.57 %; el rendimiento académico pasó de 58.59 % a 86.74 %; y la participación en actividades se incrementó de 56.06 % a 85.84 %. Asimismo, el tiempo de generación de materiales educativos disminuyó de 113.50 a 37.55 minutos, y la satisfacción docente con el uso de IA aumentó de 1.97 a 3.73 puntos en la escala Likert. En conclusión, la investigación demostró que la integración de la inteligencia artificial generativa en los sistemas de gestión de aprendizaje mejoró significativamente la eficiencia, la personalización del aprendizaje y la satisfacción docente, reduciendo tiempos operativos y potenciando el rendimiento académico. Los resultados respaldaron la hipótesis general de que la IA constituye una herramienta clave para transformar los entornos educativos hacia modelos más adaptativos, inclusivos y eficientes.